Le délirium est un état qui, lorsqu'il n'est pas pris en charge, est associé à une augmentation de la mortalité et à une hospitalisation plus longue des patient.e.s en soins intensifs; son dépistage devrait donc faire partie intégrante des soins. Il se caractérise par la confusion, l’anxiété et une vigilance réduite. Il est estimé que 75% des cas de délirium ne sont pas détectés à l'admission à l'hôpital. En effet, la détection d'un tel état aigu nécessite un suivi fréquent des participant.e.s, ce qui demande beaucoup de travail et d'expertise. Or, les signes vitaux des participant.e.s, qui peuvent être recueillis en continu tout au long de leur séjour en soins intensifs, pourraient contenir de l’information indicative de l’état de conscience présent, et possiblement prédictive de l’état futur.

Notre objectif est de construire un classificateur automatique par apprentissage machine se basant sur les données des signes vitaux pour (a) identifier les moments où le ou la patient.e. a été délirieux; et (b) prédire l’incipience de délire. Comme mesure primaire, nous utiliserons un outil validé cliniquement, la méthode d'évaluation de la confusion dans les unités de soins intensifs (Confusion Assessment Method for Intensive Care Unit) (CAM-ICU). Cette évaluation a été effectuée deux fois par jour, une fois le matin et une fois l'après-midi, dans notre population sous étude au CISSS de Chaudière-Appalache (Hotel Dieu de Lévis). L'algorithme d'apprentissage sera entraîné sur les signes vitaux des participant.e.s avant, après et pendant les épisodes de délire afin (a) d’extraire les caractéristiques de signes vitaux reliés à un état de délire; (b) la probabilité que le ou la patient.e. soit en délire ou non, basé sur ces caractéristiques; et (c) la probabilité que le ou la patient.e. développe un état de délire dans une fenêtre temporelle raisonnable (e.g. 1 heure).

Même si le modèle d'apprentissage automatique n’atteint pas la justesse et la précision d’un questionnaire validé, son utilisation dans les établissements de santé permettrait d’optimiser les soins, principalement en attirant l’attention sur toute dérive suspecte (haute sensibilité). Considérant que les patient.e.s qui restent avec un délirium sans traitement sont associés à un taux de mortalité plus élevé et à des séjours plus longs aux soins intensifs, un indicateur clinique tel que ce modèle peut aider l'équipe de soins à prendre en charge ce symptôme qui passe autrement inaperçu.