Plateforme de gestion des patients postopératoires (PPMP)
Utiliser l’IA pour fournir de manière proactive des soins personnalisés aux patients grâce à une détection et une intervention précoces.
Résumé du projet
Mise à jour en novembre 27, 2025
Le problème
Des études ont montré que près de 20 % des décès post-opératoires pourraient être évités s'ils étaient détectés plus tôt.<sup> 1 </sup> D'autres complications post-opératoires imposent non seulement un lourd fardeau aux patients, mais mettent également à rude épreuve les ressources hospitalières et font grimper les coûts des soins de santé. On estime que les coûts associés aux traitements supplémentaires consécutifs à des complications dues à des hospitalisations prolongées et à des réadmissions sont de 1.5 à 4 fois supérieurs à ceux des hospitalisations initiales.<sup> 2,3 </sup>
La réalisation d’évaluations précises des risques pour les patients en temps réel afin de mettre en œuvre des stratégies d’atténuation proactives peut contribuer à réduire les complications potentielles et les événements indésirables, à alléger le fardeau des patients, à réduire la mortalité et à diminuer les coûts.
Comment nous le résolvons
Mené par FluidAI en collaboration avec Medtronic, Excelar, Providence Health Care Ventures (PHCV) et l'Université de Waterloo, ce projet vise à développer une plateforme avancée de gestion postopératoire des patients (PPMP), dans la continuité du projet initial de soins continus et connectés (CCPC) . Respectant les normes les plus strictes en matière de confidentialité, de sécurité et d'éthique, le consortium exploitera les données hospitalières collectées lors du projet CCPC pour développer et optimiser plusieurs algorithmes d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (AA) destinés à la stratification des risques chez les patients. Cette plateforme prédictive permettra d'évaluer avec précision le risque de complications postopératoires, telles que les fistules anastomotiques et la dépression respiratoire, après des interventions chirurgicales générales et gastro-intestinales.
Tout au long de ce projet, et sous réserve des approbations relatives à la protection de la vie privée, à l'éthique et à la sécurité, le consortium utilisera les données disponibles dans les dossiers médicaux électroniques (DME), recueillies par Origin , le dispositif d'analyse de la composition des drains abdominaux de FluidAI, ainsi que les solutions de surveillance des signes vitaux de Medtronic utilisées au CCPC. L'Université de Waterloo réalisera une évaluation des besoins des utilisateurs afin de garantir que la solution réponde à leurs exigences. Le déploiement initial se fera à l'hôpital St. Paul's de Providence Health Care (PHC), un établissement de soins aigus pour adultes de 435 lits situé au centre-ville de Vancouver (Colombie-Britannique), doté d'une expertise en cardiologie, soins intensifs, néphrologie, santé mentale, maternité, médecine interne et chirurgie. Le déploiement s'étendra ensuite à d'autres hôpitaux.
En utilisant ces ensembles de données dans la solution PPMP pour fournir des informations exploitables, elle pourra aider les chirurgiens à prendre des décisions plus rapides et plus éclairées concernant les soins aux patients. La solution permettra une prestation de soins proactive et personnalisée basée sur une détection et une intervention précoces à l'aide de l'IA, offrant ainsi aux chirurgiens la possibilité d'agir sur la base de prévisions et d'avertissements précoces au lieu d'attendre que les symptômes cliniques se manifestent. Elle générera également des modèles de risque alimentés par l'IA pour les paramètres hospitaliers, tels que la durée du séjour, la réopération dans les 30 jours et la réadmission dans les 30 jours, permettant aux prestataires de soins de santé de gérer de manière proactive les soins aux patients et d'allouer des ressources.
À terme, ce projet vise à fournir une visualisation personnalisée des données des patients ainsi que des informations prédictives en vue de soins proactifs et d’amélioration des résultats pour les patients tout en réduisant le coût de la prestation des soins.
