Data unlock
Comment apprendre à partir des données ? Comment les médecins peuvent-ils tirer davantage d'enseignements des données qu'ils enregistrent chez leurs patients en vue d'améliorer le fonctionnement et les traitements ?
Santé mobile
Comment pouvons-nous aider les patients en les surveillant mieux grâce aux données fournies par les trackers et les wearables, de sorte qu'ils puissent également être surveillés en temps réel à domicile ?
L'objectif est aussi de pouvoir faire plus de prévention, de prévenir plus que de guérir.
Pour en savoir plus, consultez le site imaging**.
Toutes sortes d'appareils sont utilisés pour prendre des images des patients dans les hôpitaux, mais les modèles informatiques permettent désormais une analyse plus approfondie que l'analyse humaine.
Innover les soins
Comment faire en sorte que les soins soient aussi bons que possible ?
Cela se fait bien sûr dans le respect de la législation sur la protection des données et de la vie privée. Les données relatives aux patients sont donc anonymes.
Projet ADAM
Approbation du projet de recherche
RADar, le centre d'apprentissage et d'innovation d'AZ Delta, a reçu en juin 2021 l'autorisation de lancer le projet de recherche Advanced Data-Aided Medicine (ADAM). ADAM vise via l'intelligence artificielle à extraire de nouvelles connaissances à partir de données opérationnelles pour mieux soutenir les médecins dans leur processus de prise de décision. Cela devrait permettre d'améliorer les soins aux patients.
Le projet s'étendra sur trois ans. La ministre flamande de l'Innovation Hilde Crevits, sur avis de l'Agence flamande pour l'innovation et la recherche (VLAIO), a accordé une subvention de 635.000 euros. Pour ce projet, RADar travaille en étroite collaboration avec plusieurs équipes d'IDLab, un groupe de recherche imec à UGent.
Intelligence artificielle
Concrètement, il s'agit de données provenant de lettres médicales dans le dossier électronique du patient ainsi que de ddonnées générées par les patients via des appareils de mesure portables (par exemple des montres-bracelets intelligentes) et via des questionnaires destinés aux patients. L'objectif final est d'utiliser ces données pour générer des modèles prédictifs d'IA ; dans une première phase pour les patients atteints d'une maladie coronarienne, sous la direction du Dr Karl Dujardin, et pour les patients atteints d'un cancer du poumon, sous la direction du Dr Ingel Demedts.
Médecin décideur final
L'objectif n'est pas de développer des modèles d'IA capables de prendre seuls des décisions cliniques. Le projet ADAM veut explorer en profondeur la faisabilité de telles trajectoires et la fiabilité de ces prédictions. La raison pour laquelle un modèle fait une prédiction particulière est également importante. Toutefois, la décision finale d'adapter le plan de traitement reste à tout moment de la responsabilité du médecin
Confidentialité
L'utilisation des données se fait dans le respect de la vie privée des patients et conformément à la loi sur la protection des données et à la législation sur les essais cliniques.