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Gestion des files d’attente du service d’urgence et triage virtuel basés sur l’IA

Le défi

Humber River Health (HRH) reconnaît l’opportunité de développer une application virtuelle de triage et de gestion des files d’attente basée sur l’IA pour aider à orienter les patients vers les soins appropriés au moment opportun. HRH appliquera l’IA et l’apprentissage automatique pour prévoir et optimiser les files d’attente des patients aux urgences, déterminer le créneau horaire optimal préétabli par patient et ajuster dynamiquement le créneau horaire par patient afin d’optimiser et de gérer continuellement la file d’attente des patients en utilisant des données en temps réel/quasi réel. Les objectifs sont de parvenir à une utilisation plus efficace des ressources du système de santé, d’améliorer le flux des patients, de réduire la fréquence des augmentations inattendues de la demande au service des urgences et, à terme, de réorienter le volume de patients non urgents accédant au service des urgences vers les soins les plus appropriés.

Le défi

Humber River Health (HRH) reconnaît l’opportunité de développer une application virtuelle de triage et de gestion des files d’attente basée sur l’IA pour aider à orienter les patients vers les soins appropriés au moment opportun. HRH appliquera l’IA et l’apprentissage automatique pour prévoir et optimiser les files d’attente des patients aux urgences, déterminer le créneau horaire optimal préétabli par patient et ajuster dynamiquement le créneau horaire par patient afin d’optimiser et de gérer continuellement la file d’attente des patients en utilisant des données en temps réel/quasi réel. Les objectifs sont de parvenir à une utilisation plus efficace des ressources du système de santé, d’améliorer le flux des patients, de réduire la fréquence des augmentations inattendues de la demande au service des urgences et, à terme, de réorienter le volume de patients non urgents accédant au service des urgences vers les soins les plus appropriés.

Investissement

$
1.5
M

Investissement de Scale AI

$
2.4
M

Investissement total

Partenaires

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