ARIA TN
Date : 2023
Partenaires : Service de biochimie - CHU Sahloul Sousse
Technologies utilisées :
Machine Learning : OPEN CV
ETL : SSIS - Power BI
Langage de programmation : Javascript
Frameworks : ReactJs - ExpressJs
La prédiction des infections à BMR en réanimation à travers des algorithmes d’intelligence artificielle est un puissant outil pour anticiper et prévenir les complications graves liées à ces infections. En collectant des données provenant des dossiers médicaux électroniques (EMR), des résultats de laboratoire et des antécédents des patients, l’IA utilise des algorithmes sophistiqués pour détecter des schémas et des facteurs de risque associés à ces infections résistantes aux antibiotiques. Cette analyse prédictive permet d’identifier les patients à haut risque, d’anticiper les périodes critiques et de recommander des actions préventives, comme des ajustements dans le traitement antibiotique ou des mesures spécifiques pour réduire les risques d’infection nosocomiale.
Les modèles d’IA évoluent continuellement en intégrant de nouvelles données, ce qui améliore leur précision et leur capacité à identifier des signaux précurseurs souvent imperceptibles pour les professionnels de la santé. En générant des alertes en temps réel pour les équipes médicales, ces systèmes permettent une intervention proactive, réduisant ainsi le fardeau des infections à BMR en réanimation. Cependant, leur utilisation nécessite une validation rigoureuse et une collaboration étroite et continue entre les cliniciens et les experts en IA pour garantir leur fiabilité et leur pertinence dans les contextes médicaux.
MEDICACOM a élaboré avec succès une plateforme web dédiée à l’aide à la décision pour les équipes cliniques, réunissant pharmaciens et médecins dans l’objectif d’optimiser la prévention et la gestion des complications associées aux infections à BMR en réanimation. Cette plateforme a été minutieusement conçue avec des workflows spécifiques, intégrant une entrée de données en continu à partir des dossiers médicaux électroniques et des résultats de laboratoire des patients en situation critique. Elle offre ainsi un espace collaboratif où les professionnels de la santé peuvent partager des informations pertinentes sur les traitements antibiotiques, les antécédents médicaux et les interventions en cours. Les algorithmes d’IA intégrés à cette plateforme opèrent en temps réel, analysant ces données pour détecter les signaux précoces de complications liées aux BMR. Ces algorithmes peuvent alors déclencher des alertes, permettant aux équipes cliniques d’agir rapidement pour prévenir les risques potentiels.
L’évolution continue de cette plateforme vise à améliorer la précision et l’efficacité de ses analyses prédictives. En garantissant une collaboration fluide entre les différents acteurs de la santé, MEDICACOM aspire à améliorer constamment cette plateforme pour renforcer la sécurité des patients et soutenir les décisions cliniques dans la lutte contre les infections à BMR.
