CALAI, solution d'intelligence artificielle pour les hôpitaux
Dans un contexte de crise sanitaire sans précédent, cette solution d’intelligence artificielle intéresse un grand nombre d’hôpitaux. Elle est d’ailleurs en expérimentation ou déjà exploitée dans certains d’entre eux, tel le Centre Hospitalier de Valenciennes, en France.
Baptisé CALAI, le système est capable, à ce jour, de prédire le nombre d’admissions aux urgences et le nombre d’hospitalisations qui en découle. CALAI permet également d’anticiper les besoins en lits et les durées de séjour associées. Il offre la possibilité d’optimiser le planning des équipes, de fluidifier les liaisons avec les services en aval, mais aussi d’anticiper les besoins techniques et logistiques comme la gestion du stock et la distribution des médicaments, l’accès aux laboratoires, à l’imagerie, etc. Indirectement, il engendre une diminution du stress au sein des équipes d’urgentistes.
Un apprentissage de longue haleine
Avant sa mise en exploitation, le logiciel CALAI a été entraîné en prenant en compte les données anonymisées des patients, récoltées depuis plusieurs années par l'hôpital. Ces données sont le sexe, l’âge, et bien sûr le diagnostic. Elles ont ensuite été croisées avec des données externes telles que la météo, les événements locaux, le trafic routier, etc. Ainsi, le logiciel est capable d’identifier les corrélations et de reproduire les scenarii possibles à l’avenir. Il apporte une approche quantitative et chiffrée à la vision qualitative du médecin.
À l’heure actuelle, les résultats sont probants : le taux de fiabilité du logiciel dépasse 90%. La société CALYPS poursuit ses travaux afin d’affiner et d’enrichir les prédictions de CALAI.
Contact et informations
Prof. Stephan Robert
http://contacts.heig-vd.ch/srt;
Le projet détaillé : http://www.stephan-robert.ch/research-projects-operate/
Calyps : https://www.calyps.ch/
