contexte
Les maladies respiratoires représentent un lourd fardeau pour les systèmes de santé adultes et pédiatriques, tandis que les ressources médico-soignantes restent limitées. La numérisation des auscultations pulmonaires a permis de créer une grande base de données sonore, et un algorithme d’intelligence artificielle, DeepBreath, a été développé pour détecter avec précision plusieurs pathologies respiratoires chez l’enfant et l’adulte. Cependant, les données auscultatoires ne sont pas encore intégrées de manière fluide aux dossiers médicaux électroniques, limitant leur exploitation clinique et la recherche.
Projet
Ce projet vise à intégrer automatiquement les sons pulmonaires et les données cliniques dans le dossier patient électronique (DPI), facilitant ainsi la consultation et le partage des informations. Il prévoit aussi la création d’un registre respiratoire unique pour soutenir la recherche et améliorer les algorithmes d’IA en combinant données acoustiques et cliniques. Enfin, il ambitionne d’enrichir Meditron, un large modèle de langage médical, pour offrir un diagnostic personnalisé et un accompagnement interactif en temps réel aux soignants, et potentiellement aux patients.
Cheffe et Chefs de projet
Docteure Laurence Lacroix-Ducardonnoy, Médecin adjointe agrégée, Service d’accueil et d’urgences pédiatriques, Département de la femme, de l’enfant et de l’adolescent, Hôpitaux universitaires de Genève
Docteur Johan Siebert, Médecin adjoint agrégé, Service d’accueil et d’urgences pédiatriques, Département de la femme, de l’enfant et de l’adolescent, Hôpitaux universitaires de Genève
Professeur Sergio Manzano, Médecin adjoint agrégé, Service d’accueil et d’urgences pédiatriques, Département de la femme, de l’enfant et de l’adolescent, Hôpitaux universitaires de Genève & Professeur assistant, Département de pédiatrie, gynécologie et obstétrique, Faculté de médecine de l'Université de Genève
