IBM: l’analytique au secours des victimes d’AVC?

Mettre la BI et, plus particulièrement les potentiels analytiques, au service du diagnostic en matière d’AVC (accident vasculaire cérébral), telle est l’ambition du projet qui réunit, outre-Atlantique, les IBM Research Labs et des chercheurs du Columbia University Medical Center.

Mettre la BI et, plus particulièrement les potentiels analytiques, au service du diagnostic en matière d’AVC (accident vasculaire cérébral), telle est l’ambition du projet qui réunit, outre-Atlantique, les IBM Research Labs et des chercheurs du Columbia University Medical Center.

L’espoir des chercheurs est que les techniques d’analytique en continu (streaming analytics) permettent de détecter et de prédire des complications sévères (telles qu’une ischémie retardée ou diminution de la vascularisation artérielle) plus rapidement que ne l’autorisent les méthodes traditionnelles actuelles. Le gain de temps pourrait aller jusqu’à 48 heures (dans le cas d’une ischémie, la détection ne se fait, actuellement, qu’après survenance de l’incident). Le recours à l’analytique en continu pourrait permettre aux chercheurs de découvrir des schémas de progression de symptômes, permettant d’anticiper un AVC ou ses complications.

La première phase du projet consistera à identifier ces signes avant-coureurs dans les montagnes de données médicales récoltées lors d’examens et de mises sous surveillance électronique des patients (données d’électroencéphalogrammes, pressions sanguines, niveaux d’oxygène…), des données qui seront comparées à d’autres informations telles que données patient, résultats de laboratoires, symptômes décrits par les médecins…

Une fois ces signes et corrélations détectés, identifiés et documentés, la phase d’implémentation en environnement de soins intensifs neurologiques pourra débuter. Il s’agira alors de confronter la théorie à la réalité.

La solution IBM InfoSphere Streams combinera les données émanant des divers équipements et tests médicaux (plus de 200 variables sont enregistrées lors d’une mise sous surveillance électronique dans un service de soins intensifs neurologiques) avec d’autres sources, telles que bases de données ou images médicales. L’analyse s’effectuera en temps réel, “de quoi détecter des tendances ou symptômes dès qu’ils surviennent.”

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