CONTEXTE
L’insuffisance rénale aiguë touche 20 % des patientes et patients hospitalisés. Elle est souvent associée à des complications aiguës et chroniques et représente des coûts de santé importants. Par ailleurs, l'insuffisance rénale aiguë fait l’objet de très bonnes prédictions par les systèmes informatiques. Identifier de manière fiable les patientes et patients avec le plus haut risque d'insuffisance rénale aigüe suivant leur hospitalisation permettrait de leur garantir une meilleure prise en charge.
Projet
Le projet consiste à développer un algorithme basé sur l'intelligence artificielle pour identifier ces patientes et 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