❄️ Newsletter DEEPCATH – Février 2026 ❄️
📢 Des avancées scientifiques majeures pour le projet DeepCath ! 📢
Le projet DeepCath franchit une nouvelle étape clé : deux articles scientifiques sont actuellement finalisés et seront soumis très prochainement pour publication. Ces travaux, issus d’une collaboration multidisciplinaire et internationale (France et Suisse), associent recherche clinique, épidémiologie et intelligence artificielle appliquée à la santé.
📝 Article princeps – Épidémiologie des signes locaux aux sites d’insertion des cathéters 🩺
L’article princeps a été rédigé par le Dr Niccolò Buetti.
🎯 Objectifs :
- Décrire l’épidémiologie des signes locaux aux sites d’insertion des cathéters intravasculaires, tous types de dispositifs et contextes de soins confondus.
- Comparer l’identification de la rougeur entre investigateurs locaux et experts.
- Évaluer l’association entre la présence de rougeur et la positivité des hémocultures chez les patients présentant une suspicion d’infection.
🔬 Contexte :
Les cathéters intravasculaires sont largement utilisés chez les patients hospitalisés. Les infections associées restent fréquentes et sont liées à une augmentation significative de la morbidité, de la mortalité, des coûts de santé et de la durée de séjour. Les signes locaux, notamment la rougeur, constituent des indicateurs précoces importants, mais leur identification demeure peu standardisée.
🧪 Apports de l’étude :
Ce travail propose une vue d’ensemble inédite des signes locaux observés aux sites d’insertion pour différents dispositifs (CVC, cathéters artériels, PVC, midlines et PICC), avec un focus particulier sur la rougeur, sa détection et son association avec les infections documentées.
🤝 Groupe collaboratif – appel aux contributeurs 🤝
Un email a été envoyé en début de semaine afin de contacter l’ensemble des personnes ayant contribué au projet (prise de photographies, relectures, expertise, participation à l’étude, etc.).
👉 Si vous avez participé à cette étude et que vous n’avez pas reçu cet email, mais souhaitez apparaître dans le groupe collaboratif de DeepCath lors de la publication, nous vous invitons à nous contacter en nous transmettant votre nom, prénom et fonction.
📅 La soumission de l’article est prévue d’ici la fin du mois.
⏰ Vous avez jusqu’au 20/02 pour nous contacter.
🤖 Étude ancillaire – Intelligence artificielle et détection automatisée de la rougeur 🤖
Le second article est une étude ancillaire conduite par Lyse Gallay. Il explore l’apport de l’intelligence artificielle pour la détection précoce des signes locaux d’infection au point d’insertion des cathéters.
🧠 Approche :
Cette étude évalue différentes stratégies d’apprentissage par transfert (transfer learning) à partir de réseaux de neurones convolutionnels préentraînés (VGG16, ResNet101, MobileNetV2) afin de détecter automatiquement la présence de rougeur à partir de photographies prises en conditions réelles.
🚀 Perspectives :
Ce travail constitue une première étape vers des systèmes d’IA capables d’identifier plusieurs signes locaux d’infection et de soutenir les professionnels de santé dans la prévention des infections liées aux cathéters, y compris en soins ambulatoires ou à domicile.
💙 Merci pour votre engagement 💙
La soumission imminente de ces deux articles marque une avancée majeure pour le projet DeepCath. Nous remercions chaleureusement l’ensemble des collaborateurs pour leur implication et leur confiance.
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