Prédire pour mieux prévenir
CONTEXTE
L’insuffisance rénale aiguë touche 20% des patients hospitalisés. Elle est souvent associée à des complications aiguës et chroniques et représente des coûts de santé importants. Mais par ailleurs, l'insuffisance rénale aiguë fait l’objet de très bonnes prédictions par les systèmes informatiques. Idéalement, on souhaiterait pouvoir identifier les patientes et patients avec le plus haut risque d'insuffisance rénale aigüe suivant leur hospitalisation, pour une meilleure prise en charge.
Projet
Le projet consiste à développer un algorithme basé sur l'Intelligence Artificielle pour identifier ces patients dans les 48 heures suivant leur hospitalisation. Il s’agit de dériver un algorithme pour prédire l'insuffisance rénale aiguë et d’adapter les traitements en conséquence. La pertinence clinique de cet outil sera testée par un essai clinique.
Où en sommes-nous?
Le projet démarre en juin 2024.
Chefs de projet
Professeure Sophie De Seigneux, Médecin cheffe de service, Département de médecine, Service de néphrologie et hypertension, HUG & Professeure ordinaire, Département de médecine, Faculté de médecine de l'Université de Genève
Professeur François Fleuret, Professeur ordinaire, Département d'informatique, Faculté des sciences de l'Université de Genève
