L’intelligence artificielle peut-elle aider les répartiteurs du 9-1-1 à sauver des vies en détectant plus d’arrêts cardiaques?

Une équipe internationale dirigée par des chercheurs de L’Hôpital d’Ottawa, en partenariat avec le Service paramédic d'Ottawa, a reçu une subvention d’équipe pour la recherche sur l’arrêt cardiaque d’un montant de 1,6 million de dollars pour déterminer si un outil d’IA peut aider les répartiteurs du 9-1-1 à détecter plus rapidement un arrêt cardiaque et à donner plus tôt les instructions de réanimation cardiopulmonaire, améliorant ainsi le taux de survie.

Cette subvention, octroyée au Dr Christian Vaillancourt, est le résultat conjoint d’une possibilité de financement sous la forme d’une subvention d’équipe pour la recherche sur l’arrêt cardiaque, à laquelle participent Cœur + AVC, La Fondation Brain Canada et l’Institut de la santé circulatoire et respiratoire des Instituts de recherche en santé du Canada.

Au Canada, toutes les 12 minutes, une personne fait un arrêt cardiaque. L’arrêt cardiaque soudain survient généralement à domicile, en présence de proches ou d’amis qui peuvent appeler le 9-1-1 et commencer la réanimation cardiopulmonaire (RCP).

Il est crucial de commencer la RCP immédiatement. Chaque minute qui s’écoule sans RCP réduit les chances de survie d’environ 10 %. Malheureusement, la RCP n’est pratiquée que dans la moitié des cas.

La RCP est souvent retardée, car un quart des personnes victimes d’un arrêt cardiaque émettent des sons de halètement ou de gargouillement. Ces sons peuvent ressembler à une respiration normale, mais le cœur s’est arrêté. 

Grâce à leur formation, les répartiteurs du 9-1-1 savent reconnaître un arrêt cardiaque à partir de la description de l’appelant et guider ce dernier pour qu’il pratique la RCP. Une étude précédente menée par le Dr Vaillancourt a montré que ces instructions constituaient un outil puissant pour augmenter les taux de RCP et la survie.

Cependant, ces bruits de halètement peuvent également semer la confusion chez les répartiteurs. Ils sont à l’origine de près de la moitié des cas d’arrêt cardiaque non détectés. Cela se traduit par un retard dans la pratique de la RCP et une diminution des chances de survie. 

Pour aider à résoudre ce problème, l’équipe de chercheurs a mis au point un système d’IA qui analyse les mots utilisés par les appelants du 9-1-1 et recherche des expressions liées à un arrêt cardiaque. Par exemple, les appelants peuvent dire que la personne « ne respire pas correctement » ou « fait des sons étranges ». L’IA ne remplace pas le répartiteur, mais l’assiste en indiquant la probabilité d’un arrêt cardiaque et en expliquant pourquoi.

L’étude testera ce système d’IA dans plusieurs centres d’appels d’urgence 9-1-1 à travers le Canada. À certains moments, les répartiteurs suivront leur procédure habituelle de prise d’appels. À d’autres moments, ils verront également s’afficher à l’écran les informations fournies par l’IA pendant qu’ils traitent des appels. Cela permettra à l’équipe d’évaluer dans quelle mesure l’IA s’intègre au travail quotidien et de savoir si les répartiteurs lui font confiance et l’utilisent.

L’équipe vérifiera si l’IA aide les répartiteurs à détecter plus souvent les arrêts cardiaques, à les identifier plus rapidement et à donner plus tôt les instructions de RCP. Elle mesurera également les taux de RCP pratiquée par les témoins et les taux de survie.

« Les premiers essais suggèrent que cette approche, qui s'appuie sur l'IA pour détecter un arrêt cardiaque lors d’un appel au 9-1-1, pourrait améliorer le taux de survie d'environ 5 % », explique le Dr Vaillancourt, scientifique principal et urgentologue à L’Hôpital d’Ottawa et titulaire de la Chaire de recherche en réanimation cardiaque et cérébrale d’urgence à l’Université d’Ottawa. « Si notre étude confirme ces résultats et que cet outil est utilisé dans tout le Canada, il pourrait sauver 2 000 vies par an. »

Équipe de chercheurs

Chercheur principal nominé : 
Christian Vaillancourt

Cochercheurs principaux :
Sheldon Cheskes, Venkatesh Thiruganasambandamoorthy, Jim Christenson, Brian Grunau, Steven Brooks, Katie Dainty, Herna Viktor, Monica Taljaard, Shawn Chhabra, Michael Feldman 

Collaborateurs : 
Manya Charette, Sarika Naidoo, Lauren Carruthers, Matthew Church, J. Phillip Nicholson, Pouya Khodaee, Wojtek Michalowski, Shannon Leduc, Carolina Malta Hansen, Michael Sayre

Utilisateurs des connaissances : 
Manon Lavergne, Donald Pierce