À Montréal, l’entreprise israélienne Maisha Labs collabore avec l’Hôpital général Juif, utilisant l’intelligence artificielle pour prédire le flot des patients. Mais comment ça marche, au juste?
“La direction nous a demandé de l’aide concernant l’achalandage, on nous demandait des solutions innovantes,” explique Amanda Babbitt, de Maisha Labs. “Nous avons développé une plateforme pour gérer le flot des patients. Il s’agit d’une solution d’intelligence artificielle qui aide l’hôpital à mieux se préparer, notamment en permettant de prédire le nombre de patients à venir dans les trois prochains jours.”
Ça fait trois ans que Maisha collabore avec l’hôpital. Depuis 2019, l’entreprise occupe deux bureaux à Montréal, dont un à l’intérieur même de l’hôpital.
“Nous pouvons aider à prédire si des patients doivent être admis, en fonction du nombre de lits disponibles.” poursuit Amanda Babbitt. “Il s’agissait d’un problème qui existait avant la pandémie.”
Au début du mois d’avril, la direction de l’hôpital estimait à 98% le taux de précision des prédictions. L’Hôpital général juif a depuis refusé de transmettre les résultats de cette collaboration avec l’entreprise Maisha Labs, malgré les demandes répétées de CScience IA.
Le logiciel intelligent analyse la situation en temps réel, avec un outil de localisation des patients atteints de la Covid-19, ce qui permet de mesurer le niveau de risque d’infection. Les citoyens sont également invités à remplir un questionnaire fourni par l’entreprise afin d’aider l’hôpital à mieux cerner les quartiers à risque de nouvelle éclosion.
Maisha Labs fournit également de l’information en temps réel afin de mieux comprendre ce qui se déroule à l’intérieur même de l’hôpital.
“Il ne suffit pas de prédire le flot de patients qui entrent à l’hôpital, il faut également prédire le rythme des départs,” précise Amanda Babbitt. “En nous fiant aux signes vitaux, jumelés à des informations comme l’âge et la co-morbidité, on peut prévoir par exemple si cinq patients sont sur le point de partir alors que six autres pourraient faire leur apparition.”
Cet outil de prédiction permettrait à l’hôpital de mieux déployer ses ressources en fonction des besoins ponctuels de l’établissement.
