Abstraction de données basée sur l’IA pour une recherche chirurgicale gastro-intestinale efficace
Le défi
Ce projet met à profit des capacités avancées d’intelligence artificielle pour s’attaquer à l’un des principaux goulets d’étranglement de la recherche clinique, à la fois coûteux et chronophage : l’extraction et la transcription manuelles des données provenant de patients ayant subi des interventions en chirurgie générale ou en chirurgie gastro-intestinale. À l’heure actuelle, les adjoints ou adjointes à la recherche clinique (ARC) consacrent un nombre considérable d’heures à examiner la documentation médicale complexe associée à ces interventions, notamment les notes opératoires et les sommaires de congé, puis à saisir de nouveau l’information dans les formulaires électroniques de rapports de cas. Ce processus répétitif et susceptible d’erreurs contribue à la surcharge et à l’épuisement du personnel. Ce projet pilote évaluera dans quelle mesure un nouveau système alimenté par l’IA peut soutenir les ARC dans l’extraction directe de données prêtes pour la recherche à partir des dossiers médicaux en chirurgie générale et en chirurgie gastro-intestinale, dans le but d’accélérer et de fiabiliser le processus. À long terme, l’accélération de la recherche pourrait permettre une intégration plus rapide de technologies médicales et d’innovations en matière de pratiques chirurgicales, au bénéfice des patients et du système de santé.
« En utilisant l’intelligence artificielle pour automatiser l’une des étapes les plus longues de la recherche clinique, nous améliorons la qualité des données, réduisons les coûts et permettons au personnel de se consacrer à un travail plus significatif. Avec le temps, cette approche aidera à offrir plus rapidement de nouveaux traitements aux patients. »
Ted Scott, chef de l’innovation, Hamilton Health Sciences
Investissement
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0,9
M
Investissement de Scale AI
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1
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Investissement total
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