Le groupe d’hôpitaux Assistance Publique-Hôpitaux de Paris (AP-HP) est en train de tester un système d’analyse basé sur l’apprentissage de la machine pour mieux gérer la forte demande en ressources de santé.
La Treusted Analytics Platform (TAP) a analysé dix ans de données sur les admissions dans les hôpitaux de Paris, ainsi que des informations externes telles que la météo, les tendances de l’infection grippale et les jours fériés. Quatre hôpitaux faisant partie du groupe AP-AH font l’essai du nouveau système prédictif visant à réduire les temps d’attente dans les hôpitaux. TAP est une plate-forme d’analyse en open source qui utilise l’apprentissage automatique pour créer des outils et des services dans de nombreux domaines.
Le projet AP-HP est le premier à utiliser l’analyse en open source des séries temporelles et les ingénieurs de TAP qui ont travaillé sur le système ont dû construire de nouveaux ensembles de code. Si le projet est un succès, l’objectif est de mettre en place le système de prévision à travers l’ensemble des 44 hôpitaux du groupe AP-HP. Le système AP-HP est accessible via un navigateur web et est utilisé par le personnel médical et administratif, ce qui permet de prévoir des taux d’admission jusqu’à 15 jours à l’avance. Idéalement, il fournira suffisamment de préavis pour mettre du personnel supplémentaire à disposition lorsque la demande est susceptible d’être élevée.
Le domaine de la santé utilise la technologie pour rechercher de nouvelles façons d’être plus efficaces avec des ressources limitées. Sinon, quels sont les autres domaines de la santé qui attendent encore une mise à jour technologique ?
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