En France, un tiers des 21 millions passages aux urgences sont dus à des traumatismes, qu'il s'agisse d'accidents domestiques, de la route, de violences, ou de tentatives de suicide.

Pour chaque visite aux urgences, les soignants rédigent un compte-rendu. Ces derniers représentent une mine d’informations (état des patients, symptômes, circonstances, etc.) mais sont inexploitées. Or, les traumatismes représenteraient 9% de la mortalité en France, selon les chiffres de l'Inserm. Ce qui pose un problème de santé publique.

L'idée de chercheurs de l'Inserm et de l'université de Bordeaux était de se servir de cette quantité colossale de données sur les traumatismes pour en tirer des statistiques, utiles pour mieux les comprendre et améliorer leur prise en charge.

C'est pourquoi les équipes de recherche ont créé un algorithme capable de prendre en compte ces comptes rendus médicaux, qui sont des textes non structurés, rédigés avec un mélange de termes courants, techniques, et d'abréviations, et de les classer automatiquement. Cette technique d'apprentissage, similaire à celle utilisée par la fameuse intelligence artificielle GPT, a été forgée à l'aide de plus de 500 000 textes provenant des urgences adultes du CHU de Bordeaux. Ce système 100% français a fait ses preuves : les choix de ce projet baptisé TARPON atteignent 97% d’exactitude, selon les résultats publiés dans la revue Journal of Medical Internet Research Artificial Intelligence.

L'analyse de ces informations anonymisées (...)

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