Développer une nouvelle génération d’agent cognitif avec raisonnement intégré : un pas vers l’identification des facteurs causaux de la COVID-19.

Bien que des systèmes de monitoring des patients existent déjà, leur accessibilité est souvent limitée en milieu hospitalier, réservé aux soins aigus. De plus, ils sont de nature particulièrement encombrante de par le nombre d’électrodes, capteurs et fils qui les compose. Un système de monitoring (‘wearables’) plus léger, plus accessible, et pas cher intégré aux algorithmes d’intelligence artificielle permettrait la surveillance d’un plus grand nombre de patients dans des environnements plus variés (c.-à-d. salle d’attente, à domicile et CHSLD) et permettrait d’avoir un avis plus précoce sur quelconque détérioration clinique sur laquelle il nous serait possible d’intervenir. Notre but est d’utiliser les résultats des recherches fondamentales et appliquées effectuées dans le domaine de l’intelligence artificielle par les chercheurs à l’UQTR et JACOBB, au centre de recherche de l’hôpital Sacré-Cœur, et les compagnies spécialisés de wearables, afin de créer un modèle causal capable de faire dépistage de COVID-19 et les maladies similaires.

Faculty Supervisor:

Usef Faghihi

Student:

Partner:

JACOBB

Discipline:

Computer science

Sector:

Professional, scientific and technical services

University:

Université du Québec à Trois-Rivières

Program: