Projet développé dans la région des Marches en collaboration avec Vivisol, Almawave, ADiTech et l’ASL pour le développement d’un système d’IA pour l’identification des cas graves de COVID-19 grâce à l’identification d’un indice de stabilité clinique qui alerte les médecins généralistes en charge du patient, qui grâce à l’algorithme développé peut décider immédiatement s’il doit être hospitalisé ou soigné à domicile.
Le projet expérimental a été développé en 2021 et utilisé dans la région des Marches, dans la commune d’Offagna. Le projet nommé RICOVAI_19 a observé 129 patients au cours des 6 mois d’expérimentation. Grâce au système utilisé, un seul patient a dû être admis en réanimation sur les 129 observés.
Télésurveillance et IA contre le Covid
Pendant la pandémie de COVID-19, afin de réduire la pression sur les systèmes de santé et notamment de favoriser l’accès aux urgences de manière coordonnée, la télésurveillance à domicile des patients infectés a été fortement recommandée. De plus, de nombreux documents et articles ont démontré le potentiel de l’utilisation des données provenant de dispositifs médicaux portables pour identifier les lignes de risque individuelles des utilisateurs causées par une infection virale, en regroupant les données pour déterminer les tendances de la maladie et éventuellement déclencher des critères de surveillance de la population.
Au moment des tests du projet, il n’existait aucune preuve d’utilisation d’applications d’intelligence artificielle (IA) sur des données numériques collectées auprès de patients et de médecins dans un scénario similaire.
Avec une population mondiale croissante d’utilisateurs infectés et une utilisation accrue de dispositifs médicaux portables connectés, on a pensé que cela pourrait potentiellement contribuer à améliorer le diagnostic précoce et la prise en charge des personnes infectées afin de réduire la charge pesant sur les systèmes de santé et en particulier de soutenir des moyens plus appropriés. d’accéder aux urgences.
L’intelligence artificielle aide à décider des hospitalisations
Au cours de l’étude RICOVAI-19 (admission à l’hôpital avec des outils d’intelligence artificielle chez des patients atteints de COVid-19) réalisée dans la région des Marches, 129 sujets suivis à domicile ont été évalués sur une période de six mois entre le 22 mars 2021 et le 22 octobre 2021.
Pendant la surveillance, des technologies de santé personnelle à la demande ont été utilisées pour collecter des données cliniques et vitales afin d’alimenter la base de données et le moteur d’apprentissage automatique. Le résultat de l’intelligence artificielle a produit un indice de stabilité clinique (CSI) qui permet au système de proposer à la population et aux médecins des suggestions sur la manière d’intervenir.
Les résultats ont montré l’influence bénéfique du CSI pour prédire les classes cliniques des sujets et pour identifier lesquels d’entre eux doivent être admis aux urgences. Le même modèle a permis d’apporter un soutien actif aux décideurs pour la prise en charge de l’utilisateur infecté (dans certains cas en demandant des tests complémentaires ou des informations cliniques ou l’hospitalisation du patient)
En conclusion, l’étude a révélé comment l’impact des outils d’intelligence artificielle pourrait contribuer aux résultats du COVID-19 pour lutter contre cette pandémie en améliorant la rapidité et la précision de la surveillance épidémique applicable à d’autres cas de maladies infectieuses.
Ci-dessous est jointe une copie du protocole activé au cours de l’étude.
Vincenzo Gullà
Découvrez la présentation de Vincenzo Gullà, intitulée “La technologie dans la lutte contre le covid grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle”, le 29 mai à 12h00 au SPS dans l’espace Talk du stand CNI-Fedinger.
