Étudiant.e
Directeur.e(s) de recherche
Patrick Archambault
Simon Duchesne
Philippe Després
Début du projet
Titre du projet de recherche
Apprentissage automatique sur TDM cérébraux sans contraste afin de prédire les revisites aux urgences pour AVC
Description

La prédiction et l'identification précoce d'accidents vasculaires cérébraux (AVC) sont cruciales afin de prévenir les revisites aux urgences et de débuter le traitement, réduisant ainsi la morbidité et la mortalité.

Ce projet porte sur l'analyse de tomodensitométries (TDM) sans contraste de la tête pour prédire la revisite précoce aux urgences de patient.e.s qui reviennent avec diagnostic d’AVC. Le premier objectif sera de recueillir des TDM open-source ainsi que des TDM du Centre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-Appalaches (CISSS-CA) pour classifier la présence/absence d'AVC à l'aide d'un modèle existant. Le deuxième objectif sera de développer et de tester un modèle d'apprentissage automatique avec des poids du modèle précédent et d'autres données cliniques pertinentes pour classifier les revisites précoces aux urgences.

D'un point de vue clinique, le développement d'un tel outil pourrait aider les neuroradiologues aux urgences à l’interprétation d'images et à la prise de décisions cliniques.

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Projet en vedette

Ce projet de recherche se base sur l’analyse de données massives portant sur l’index NOL et d’autres paramètres cliniques intraopératoires utilisés par les anesthésistes durant une chirurgie. Ces paramètres les aident à prendre des décisions de traitements analgésiques chez un patient non-communiquant sous anesthésie générale et chez qui il est impossible d’évaluer la douleur et les besoins en analgésiques par les questionnaires habituels réalisés sur patients éveillés.

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