Prédiction des variations de tension artérielle chez le patient chirurgical

Ce projet a comme objectif d’améliorer les outils de monitoring dont dispose le médecin lorsqu’il administre une anesthésie générale à un patient. Nous analyserons l’ensemble des informations disponibles pour prédire l’évolution de la tension artérielle dans le temps. Nous savons que de brèves périodes d’hypotension est délétère pour le patient et augmente son risque de complications postopératoires.

En prédisant à l’avance ces épisodes, nous aiderons le clinicien à maintenir la tension artérielle dans un intervalle sécuritaire. Pour y parvenir, nous développerons des algorithmes bâtis sur d’anciens patients ayant subis des variations de tension artérielle. En collaborant avec l’Université de Californie à Los Angeles (UCLA), nous utiliserons des banques de mégadonnées de patients opérés et analyserons les dossiers médicaux pour extraire les antécédents médicaux influencent la dynamique de la tension artérielle que nous combinerons aux signes vitaux afin d’identifier les caractéristiques nous aidant à prédire les variations de tension artérielle.

Faculty Supervisor:

Nadia Lahrichi;Philippe Richebé

Student:

Partner:

University of California, Los Angeles

Discipline:

Engineering

Sector:

Education; Professional, scientific and technical services

University:

Polytechnique Montréal

Program: