00:00Les problèmes qu'on rencontre en réanimation aujourd'hui, c'est de pouvoir proposer à chaque patient le traitement le plus adapté.
00:09Voyez ici, vous êtes dans un service où on prend en charge entre 1700 et 1800 patients par an.
00:16Ce que peut faire l'intelligence artificielle, c'est de détecter des signaux, des signaux qui prédisent par exemple l'aggravation,
00:22l'apparition d'une complication particulière, et pour le coup nous dégager du temps pour se concentrer sur les vrais problèmes.
00:30On a mis en oeuvre des données de bonne qualité pour développer un algorithme qui permet de prédire 48 heures à l'avance 85% des insuffisances rénales aiguës qui vont se développer.
00:52Tous les matins, ce que fait l'algorithme, c'est fournir un score qui permet de savoir si on est en zone rouge pour le patient ou pas,
00:59si ce patient a de grandes chances de développer l'insuffisance ou pas, et ça il le fait en compilant des données et beaucoup de données.
01:11C'était deux mondes qui se rencontraient, mais qui se rencontrent très bien parce qu'en fait tout le monde a étudié la statistique,
01:16tout le monde a cette rigueur cartésienne et tout le monde a à cœur de trouver quelque chose pour sauver davantage de vies et pour contribuer davantage à l'amélioration de la vie des patients.
01:36On peut penser qu'on peut améliorer la prise en charge des patients dans tous les centres de ce pays et d'autres pays.
01:41On voit bien que des acteurs privés et notamment des assureurs peuvent jouer un rôle majeur là-dedans.
01:56Avoir fait l'algorithme c'est très bien, mais c'est très très loin de suffire et maintenant c'est tout le travail que 101 doit faire derrière.
02:01Certes on a un outil, on a quelque chose qui fonctionne en termes de technologie, mais il faut qu'on soit capable de le déployer à grande échelle
02:09et il faut que les médecins soient suffisamment convaincus pour l'adopter et pour l'utiliser.
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