Ilustração de dados em Saúde

No âmbito da pandemia Covid-19, obtivemos notificação de aprovação da candidatura aberta da Fundação para a Ciência e Tecnologia AI 4 COVID-19: Data Science and Artificial Intelligence in the Public Administration to strengthen the fight against COVID-19 and future pandemics – 2020.

O projeto vencedor, CardioFollow.AI, reúne as competências multidisciplinares dos investigadores da Fraunhofer-AICOS, NOVA Medical School, do Centro Hospitalar e Universitário de Lisboa Central – Hospital de Santa Marta (HSM-CHULC) e do VOH.CoLAB.

Tendo em consideração que os doentes cardíacos são identificados como grupo de risco no atual contexto de pandemia, a telemonitorização tem possibilitado o follow-up remoto de muitos doentes em casa, reduzindo as visitas hospitalares sem afetar a qualidade dos cuidados prestados.

No Serviço de Cirurgia Cardiotorácica do HSM-CHULC, o VOH.CoLAB tem ajudado a responder às limitações trazidas pela pandemia através de um serviço de telemonitorização que apoia a equipa clínica no follow-up dos doentes após alta hospitalar. Com o CardioFollow.AI, módulos baseados em Inteligência Artificial (IA) serão adicionados para previsão longitudinal de risco e deteção atempada de complicações. 

Este projeto vai alavancar o nosso piloto no Hospital de Santa Marta de forma a incluir ferramentas inteligentes e adaptáveis. Os dados recolhidos dos caminhos em Saúde dos doentes permitirão identificar riscos de complicações ao longo do processo de seguimento, nomeadamente:

  1. Estimar, no período pré-cirúrgico, uma utilização de recursos de follow-up otimizada;
  2. Identificar os doentes que beneficiarão mais da telemonitorização;
  3. Detetar atempadamente complicações desde casa que conduzem a uma intervenção clínica imediata.

Finalmente, será efetuado um estudo de valor para análise custo-benefício de soluções de follow-up digital em resposta a crises pandémicas, e também em tempos normais, durante os quais a otimização de procedimentos eHealth é de extrema importância para os sistemas de Saúde.

Calendário Projeto: 01/10/2021 a 31/12/2023

 

Parceiros:

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