Ce projet de recherche se base sur l’analyse de données massives portant sur l’index NOL et d’autres paramètres cliniques intraopératoires utilisés par les anesthésistes durant une chirurgie. Ces paramètres les aident à prendre des décisions de traitements analgésiques chez un patient non-communiquant sous anesthésie générale et chez qui il est impossible d’évaluer la douleur et les besoins en analgésiques par les questionnaires habituels réalisés sur patients éveillés.
Dans un premier temps, l’objectif est d’interpréter les valeurs de cet index en lien avec les décisions prises par le clinicien. 
Dans un deuxième temps, il s’agit de développer un algorithme d’intelligence artificielle pouvant guider la prise de décision pour plus de précision et une meilleure sécurité anesthésique pour le patient.