Prise en charge de l'intelligence artificielle (IA) dans les appels d'AVC (AISMEC)

Dans ce projet, les chercheurs recueilleront des données auprès de tous les patients victimes d'AVC sortis de Helse Bergen en 2019 (env. 1000 patients) via le registre norvégien des accidents vasculaires cérébraux (NSR). Pour ces patients, des données hospitalières structurées de Helse Bergen seront récupérées, et sur la base de celles-ci et du contenu parlé de leur appel d'urgence concernant l'AVC, les enquêteurs utiliseront l'apprentissage automatique pour calculer le risque d'AVC. La connexion des données hospitalières historiques aux paroles prononcées dans l'appel d'urgence amplifie l'analyse des appels d'urgence d'une manière nouvelle, par rapport à l'analyse sonore seule.

Après avoir récupéré et connecté les données des patients victimes d'AVC, les chercheurs forment le réseau profond en utilisant les données de 2019. En conséquence, les tests seront effectués sur la base des patients du premier semestre 2020. Une séparation des données en formation, test et validation garantit que notre réseau formé ne s'adapte pas trop aux données de formation et peut reproduire des résultats similaires sur des patients jamais vus auparavant. Enfin, les enquêteurs compareront les performances de l'IA avec le système actuel grâce à des analyses statistiques sur les données d'une période d'environ un an d'utilisation en direct de l'IA à AMK Bergen. Cela nous permettra d'évaluer dans quelle mesure le système peut s'améliorer dans le processus de décision des opérateurs de l'EMCC en termes de sensibilité et de spécificité.

En résumé, l'objectif principal est de construire un prototype robuste et fonctionnel d'un système d'IA capable d'identifier en temps réel les AVC aigus pour une meilleure évaluation lors des appels médicaux d'urgence.

Nos objectifs secondaires sont :

• Mettre en œuvre un système d'IA capable de fournir une prédiction rapide pour savoir si un patient souffre d'un AVC aigu ou non sur la base de l'audio d'un appel d'urgence et des sources de données disponibles dans les dossiers hospitaliers
• Prouver que les systèmes d'IA peuvent être utilisés pour assister et améliorer la procédure de décision de triage de l'opérateur EMCC.

Le résultat attendu est de livrer rapidement (c'est-à-dire secondes) scores de prédiction pour aider l'opérateur de l'EMCC à reconnaître les patients victimes d'un AVC aigu, ce qui offre une sensibilité et une spécificité améliorées par rapport à l'évaluation manuelle uniquement.