Brevet FR3159313A1 — publié le 20250822

Titre de l’invention Système pour déterminer un risque de chute chez un patient L’invention concerne un système (1) pour déterminer un risque de chute chez un patient (P) comprenant des moyens de mesure du poids (2) du patient ; des moyens de collecte et de télétransmission de données patient (3) pour transmettre, un ensemble de données patient (Edp) comprenant le poids mesuré (Po), une identification du patient (IDp), un identifiant temporel (IDt) et au moins un ou plusieurs évènements (Ev) liés au patient, et au moins un serveur distant (4) comprenant des moyens de réception configurés pour recevoir les ensembles de données patient (Edp). Le serveur (4) permet de stocker (4.1) et de traiter (4.2) les ensembles de données patient (Edp) pour déterminer un score de risque de chute à partir des indicateurs calculés, et des moyens d’affichage (5) pour afficher une information de risque de chute relative au score de risque de chute déterminé pour le patient considéré. Figure de l’abrégé : Figure 1 Système pour déterminer un risque de chute chez un patient L’invention concerne un système pour déterminer un risque de chute chez un patient, en particulier un patient gériatrique à risque de chute élevé, lequel est « hospitalisé » à son domicile. La chute des patients gériatriques, c'est-à-dire des personnes âgés, est connue pour avoir un impact négatif sur leur qualité de vie du fait du risque de blessure, en particulier un risque de perdre leur capacité de marcher si, après leur chute, ces patients restent allongés trop longtemps sans être assistés. Pour tenter d’y remédier, il a été proposé des dispositifs d’alerte que les patients activent en cas de chute. Toutefois, on constate en pratique que certains patients oublient souvent de s’en munir, donc ne peuvent déclencher une alerte en cas de chute. De plus, s’ils permettent d’alerter en cas de chute, ils ne permettent pas d’empêcher ou de prédire une chute, donc ne permettent pas d’éviter les blessures engendrées par les chutes et des conséquences associées. Il serait nettement plus bénéfique pour les patients de pouvoir opérer une prévention de leurs chutes de manière à pouvoir les éviter ou en réduire la fréquence. Le document Mishra, A. K., et al. ; Explainable Fall Risk Prediction in Older Adults Using Gait and Geriatric Assessments; In Frontiers in Digital Health (Vol. 4); 2022 ; Frontiers Media SA , propose d’opérer une prévention du risque de chute de patients en traitant par algorithme différents paramètres du patients, tels que le FAP (score de déambulation fonctionnelle), vitesse de déambulation, score GDS (score gériatrique de dépression), score MMSE (test d’évaluation des fonctions cognitives), IADL (score lié au besoin d’assistance dans les activités quotidiennes ) , etc… . Toutefois, la solution proposée n’est pas idéale car l’approche décrite est limitée par la nécessité de mesurer tous ces descripteurs dans leur intégralité. et nécessite pour certains du matériel spécifique qui n’est pas forcément disponible, en particulier au domicile du patient, comme le système à tapis roulant requis pour mesurer la vitesse de déambulation. Un problème est dès lors de pouvoir améliorer la prédiction du risque de chute chez un (ou des) patient à risque de chute élevé, en particulier un patient gériatrique, lequel est « hospitalisé » à son domicile. Une solution selon l’invention concerne un système pour déterminer un risque de chute chez un patient comprenant : des moyens de mesure du poids du patient pour déterminer le poids du patient lors de visites d’un professionnel de santé ayant lieu plusieurs jours consécutifs ou non-consécutifs, des moyens de collecte et de télétransmission de données patient pour transmettre, lors de chaque visite, au moins un ensemble de données comprenant le poids mesuré (po), une identification du patient (IDp), un identifiant temporel (IDt) et un ou plusieurs évènements (Ev) liés au patient, et au moins un serveur distant avec des moyens de réception configurés pour recevoir les ensembles de données patient, dans lequel ledit au moins un serveur est configuré pour : stocker les ensembles de données patient reçues et traiter les ensembles de données patient en opérant : un calcul de plusieurs indicateurs prédéfinis à partir des ensembles de données stockés, chaque indicateur reflétant un historique d’un des évènements liés au patient s’étant produit pendant une période de temps écoulée fixée, et une détermination d’un score de risque de chute à partir des indicateurs calculés, des moyens d’affichage coopérant avec ledit au moins un serveur distant pour afficher une information de risque de chute relative au score de risque de chute déterminé. Selon le mode de réalisation considéré, le système de l'invention peut comprendre l'une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : ledit au moins un serveur distant (i.e. serveur(s) informatique) comprend un serveur de stockage de donnée et un serveur de calcul. ledit au moins un serveur distant comprend un ou plusieurs serveurs de type Cloud (nuage) ou Edge (embarqué) installé à proximité des sources de données. les moyens de collecte et de télétransmission de données patient comprennent un dispositif portatif de type ordinateur portable, tablette numérique ou téléphone multifonction (i.e. smartphone), de préférence une tablette numérique. les moyens de collecte et de télétransmission des données patient sont configurés pour transmettre ledit au moins un ensemble de données patient via un protocole de télécommunication de type GSM (4G/5G) ou Sigfox, Lora à faible consommation d’énergie … les moyens de collecte et de télétransmission des données patient sont situés au domicile du patient. les évènements (Ev) liés au patient comprennent des données relatives : à un ou des scores médicaux, notamment le score de Conley qui sert de prédicteur du risque de chute ; le score Wong-Baker Faces Scale qui permet de standardiser la mesure du niveau de douleur chez le patient ; le score IADL qui mesure le niveau d’indépendance d’un patient dans la réalisation des tâches de la vie quotidienne ; le score de Braden qui mesure le risque de développer des escarres lors d’une prise en charge hospitalière…, à l’existence de pathologies ou traitements notables, notamment antibiothérapie, sonde gastrique, sonde urinaire, respirateur, … à la présence de facteurs de risques particuliers, notamment logement inadapté, difficulté à se déplacer, âge élevé, absence d’un aidant familial…, à la présence de traitements paramédicaux, notamment soins de kinésithérapie, d’orthophonie…, des données physiologiques du patient, notamment poids/IMC, signes vitaux…, et/ou des données sociodémographiques, notamment lieu de résidence, âge, sexe, présence d’un aidant… au moins une partie des évènements (Ev) liés au patient sont entrés dans le dispositif portatif, de préférence une tablette numérique, par un personnel soignant visitant le patient à son domicile, tel une infirmière ou analogue. les évènements (Ev) liés au patient sont collectés sur une période de temps écoulée fixée de plusieurs mois, typiquement de 2 à 12 mois, par exemple de l’ordre de 6 mois. le système est configuré pour déterminer le ou les scores de risque de chute du patient considéré sur une période de temps de plusieurs semaines ou plusieurs mois, de préférence dans les 3 prochains mois. le système est configuré pour mémoriser le ou les scores de risques de chute d’un patient donné, c'est-à-dire un historique des scores de risques de chute du patient considéré, ou de plusieurs patients. le système est configuré pour afficher, pour un patient donné, les scores de risques de chute successifs ayant été déterminés sur une période de temps donnée, par exemple de plusieurs mois, pour le patient considéré, c'est-à-dire afficher une évaluation dans le temps du risque de chute du patient. ledit au moins un serveur, en particulier un serveur de calcul, est configuré pour traiter les ensembles de données patient (Edp) en opérant un calcul de plusieurs indicateurs prédéfinis comprenant : pour les valeurs booléennes : l’existence d’au moins un événement de chaque type ; un nombre d’évènements de chaque type ; et/ou une fréquence des évènements de chaque type, par exemple tout acte opéré sur le patient lors des visites, c'est-à-dire à chaque visite ou non, pour les valeurs numériques : un calcul de la valeur moyenne de mesures effectuées, par exemple les mesures de poids ; un calcul de la dernière valeur connue de ou des mesures effectuées ; un calcul de tendance (i.e. augmentation, baisse ou stabilité) sur période de temps donnée, typiquement sur plusieurs mois, par exemple sur 6 mois ; et/ou une imputation de toute valeur manquante lorsque la valeur n’a pas été mesurée, en utilisant la valeur qui serait mesurée chez un patient en bonne santé (par exemple : 22 pour l’indice de masse corporelle, 0 pour le score de Conley…). les moyens d’affichage comprennent un écran d’affichage, par exemple l’écran d’un ordinateur fixe ou portable. les moyens d’affichage, par exemple l’ordinateur fixe ou portable, sont situés dans un centre de planification des traitements. le système est configuré pour déterminer simultanément un risque de chute chez plusieurs patients, c'est-à-dire qu’il permet d’opérer une surveillance et un suivi de plusieurs patients situés chacun à leur domicile. le système est configuré pour proposer et afficher les moyens d’affichage, en cas de détermination d’un risque de chute élevé chez un patient donné, une action corrective à opérer, comme la visite d’un personnel soignant, une intervention de technicien ou encore une consultation médicale. les moyens d’affichage sont configurés pour afficher simultanément une représentation graphique du risque de chute pour plusieurs patients, c'est-à-dire pour les différents patients suivis. la représentation graphique comprend un graphique en barres, chaque barre du graphique correspondant au risque de chute de chaque patient. la représentation graphique comprend différentes couleurs en fonction du score de risque de chute déterminé (i.e. en fonction de la gravité ), par exemple une couleur verte pour un score de risque faible, une couleur rouge pour un score de risque élevé et une couleur orange pour un score de risque intermédiaire. la représentation graphique comprend des identifications de patient (par exemple leur nom ou leur IDp) affichées en regard des barres du graphique. la représentation graphique comprend un classement des patients selon leur score de risque de chute, par exemple du patient ayant le risque le plus élevé au patient ayant le risque le plus faible. les moyens d’affichage sont en outre configurés pour afficher, pour un patient P donné, une représentation graphique de l’évolution du score de risque de chute de ce patient sur une période de temps donnée, par exemple plusieurs semaines ou plusieurs mois. les moyens d’affichage sont configurés pour afficher une information de risque de chute comprenant une valeur numérique de risque de chute, tel un pourcentage(%) et éventuellement une ou plusieurs causes associées. L’invention va maintenant être mieux comprise grâce à la description détaillée suivante, faite à titre illustratif mais non limitatif, en référence aux figures annexées parmi lesquelles : FIG. 1 schématise un mode de réalisation d’un système de détermination d’un risque de chute chez un patient selon l’invention. FIG. 2 schématise une représentation graphique des scores de risque de chute déterminés pour plusieurs patients au moyen d’un système selon l’invention, tel le système de FIG. 1 . FIG. 3 schématise une représentation graphique de l’évolution du risque de chute déterminé pour un patient donné au fil du temps, via un système selon l’invention, tel le système de FIG. 1 . FIG. 4 schématise une représentation graphique des facteurs ayant mené à augmenter ou diminuer le risque de chute pour un patient en particulier, via un système selon l’invention, tel le système de FIG. 1 . FIG. 1 schématise un mode de réalisation d’un système 1 de détermination d’un risque de chute chez un patient P selon l’invention. Il comprend des moyens de mesure du poids 2 du patient pour déterminer le poids Po du patient lors de visites d’un professionnel de santé PS, telle une infirmière ou analogue, ayant lieu plusieurs jours consécutifs ou non-consécutifs, c'est-à-dire lors de visites au domicile du patient P. Les moyens de mesure du poids 2 comprennent une balance ou analogue, de préférence connectée et configurée pour mémoriser et/ou transmettre les poids mémorisés à des moyens de collecte et de télétransmission de données patient 3, tels une tablette numérique, un ordinateur portable, un téléphone multifonction (i.e. un smartphone) ou analogue. Les moyens de collecte et de télétransmission de données patient 3 sont configurés pour transmettre, i.e. télétransmettre, lors de chaque visite du personnel de santé PS, au moins un ensemble de données patient Edp vers au moins un serveur distant 4, typiquement un serveur de stockage cloud 4.1. La télétransmission 6 des données patient 3 se fait via un protocole GSM (i.e. en 4G ou 5G) ou analogue. L’ensemble de données patient Edp comprend en particulier le poids mesuré Po, une identification du patient IDp, un identifiant temporel IDt et un ou plusieurs évènements Ev liés au patient. Les évènements Ev comprennent des données relatives à un ou des scores médicaux, notamment le score de Conley qui est un prédicteur du risque de chute ; le score Wong-Baker Faces Scale qui permet de standardiser la mesure du niveau de douleur chez le patient ; le score IADL qui permet de mesurer le niveau d’indépendance d’un patient dans la réalisation des tâches de la vie quotidienne ; le score de Braden qui permet de mesurer le risque de développer des escarres lors d’une prise en charge hospitalière…) ; l’existence de pathologies ou traitements notables (e.g. antibiothérapie, sonde gastrique, sonde urinaire, respirateur, …) ; la présence de facteurs de risques particuliers (e.g. logement inadapté, difficulté à se déplacer, âge élevé, absence d’un aidant familial…) ; et/ou la présence de traitements paramédicaux (e.g. soins de kinésithérapie, d’orthophonie …)... Le (ou les) un serveur distant 4 comprend, quant à lui, des moyens de réception configurés pour recevoir les ensembles de données patient Edp. Le serveur distant 4 est typiquement un serveur dit « cloud » (nuage), c'est-à-dire un serveur virtuel ou physique hébergé à distance, déployé sur un réseau et auquel les clients accèdent via une connexion (typiquement internet). Préférentiellement, le serveur 4 comprend un (sous-)serveur de stockage de donnée 4.1 pour recevoir et stocker les ensembles de données patient Edp et un (sous-)serveur de calcul 4.2 pour traiter informatiquement les ensembles de données patient Edp stockés sur le serveur de stockage de donnée 4.1. Le traitement des ensembles de données patient Edp est opéré par calcul, en particulier grâce au serveur de calcul 4.2, de plusieurs indicateurs prédéfinis comprenant : pour les valeurs booléennes : l’existence d’au moins un événement de chaque type ; un nombre d’évènements de chaque type ; et/ou une fréquence des évènements de chaque type, par exemple tout acte opéré sur le patient lors des visites, c'est-à-dire à chaque visite ou non, pour les valeurs numériques : un calcul de la valeur moyenne de mesures effectuées, par exemple les mesures de poids ; un calcul de la dernière valeur connue de ou des mesures effectuées ; un calcul de tendance (i.e. augmentation, baisse ou stabilité) sur période de temps donnée, typiquement sur plusieurs mois, par exemple sur 6 mois ; et/ou une imputation de toute valeur manquante lorsque la valeur n’a pas été mesurée, en utilisant la valeur qui serait mesurée chez un patient en bonne santé (par exemple : 22 pour l’indice de masse corporelle, 0 pour le score de Conley…). Pour ce faire, le serveur de calcul 4.2 met en œuvre un ou des algorithmes de traitement de données permettant de traiter les ensembles de données patient Edp fournis par le serveur de stockage de donnée 4.1, en procédant comme suit : Le serveur de calcul 4.2 agrège les informations collectées sur le patient, lors de plusieurs visites médicales distinctes, et construit une représentation de l’état du patient sous la forme d’une collection de descripteurs. Ces descripteurs sont utilisés conjointement avec des classifieurs classiques (i.e. régression logistique, forêt aléatoire, réseau de neurone …) pour catégoriser chaque patient selon sa similarité à des patients ayant chuté ou non dans le passé. Dans le cas d’une régression logistique, le score de risque peut être défini comme la somme pondérée des différents descripteurs du patient selon la fonction suivante: où : w est le vecteur des coefficients de pondération. y_i est est le score de risque du chute du patient i. X_i,t est la collection de descripteurs représentant l’état du patient i à un instant t. Le vecteur w est calculé préalablement sur une base de données historique pour maximiser la qualité des prédictions futures. Autrement dit, le serveur 4 est configuré pour stocker, en particulier dans le serveur de stockage de donnée 4.1, les ensembles de données patient Edp reçues et traiter, en particulier dans le serveur de calcul 4.2, les ensembles de données patient Edp en opérant un calcul de plusieurs indicateurs prédéfinis à partir des ensembles de données patient Edp stockés, chaque indicateur reflétant un historique d’un des évènements liés au patient s’étant produit pendant une période de temps écoulée fixée dt. De plus, le serveur de calcul 4.2 opère par ailleurs une détermination (en 7) d’un score de risque de chute à partir des indicateurs calculés. Le score calculé est la valeur y_i définie dans le paragraphe précédent. Des moyens d’affichage 5, tel un écran d’ordinateur ou analogue, coopérant avec le serveur distant 4, en particulier avec le serveur de calcul 4.2, permettent d’afficher une information de risque de chute relative au score de risque de chute déterminé pour le patient P considéré ou pour plusieurs patients P pour lesquels des scores de risque de chute respectifs ont été déterminés, comme expliqué ci-avant. Ceci permet ensuite de prendre des mesures préventives (en 8) comme par exemple envoyer un personnel soignant au domicile du patient. Par exemple, FIG. 2 schématise une représentation graphique des scores de risque de chute déterminés pour plusieurs patients au moyen d’un système selon l’invention, tel le système de FIG. 1 . Comme on le voit, dans le mode de réalisation proposé, les patients P sont identifiés par un identifiant patient IDp comme leurs prénom et nom, un code (IDp#1, IDp#2, …., IDp#n) ou autre. Les moyens d’affichage 5 sont configurés pour afficher simultanément une représentation graphique du risque de chute pour les différents patients concernés, à savoir ici un graphique en barres 5.1, chaque barre 5.1 du graphique correspondant au risque de chute de chaque patient P. Sur la représentation graphique, les identifications de patient IDp, par exemple leur nom ou un code, sont affichées en regard des barres 5.1 du graphique. Les patients sont classés ici par ordre décroissant, c'est-à-dire du patient ayant le score de risque de chute le plus élevé (en haut de graphique) à celui ayant le score de risque de chute le plus faible (en bas de graphique), c'est-à-dire qu’on opère et on affiche un classement des patients selon leur score de risque de chute. La longueur de chaque barre 5.1 est proportionnelle au score de risque de chute, c'est-à-dire que plus la longueur d’une barre 5.1 est grande, plus le score est élevé, et inversement. De préférence, la représentation graphique comprend différentes couleurs en fonction du score de risque de chute déterminé, i.e. en fonction de la gravité, par exemple une couleur verte pour un score de risque faible et une couleur rouge pour un score de risque élevé, voire une couleur orange pour un score de risque intermédiaire. Ensuite, il est possible de sélectionner l’un ou l’autre des patients pour obtenir des détails supplémentaires en plus de son score de risque de chute. Bien entendu, la représentation graphique du score de risque de chute de chaque patient P n’est pas limitée à un graphe en barres et peut revêtir d’autres formes. De plus, selon l’invention, le système 1 peut aussi afficher, pour un patient P donné, une représentation graphique de l’évolution du score de risque de chute de ce patient sur une période de temps donnée, par exemple plusieurs semaines ou plusieurs mois, comme schématisé en FIG. 3 . Pour ce faire, les scores de risque de chute de chacun des patients sont mémorisés au fil du temps, de préférence une mémoire informatique du serveur 4, par exemple dans le serveur de stockage de donnée 4.1, dans le serveur de calcul 4.2 ou un autre endroit. Pouvoir obtenir une représentation graphique de l’évolution du score de risque de chute d’un patient P au fil du temps, permet de déterminer une détérioration de son état de santé et de mettre en place des actions préventives, comme l’envoi d’un personnel soignant à son domicile. FIG. 4 schématise un exemple de représentation graphique des facteurs ayant mené à augmenter ou diminuer le risque de chute pour un patient en particulier, via un système selon l’invention, tel le système de FIG. 1 . Système (1) pour déterminer un risque de chute chez un patient (P) comprenant : des moyens de mesure du poids (2) du patient pour déterminer le poids du patient lors de visites d’un professionnel de santé ayant lieu plusieurs jours consécutifs ou non-consécutifs, des moyens de collecte et de télétransmission de données patient (3) pour transmettre, lors de chaque visite, au moins un ensemble de données patient (Edp) comprenant le poids mesuré (Po), une identification du patient (IDp), un identifiant temporel (IDt) et au moins un ou plusieurs évènements (Ev) liés au patient, et au moins un serveur distant (4) comprenant des moyens de réception configurés pour recevoir les ensembles de données patient (Edp), dans lequel ledit au moins un serveur (4) est configuré pour : stocker (4.1) les ensembles de données patient (Edp) reçues et traiter (4.2) les ensembles de données patient (Edp) en opérant : un calcul de plusieurs indicateurs prédéfinis à partir des ensembles de données patient (Edp) stockés, chaque indicateur reflétant un historique d’un des évènements liés au patient s’étant produit pendant une période de temps écoulée fixée (dt), et une détermination d’un score de risque de chute à partir des indicateurs calculés, et des moyens d’affichage (5) coopérant avec ledit au moins un serveur distant (4) pour afficher une information de risque de chute relative au score de risque de chute déterminé pour le patient considéré. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit au moins un serveur distant (4) comprend un serveur de stockage de donnée (4.1) et un serveur de calcul (4.2). Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens de collecte et de télétransmission de données patient (3) comprennent un dispositif portatif de type ordinateur portable, tablette numérique ou téléphone multifonction (i.e. smartphone). Système selon l'une des revendications 1 ou 3, caractérisé en ce que les moyens de collecte et de télétransmission de données patient (3) sont configurés pour transmettre ledit au moins un ensemble de données patient via un protocole de télécommunication (6) de type GSM (4G/5G), Sigfox, Lora ou analogue. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens d’affichage (5) sont configurés pour afficher simultanément une représentation graphique du risque de chute pour plusieurs patients (P). Système selon la revendication 5, caractérisé en ce que les moyens d’affichage (5) sont configurés pour afficher un graphique en barres (5.1) en tant que représentation graphique du risque de chute, chaque barre du graphique (5.1) correspondant au score de risque de chute de chaque patient. Système selon la revendication 6, caractérisé en ce que les moyens d’affichage (5) sont configurés pour afficher un classement des patients (P) en fonction de leur score de risque de chute. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens d’affichage (5) sont en outre configurés pour afficher, pour un patient P donné, une représentation graphique de l’évolution du score de risque de chute de ce patient sur une période de temps donnée, par exemple plusieurs semaines ou plusieurs mois. Système selon l’une des revendications 1 ou 8, caractérisé en ce que les moyens d’affichage (5) sont configurés pour afficher une information de risque de chute comprenant une valeur numérique de risque de chute, en particulier un pourcentage, et éventuellement une ou plusieurs causes associées.