Surveillance personnalisée en temps réel et interopérable de la sepsis (PRISM)

Résumé succinct

L'objectif de cette étude prospective d'observation est de développer et d'utiliser un modèle d'Intelligence Artificielle (IA) pour la prédiction de la sepsie postopératoire chez les patients subissant une chirurgie abdominale. Les principales questions qu'elle vise à répondre sont : 1. Peut un système de surveillance à distance piloté par l'IA prédire précisément le risque de sepsie chez les patients postopératoires ? 2. Dans quelle mesure ce système peut-il intégrer et analyser des données multimodales pour la détection précoce de la sepsie dans le service chirurgical ? Les participants sont équipés de dispositifs portables non invasifs basés sur la PPG pour surveiller en continu les signes vitaux et collecter des données cliniques de haute qualité. Ces données, ainsi que des informations démographiques et de laboratoire provenant du dossier médical électronique (DME) de l'hôpital, sont utilisées pour le développement et la validation du modèle d'IA.