IA pour la gestion stratégique des services préhospitaliers d'urgence

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La demande des services préhospitaliers d'urgence (SPU) ne cesse de s'accroitre au Québec. Un déterminant de cette demande est le vieillissement de la population. À titre d'exemple, au Québec, l'espérance de vie a augmenté de 1% entre 2012 et 2016 au même titre que la demande de SPU. Selon la loi québécoise, les SPU incluent le traitement des appels, l'évaluation des appelants, l'offre de soins de santé d'urgence et le transport vers le centre hospitalier. Pour ce faire, les compagnies ambulancières et les services de communication santé doivent s'assurer qu'il y a suffisamment de personnel et de ressources pour faire face à la demande. Cela nécessite l'acquisition et l'analyse de données pour la compréhension des phénomènes liés à la demande et à l'offre des SPU. Malgré leur importance, les SPU sont mal compris par la population et sont sous-étudiés en recherche. Leur mise en oeuvre fait face à de nombreux défis d'ordre phénoménologique, organisationnel et technologique. Notre programme de recherche a été défini étroitement avec des compagnies ambulancières et le centre de communication santé des Laurentides et de Lanaudière (CCSLL). En s'appuyant sur l'IA et les sciences des données, il vise à étudier des questions sous-jacentes à la demande et à l'offre des SPU. Sur le plan phénoménologique, il vise à étudier la pertinence d'hypothèses sur les facteurs spatiotemporels qui influenceraient les SPU. Pour ce qui est des technologies, nous développerons des méthodes, des algorithmes et des programmes informatiques pour améliorer à la fois la qualité des services offerts à la population et le bien être des intervenants. Ces technologies permettraient de réaliser des analyses spatiotemporelles des données acquises par les partenaires, la prédiction d'évènements, l'analyse comportementale des appelants, la planification des emplacements des équipes d'intervention, la répartition de ces équipes et l'interprétation des données sonores et visuels. En outre des SPU, ces retombées pourraient être utiles pour d'autres fournisseurs de services qui ont besoin, entre autres, de comprendre les phénomènes et leurs données (alphanumérique, vidéo, son), de trouver le trajet optimal en cas d'urgence et d'anticiper les évènements.