Les étudiants de la faculté d'informatique et d'intelligence artificielle de l'université de Beni Suef développent un système intelligent d'aide à la décision médicale au sein de l'unité de soins intensifs, baptisé « Cortexia ».
Des étudiants en informatique et intelligence artificielle de l'Université de Beni Suef développent un système intelligent d'aide à la décision médicale en soins intensifs.
Des étudiants de l'Université de Beni Suef développent un système d'intelligence artificielle pour l'aide à la décision médicale en soins intensifs.
Une équipe d'étudiants de la Faculté d'informatique et d'intelligence artificielle de l'Université de Beni Suef a mené à bien un projet de fin d'études intitulé Cortexia, un système intelligent d'aide à la décision clinique (SADC) conçu pour les unités de soins intensifs (USI). Ce système vise à aider les équipes médicales à accéder plus rapidement aux informations médicales, à organiser les données des patients et à réduire le risque d'erreurs liées à la pression du travail en soins intensifs.
Le système combine la gestion des données des patients et la surveillance en temps réel des signes vitaux, ainsi que l'émission d'alertes pour les cas critiques en fonction du score d'actualité. Il comprend également un assistant intelligent qui utilise l'intelligence artificielle et la génération augmentée par la recherche (RAG) pour répondre aux questions médicales en s'appuyant sur des références fiables et des protocoles de traitement, et en affichant les sources utilisées pour chaque réponse. Le système fournit également des outils de gestion des dossiers médicaux des patients, de suivi des médicaments, de l'équilibre hydrique, des rapports médicaux et des examens radiologiques, le tout sur une plateforme unique facilitant l'accès aux informations critiques en soins intensifs.
Les membres de l'équipe ont souligné que le système ne remplace pas le médecin, mais agit plutôt comme un assistant intelligent soutenant la prise de décision clinique en fournissant des recommandations fondées sur des données probantes et en veillant au respect des protocoles médicaux. La décision finale reste toutefois du ressort de l'équipe médicale.
L'équipe a indiqué que la version actuelle se concentre sur le soutien à la prise de décision clinique et la gestion des patients en soins intensifs, tandis que les développements futurs prévoient l'intégration de modèles de prédiction précoce de l'aggravation de l'état des patients grâce à l'intelligence artificielle.
L'équipe est composée de :
Moamen Abdelkader Sabry
Aya Omar Hassan
Moamen Mohamed Kamal
Mohamed Amr Mohamed
Kareem Mohamed Abdelghani
Kareem Ezzat Ibrahim
Le projet a été mis en œuvre sous la supervision de :
Dr Safinaz Abdel Fattah
Ing. Abdel Sadek Faragany