Améliorer la capacité des unités de soins intensifs (USI) pendant les éclosions de COVID‑19

Exploiter l’intelligence artificielle pour mieux gérer la capacité d’accueil des USI en cas de crise.

Budget du projet* - 1,3M $

Coinvestissement des partenaires - 0,4M $

Coinvestissement de la Supergrappe – 0,9M $

Altis Labs Inc. – $0.93 M

*Montants prévus au contrat au 30 septembre 2020. 

Partenaires du projet

Aperçu du projet

L’accès aux soins intensifs est vital pour la santé publique. Avant la pandémie de COVID-19, les unités de soins intensifs (USI) du Canada fonctionnaient déjà à 90 pour cent de leur capacité d’accueil, et dépassaient cette capacité pendant environ 50 jours par année. Le surpeuplement des USI entraîne des délais dans des traitements essentiels pour les patients qui en ont le plus besoin – chaque report d’une heure de l’admission d’un patient en USI correspond à une augmentation de 1,5 pour cent du risque de décès.

Les infections des voies respiratoires comme la pneumonie et l’influenza comptent pour 20 pour cent des admissions en USI, et représentaient l’une des principales causes de décès dans le monde avant la COVID-19. La pandémie de COVID-19 entraînant une demande accrue de ventilateurs, de traitements spécialisés et de présence assidue des médecins dans les USI, c’est l’ensemble du système de santé qui court un plus grand risque d’être débordé.

Le projet d’amélioration de la capacité des unités de soins intensifs (USI) pendant les éclosions de COVID‑19 vise à remédier à la situation en mettant au point un logiciel capable de prédire les résultats des patients hospitalisés en ayant recours à l’imagerie radiologique. Le logiciel prédira si un patient est susceptible d’être admis en USI et, le cas échéant, à quel moment cette admission sera nécessaire, ainsi que la date probable de son congé. Cette information aidera les cliniciens à mieux planifier la capacité en lits des USI, les effectifs sur place et le nombre des ventilateurs disponibles.

Dirigé par Altis Labs en partenariat avec Bayer AG, le Réseau universitaire de santé, Trillium Health Partners et QIPCM, le projet aide les USI à gérer leur capacité d’accueil pour aboutir à des soins de plus grande qualité, des gains d'efficacité et de meilleurs résultats pour les patients.

Le projet applique la technologie de prédiction à de l’imagerie médicale standardisée réalisée sur les patients hospitalisés pour des infections pulmonaires, afin de prédire leur éventuelle admission en USI et leur date probable de sortie. De plus, le logiciel, basé sur l’apprentissage machine, prend en compte l’hypertension artérielle pulmonaire, les affections cardiovasculaires et la maladie pulmonaire obstructive chronique (MPOC), autant de conditions qui peuvent influer sur les résultats des patients atteints de la COVID-19. Les résultats des essais qui ont été publiés indiquent que le logiciel peut améliorer de 68 pour cent la précision des pronostics pour les patients atteints d’un cancer du poumon.

L’équipe du projet intègrera la technologie à une plateforme d’imagerie médicale déjà présente dans les hôpitaux, afin que le logiciel puisse être rapidement mis en application par les autorités sanitaires.

Le projet sera d’abord mis en œuvre dans la région du Grand Toronto, avant d’être étendu à l’ensemble du Canada.

À vous de jouer

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