Partage des données entre les différents systèmes d'information de santé: Application pour la Transfusion plaquettaire – HEASY_PLAT

Le rôle du concentré de plaquettes (CP) dans les effets indésirables (EI) et faible rendement transfusionnel pourrait être lié à la fonction inflammatoire des plaquettes.

En plus de la réponse hémostatique, les plaquettes participent à des événements inflammatoires. Cette étude vise à mieux comprendre le bon et le mauvais usage des CP.

Ce projet consiste à étudier les caractéristiques des CP, le suivi des receveurs, leur pathologie associée et les paramètres liés à l'efficacité de la transfusion des CP selon plusieurs approches : in vitro, in vivo et complétée par la base de données de l'EFS et des services cliniques du CHU de Saint-Etienne. Des méthodes de « machine learning » seront utilisées afin de proposer un arbre de décision de délivrance des CP pour une transfusion personnalisée.

Ces algorithmes d'optimisation permettront de faire correspondre les patients et les produits plaquettaires disponibles pour réduire le risque d'EI et augmenter le rendement de la transfusion en prenant en compte les caractéristiques des patients et des CP.

In fine, les objectifs de cette étude sont de développer un modèle automatisé de sélection d'unités de CP pour favoriser une transfusion personnalisée et des modèles améliorés de prédiction de la demande pour favoriser simultanément les pratiques de gestion des stocks et minimiser les gaspillages.