AIDE-CV ambitionne de créer un algorithme inédit pour repérer automatiquement les patients à haut risque cardiovasculaire, après un épisode aigu, en exploitant les données hospitalières des HUS.
Certaines affections aiguës, comme l’insuffisance rénale aiguë (IRA) ou le syndrome coronarien de type 2 (SCA T2), exposent à un risque cardiovasculaire majeur à long terme. Trop souvent, ces épisodes passent inaperçus dans le parcours de soins, faute d’identification systématique, ce qui entraîne un défaut de suivi et une perte de chance pour les patients. Le projet AIDE-CV vise à combler cette lacune en développant un algorithme d’identification à partir des entrepôts de données de santé (EDS) des Hôpitaux Universitaires de Strasbourg.
Grâce à une méthode rigoureuse d’analyse de données biologiques, cliniques et de comptes rendus médicaux, l’équipe ambitionne de créer un outil fiable capable de détecter automatiquement les patients ayant présenté un épisode d’IRA ou de SCA T2 lors de leur hospitalisation. L’algorithme intégrera des techniques d’intelligence artificielle (machine learning, NLP) et sera validé cliniquement pour garantir sa pertinence.
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AIDE-CV