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.