
Améliorer la capacité des soins intensifs pendant les épidémies de COVID-19
Exploiter l'IA pour mieux gérer la capacité des soins intensifs pendant la crise.
Résumé du projet
Mise à jour Mars 31, 2023
Le problème
L'accès aux soins intensifs est essentiel pour la santé publique.
Avant la pandémie de COVID-19, les unités de soins intensifs (USI) canadiennes fonctionnaient déjà à environ 90 % de leur capacité et dépassaient leur capacité environ 50 jours par an. Le surpeuplement des soins intensifs entraîne des retards dans les soins intensifs pour les patients qui en ont le plus besoin - chaque heure de retard d'admission aux soins intensifs pour un patient entraîne une augmentation de 1.5% du risque de décès.
Les infections respiratoires telles que la pneumonie et la grippe représentent 20 % des admissions aux soins intensifs et étaient l'une des principales causes de décès dans le monde avant la COVID-19. Avec COVID-19 entraînant une demande accrue de ventilateurs, de traitements spécialisés et une surveillance étroite par les médecins des unités de soins intensifs, l'ensemble du système de santé risque davantage d'être submergé.
Comment nous le résolvons
Le Résultat
Ce projet a développé un logiciel pour prédire le risque d'admission à l'hôpital, l'admission en unité de soins intensifs (USI) et la durée prévue du séjour en USI sur la base de l'imagerie médicale des patients. L'équipe du projet a réussi à rassembler des données cliniques et d'imagerie anonymisées provenant de plus de 160,000 19 patients et la capacité de prédire avec précision ces facteurs joue un rôle important non seulement pour maximiser la capacité hospitalière lors des pics de patients atteints de pneumonie acquise dans la communauté, y compris la COVID-XNUMX, mais aussi pour informer un traitement et un suivi optimaux pour chaque patient.
Chef de projet
Partenaires du projet
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"Les outils basés sur les données qui prédisent le risque de détérioration des patients ont le potentiel d'affecter des soins plus proactifs et d'anticiper les besoins opérationnels pour garantir que la capacité des soins intensifs est disponible pour les patients qui en ont besoin. L'imagerie médicale joue déjà un rôle clé dans la norme de soins, mais nous nous attendons à ce que nos outils d'apprentissage automatique contribuent à générer d'autres informations pronostiques exploitables. Une fois les résultats provisoires disponibles, nous pourrons aller de l'avant avec des tests prospectifs dans les hôpitaux canadiens.
Lire l'annonce (8 avril 2021) Fondateur et PDG, Altis Labs