JUMANES : Jumeau numérique de patient sous anesthésie. Exploration et évaluation d’approches par Deep Learning.

Au CHU de Nantes, un simulateur haute-fidélité est utilisé pour permettre la formation initiale et continue des soignants. L'objectif de cette collaboration est de générer des scénarios de simulation automatiquement, à partir de donnée médicales, qui soient réalistes et diversifiés pour améliorer l'apprentissage et l'expérience des apprenants.
 
 Chloé Grivaud et Antoine Bouchet, étudiants en master 1 de Bio-Informatique à Nantes Université, sont en train de réaliser un stage de 6 mois au sein du LS2N sur cette thématique.
 
 D'une part, leur travail se concentre sur l'enrichissement d'un générateur précédemment développé par le Dr Hugo Boisaubert. Ce générateur permet aujourd'hui la génération de profils anesthésiques de patients (dossier médical, séquence d'événements, paramètres physiologiques évoluant dans le temps) pour deux chirurgies différentes, sous anesthésie générale.

L'un des objectifs de ce stage est notamment l'implémentation de deux nouvelles chirurgies : l'appendicectomie et la thyroïdectomie.
 
 D'autre part, deux problématiques sont également traitées : les chocs anaphylactiques et les intéractions médicamenteuses associées à l'induction lors d'une anesthésie générale. Un choc anaphylactique est une réaction allergique grave à une substance utilisée lors de l'intervention. Ce type d'événement peut avoir des conséquences importantes sur la survie du patient, sa modélisation et son intégration au générateur et au simulateur est donc un axe essentiel pour permettre la formation aux situations critiques.

De plus, de nombreux médicaments différents sont utilisés lors d'une chirurgie sous anesthésie générale, leur bonne utilisation et combinaison est vitale pour la prise en charge du patient. La modélisation des interactions entre ces substances est donc importante pour assurer le réalisme du scénario de simulation utilisé pour la consolidation de l'expertise en anesthésie.
 

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