Un modèle d'IA pour aider à détecter le délire, souvent sous-diagnostiqué

TORONTO — Bruce MacLeod n'aurait jamais pensé qu'il oublierait son propre anniversaire.

Mais quelques jours après une opération de remplacement de valve aortique en février 2025, c'est pourtant ce qui s'est produit.

«C'était étrange. C'était juste hors de portée, comme si, en tendant un peu plus la main, j'aurais pu retrouver ces souvenirs, mais je n'y suis pas parvenu à ce moment-là», a raconté M. MacLeod, âgé de 65 ans.

Son compagnon, Harry Ennis, se souvient être entré un jour dans sa chambre d’hôpital et l'avoir trouvé ayant arraché son moniteur cardiaque. Ses affaires étaient emballées et il était prêt à partir.

M. Ennis lui a demandé pourquoi; M. MacLeod a répondu qu’il n’en savait rien.

«Et puis, quand j’en ai parlé à une infirmière, celle-ci m’a dit, d’un ton neutre: “Oh, c’est du délire, c’est tout à fait normal”», a raconté M. Ennis.

Il a ajouté que s’il avait été informé à l’avance du risque de délire chez son compagnon, il aurait pu essayer de le prévenir, «plutôt que de se retrouver face à la situation en se demandant: “Bon, maintenant, qu’est-ce qu’on fait ?”»

«Je pense que cela aurait fait une énorme différence.»

Des études montrent qu’environ un adulte sur quatre est victime de délire lors d’une hospitalisation. Cela représente environ 500 000 Canadiens par an. L’âge est un facteur de risque, car le délire touche environ la moitié des patients hospitalisés âgés de 65 ans et plus.

Presque toute affection médicale peut entraîner un délire, une «défaillance cérébrale aiguë» qui provoque chez le patient une confusion grave et soudaine. Les patients peuvent avoir des hallucinations et se montrer agressifs, en donnant un coup de poing à un proche ou en crachant sur une infirmière, ou bien ils peuvent être somnolents, léthargiques et renfermés.

Des études montrent que jusqu’à 40 % des cas pourraient être évités avec un sommeil, une hydratation, une alimentation et une activité physique adaptés.

Le délire passe souvent inaperçu, étant diagnostiqué à tort comme une dépression ou une démence, ou encore attribué à tort au vieillissement. Les taux de détection peuvent être aussi bas que 16 %.

Un nouvel outil

Un essai clinique à répartition aléatoire, actuellement déployé dans 13 hôpitaux de l’Ontario, vise à réduire le nombre de cas évitables en identifiant les patients susceptibles de développer un délire grâce à un outil de calcul basé sur l’intelligence artificielle qui suggère les patients à traiter en priorité.

Cet outil sera utilisé sur de vrais patients de l’hôpital St Michael de Toronto à partir du mois d’octobre dans le cadre d’un essai d’un an divisé en deux groupes — six autres sites de la province utilisent déjà cette plateforme.

Entre deux consultations, le Dr Verma a fait entrer un ordinateur dans une chambre de l’unité de médecine interne générale de l’hôpital St Michael de Toronto pour expliquer comment cela fonctionne.

Il a ouvert un navigateur web sur un outil de prédiction des risques de délire et saisit les informations d’une femme hypothétique de 78 ans: son numéro de dossier médical, son hôpital, son âge, ses résultats d’analyses et ses diagnostics.

Un message en rouge s’affiche à l’écran: «risque élevé».

«Cette patiente présente un risque estimé à plus de 50 % de développer un délire. Si cela est cliniquement approprié, envisagez de lui accorder la priorité pour le protocole de prévention du délire.»

Ce protocole comprend notamment une aide pour surveiller le niveau nutritionnel des repas, une recommandation de boire de petites gorgées d’eau, un suivi de la mobilité quotidienne, un ajustement de l’éclairage pour favoriser le sommeil, des exercices de relaxation et des activités de stimulation cognitive.

Le Dr Jacques Lee, qui ne participe pas à l’essai mais mène des recherches sur le délire depuis 20 ans, a affirmé qu’un outil aidant les professionnels de santé à reconnaître ce trouble présentait un grand potentiel.

«La nature même du délire rend son identification difficile», a expliqué le Dr Lee, soulignant la diversité des manifestations, qui peuvent fluctuer, même disparaître puis réapparaître.

Il a toutefois précisé que pour que cet outil améliore réellement les résultats, il fallait également résoudre des problèmes tels que la surpopulation dans les hôpitaux et le manque de personnel, qui conduisent souvent à négliger les soins de base.

«Nous savons tous ce que nous sommes censés faire. Ce qui se passe réellement dans les services, voilà où réside le problème», a affirmé le Dr Lee, premier titulaire de la chaire de recherche en médecine d’urgence gériatrique à l'Institut de médecine d'urgence Schwartz/Reisman.

L’absence de ces soins peut être mortelle. Les personnes atteintes de délire ont plus de deux fois plus de risques de décéder à l’hôpital ou de devoir être placées en maison de retraite médicalisée. Le délire est également associé à une aggravation des troubles cognitifs et de la démence. Une étude menée à Ottawa en 2021 a révélé que la durée d’hospitalisation d’un patient pouvait s’allonger de près d’une semaine et entraîner un surcoût de 6000 $.

Comment tout a commencé

Le Dr Verma a pris conscience du délire à titre personnel il y a près de 20 ans, lorsqu’il a remarqué que sa grand-mère était désorientée après une opération pour une fracture de la jambe.

«La voir dans cet état de confusion m’a vraiment frappé, car c’était quelqu’un qui avait toujours eu l’esprit très vif», a raconté le Dr Verma.

Il se souvient qu’elle croyait se préparer pour un mariage et essayait de rédiger des invitations depuis son lit d’hôpital.

«Aujourd’hui, en tant que cliniciens, nous sommes confrontés à ce phénomène très fréquemment et nous voyons clairement à quel point son impact est profond sur les patients et leurs familles», a-t-il indiqué.

À l’époque, le Dr Verma était étudiant en médecine. Des années plus tard, étant devenu médecin titulaire, il a reçu un appel d’un ancien camarade de classe, le Dr Fahad Razak, qui était stupéfait par la quantité de données de santé existantes et par le fait qu’elles étaient si peu utilisées pour améliorer les soins prodigués aux patients.

Ensemble, ils ont commencé à mettre en place un réseau de recherche sur les données hospitalières appelé GEMINI, acronyme de «General Medicine Inpatient Initiative», qui regroupe aujourd’hui une quarantaine d’hôpitaux en Ontario et est géré depuis l’hôpital St Michael.

Ils ont récemment reçu 100 millions $ dans le cadre de la stratégie fédérale en matière d’intelligence artificielle afin de déployer ce réseau à l’échelle nationale.

Le calculateur de risque de délire est l’un de leurs projets et trouve son origine dans une étude portant sur près de 4000 admissions dans 6 hôpitaux de la région de Toronto.

«Le délire est souvent sous-diagnostiqué et mal documenté dans les données hospitalières de routine», a expliqué le Dr Razak. Pour y remédier, ils ont examiné manuellement chaque dossier pendant 30 minutes à une heure avec une minutie extrême afin de déterminer si le patient présentait un délire.

Le délire a été identifié dans un peu plus de 6 % des admissions dans les données hospitalières de routine, contre 25 % lors de l’examen manuel. À partir de l’ensemble de données adapté, ils ont entraîné des modèles d’apprentissage automatique pour identifier le délire. Le modèle a détecté environ 75 % des cas, comme le montre une étude ultérieure.

Ils ont également interrogé des milliers de patients sur leur contexte social et démographique, informations souvent absentes des dossiers médicaux, afin de vérifier l’absence de biais dans l’algorithme. M. Razak a donné comme exemple des études montrant que les patients atteints de délire qui ne parlent pas anglais sont beaucoup plus susceptibles d’être soumis à des mesures de contention.

L’essai clinique à répartition aléatoire évalue actuellement le fonctionnement de ce calculateur dans divers environnements hospitaliers très fréquentés, allant des hôpitaux universitaires du centre-ville, comme le Toronto Western, à des établissements communautaires plus modestes, tels que l'Hôpital de la famille Marotta.

«Un aspect important de cet essai consiste à reconnaître qu’une technologie comme celle-ci ne peut pas se limiter à un simple outil de prédiction utilisé par un clinicien. Il faut réfléchir au système, à l’écosystème dans son ensemble: qui va recevoir ces informations et comment les patients et leurs familles vont-ils les utiliser», a déclaré M. Razak.

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Hannah Alberga, La Presse Canadienne