Direction de recherche : Patrice PERNY

Co-encadrement : WUILLEMIN Pierre-Henri, BELMIN Joël

Classification probabiliste pour la prédiction et l’explication d’événements de santé défavorables et évitables en EHPAD

L’EHPAD, établissement d’hébergement pour personnes âgées dépendantes, constitue une option à laquelle a recours une population nombreuse et croissante, lorsque pour diverses raisons, et notamment de santé, il n'est plus possible de vivre à domicile. Avec le développement des nouvelles technologies informatiques dans le domaine de la santé, un nombre croissant d’établissements de santé sont équipés de systèmes d’information regroupant les données administratives et médicales des patients ainsi que des informations sur les soins qui leur sont prodigués. Parmi ces systèmes, les dossiers médicaux électroniques (DME) émergent comme des outils essentiels, offrant un accès rapide et aisé aux informations des patients dans le but d'améliorer la qualité et la sécurité des soins.
Dans ce travail, nous utilisons les données anonymisées des DME de NETSoins, un logiciel largement utilisé dans les EHPAD en France, afin de proposer et d'analyser des classifieurs capables de prédire plusieurs événements de santé défavorables chez les personnes âgées qui sont potentiellement modifiables par des interventions de santé appropriées. Notre démarche se concentre notamment sur l'utilisation de méthodes capables de fournir des explications, notamment les modèles graphiques probabilistes tels que les réseaux bayésiens.
Après un prétraitement complexe pour adapter des données d’une base événementielle en données utilisables par un apprentissage statistique, tout en conservant leur cohérence médicale, nous avons développé une méthodologie d'apprentissage mise en œuvre dans trois expériences de classification probabiliste utilisant des réseaux bayésiens distincts, ciblant différents événements : le risque de survenue de la première escarre, le risque d'hospitalisation en urgence à l'entrée du résident en EHPAD, et le risque de fracture dans les premiers mois d'hébergement. Pour chaque cible, nous avons comparé les performances de notre classifieur de réseaux bayésiens selon divers critères avec d'autres méthodes de machine learning ainsi qu'avec les pratiques actuellement utilisées en EHPAD pour prédire ces risques. Nous avons aussi confronté les résultats des réseaux bayésiens à l'expertise clinique.
Cette étude démontre la possibilité de prédire ces événements à partir des données déjà collectées en routine par les soignants, ouvrant ainsi la voie à de nouveaux outils de prédiction intégrables directement dans le logiciel déjà utilisé par ces professionnels.

Publications 2021-2024

• 2024
  • C. Charon : “Classification probabiliste pour la prédiction et l’explication d’événements de santé défavorables et évitables en EHPAD”, soutenance de thèse, soutenance 09/07/2024, direction de recherche Perny, Patrice, co-encadrement : Wuillemin, Pierre-Henri, Belmin, Joël (2024)
  • C. Charon, P.‑H. Wuillemin, Ch. Havreng‑Théry, J. Belmin : “One Month Prediction of Pressure Ulcers in Nursing Home Residents with Bayesian Networks”, Journal of the American Medical Directors Association, (Elsevier) (2024)
• 2023
  • C. Charon, P.‑H. Wuillemin, J. Belmin : “Machine learning pour la prédiction d’escarre chez les résidents en institution”, CIFGG (Congrès International Francophone de Gérontologie et Gériatrie), Montréal, Canada (2023)
  • C. Charon, P.‑H. Wuillemin, J. Belmin : “Réseaux bayésiens pour la prédiction d’escarre chez les personnes âgés en institution”, JFRB 2023 : 11^es Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens et les Modèles Graphiques Probabilistes, Nantes, France (2023)
  • C. Charon, P.‑H. Wuillemin, J. Belmin : “Improving Pressure Ulcers Prediction in Nursing Homes with ML Algorithm”, Caring is Sharing – Exploiting the Value in Data for Health and Innovation, vol. 302, Studies in Health Technology and Informatics, Göteborg, Sweden, pp. 350-351, (IOS Press) (2023)
• 2022
  • C. Charon, P.‑H. Wuillemin, J. Belmin : “Learning Bayesian Networks for Unfavorable Health Event Predicting in Nursing Homes”, Medical Informatics Europe Conference (MIE2022), Nice, France (2022)
  • C. Charon, P.‑H. Wuillemin, J. Belmin : “Learning Bayesian Networks for the Prediction of Unfavorable Health Events in Nursing Homes”, chapter in Challenges of Trustable AI and Added-Value on Health, vol. 294, Studies in Health Technology and Informatics, pp. 147-148, (IOS Press) (2022)
• 2021
  • C. Charon, P.‑H. Wuillemin, J. Belmin : “Réseaux Bayésiens pour la Prédiction d’Évènements de Santé Défavorables en EHPAD (Établissement d’Hébergement pour Personnes Âgées Dépendantes)”, 10^es Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens et les Modèles Graphiques Probabilistes (JFRB 2021), Porquerolles, France (2021)