CoSeM
Computational Sepsis Mining and Modelling
Samarbeidspartnere
St. Olav HF, Geminisenter for Sepsisforskning, https://www.sepsis.no/, Helse Nord-Trøndelag HF, BigMed
Formål
Fenotyping og karakterisering av pasienter med økt risiko for blodstrømsinfeksjoner og sepsis. Effekten er forebyggende og presise tiltak for å redusere risiko, f.eks. selektivt forebyggende antibiotikabehandling, sen katetrisering mv.
Effekt/kvalitetsmål
Sykelighet, dødelighet.
Problemstilling
Massiv analyse av fritekst og strukturerte data fra journal, lab og intensivbehandling for en stor kohort av pasienter med mistenkt blodstrømsinfeksjon, for å detektere svake signaler knyttet til infeksjoner, infeksjonsrelaterte inngrep (katetrisering) og begynnende blodstrømsinfeksjon.
Bruk av NLP, ML, datavisualisering.
Ekstern lenke til prosjektet
Pågående prosjekt
Prosjektperiode
2020 - 2025
Kategorier
Fokusområde:
Klinisk, IKT-infrastruktur/datatilgang, Kompetanseutvikling
Type helsetjeneste:
Spesialist
Type data:
Sensordata, Fritekst, Strukturerte data, Annet
Datakilde:
Journal, Register
Planlagt sluttfase:
FoU, Testing og validering, Implementering
Oppgave:
Forebygging, Diagnostikk
Pasientgruppe
Pasienter med negativt eller positivt funn av staph aureus
Pasientvolum/datamengde
35000
Prosjekteier
NTNU
Helseregion
Helse Midt