SADC

Regroupement en IA
soins aigus pour l'enfant

SADC en pédiatrie

Opportunités

Les progrès rapides des systèmes de collecte de données cliniques et de l’intelligence artificielle (IA) ouvrent des perspectives de développement et de validation de systèmes informatiques d'aide à la décision clinique (SIADC) pour améliorer la prise en charge et la sécurité des patients.

Définition

À cet effet, les SIADC sont des applications impliquant un ensemble d’algorithmes dont le but est d’aider le soignant ou le gestionnaire, en analysant et synthétisant les informations. L’intégration des SIADC aux processus de soins est recommandée pour améliorer la qualité des soins offerts aux patients.

Enjeux

Toutefois, la conception puis l’implantation de SIADC sont complexes en raison de la construction du moteur de décision, de l’intégration et des interactions avec les humains. Afin de pallier à ces difficultés, nous avons créé le regroupement en IA appliquée aux soins aigus de l’enfant.

Mission

Notre objectif est d'offrir une infrastructure québécoise qui permet de développer la recherche en IA, soutenir la relève et rendre plus compétitif les chercheurs. Ultimement, nous souhaitons faciliter la collaboration, la synergie et les partenariats constructifs à l’échelle provinciale, nationale et internationale.

Notre Vision

La vision du regroupement repose sur la volonté de consolider les collaborations entre les membres. Pour ce faire, nous souhaitons:

  • Renforcer la structure de fonctionnement et de potentialiser les impacts auprès du système de santé et des patients.
  • Soutenir les capacités de recherche en matière de SIADC.

Cette vision a été discutée en groupe et est basée sur un modèle d’innovation ouverte pour les membres du groupe. Elle est partiellement ouverte ou contrôlé à l’extérieur du groupe. Pour plus de détails, consulter notre charte.

Consulter notre charte

Nos projets SADC

Nous sommes fiers de vous présenter nos projets en cours de développement. Pour en savoir davantage, consulter la section projet ou cliquer directement sur l'une des vignettes suivantes.

  • 01 Diagnostic vidéo des enfants souffrant d'une insuffisance respiratoire

    Ce projet a débuté en 2016 et en est à un TRL 4 avec une composante hardware qui comporte une caméra 3D kinect azur, une caméra infrarouge Lepton 3.5, une carte Jetson et un support calibré (synchronisation des caméras, voir figure ci-contre) et une composante algorithmique de mesure du volume courant, de la fréquence respiratoire et des signes cliniques de rétraction.

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  • Les unités de soins intensifs (USI) prennent en charge les patients en situation de détresse vitale mais rencontrent trois principaux obstacles à surmonter : (1) des délais dans la détection et la gestion de la détresse vitale, (2) des délais dans la mise en œuvre des bonnes pratiques, (3) le manque d'outils de recherche pour mener des essais cliniques pragmatiques intégrés dans les USI.

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  • Le syndrome de détresse respiratoire aiguë (SDRA) concerne 6 à 10% des patients admis annuellement en soins intensifs, est actuellement sous diagnostiqué et a une mortalité de 18 à 45%. Nous avons réalisé une conférence de consensus internationale sur le SDRA qui a recommandé d’améliorer le nombre et la précocité du diagnostic

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  • Dans les établissements hospitaliers, le personnel des soins intensifs travaille sous pression avec souvent des outils inadéquats pour gérer les ressources de l’unité des soins intensifs

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  • En 2003, la Brain Trauma Foundation propose les premières lignes directrices permettant d’orienter l’approche thérapeutique pour les traumatismes crâniens sévères. Depuis, plusieurs mises à jour de celles-ci ont été effectuées, dont la plus récente date de 2019.

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  • Le programme de recherche cherche à utiliser l'intelligence artificielle pour le gestion des blessés en cas de catastrophe, comme les attaques aux armes chimiques, biologiques, radiologiques, nucléaires et à l'aide d'explosifs. Vimy est un multisystème de soins intensifs déployable sur le terrain capable de gérer de nombreux blessés. Il repose sur une capacité d'intelligence artificielle composée principalement de capteurs, de systèmes d'acquisition de données, de systèmes interactifs automatisés et d'algorithmes qui aident au processus décisionnel et à l'apprentissage automatique.

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