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CRÉATION D’UN SYSTÈME D’EXPLOITATION POUR LES SOINS DE SANTÉ

Née d’une paire de diplômés de McGill et d’un trio de leurs professeurs,Gray Oncology Solutions est une startup montréalaise dont l’objectif est de redéfinir la façon dont les systèmes de santé gèrent les immenses défis logistiques auxquels ils sont confrontés au quotidien. Forts de leur expertise collective en radio-oncologie et logistique des soins de santé, ils ont une vision d’un flux de travail où le parcours de chaque patient à travers son traitement contre le cancer est personnalisé pour lui et optimisé statistiquement pour fournir les meilleurs résultats cliniques possibles.

Leur première étape dans la poursuite de cette vision est le développement d’une plateforme numérique, mieux décrite comme un «système d’exploitation de centre de cancérologie» (grayOS). La technologie de base utilisée est la création du «jumeau numérique» du centre de cancérologie. Avec ce jumeau, les données historiques sont utilisées pour modéliser le futur qui informe directement le présent. Le jumeau numérique évolue de concert avec l’état des opérations pour les représenter fidèlement. Sur le plan opérationnel, cela se traduit par une optimisation automatisée de la planification des patients tout en intégrant explicitement le flux de travail multidisciplinaire complexe (et goulots d’étranglement existants). La connexion en temps réel permet un engagement des patients inédite permettant de prendre en compte leurs préférences de planification et un Waze pour les soins de santé: une représentation précise du «trafic» dans les salles d’attente du centre.

Une fois le casse-tête logistique résolu, Gray a des projets pour l’avenir. grayOS vise non seulement à perturber la planification des rendez-vous, mais également à fournir un outil de soutien clinique dans le choix du traitement optimal. Par exemple, si le traitement A est statistiquement “inférieur” au traitement B mais pourrait être administré 7 jours plus tôt, quel est le meilleur choix? Qu’en est-il d’une différence de 4 jours? 2 jours? Cette décision change-t-elle lorsqu’on compare un patient atteint d’un cancer de la prostate âgé de 50 ans à un patient atteint d’un cancer du poumon de 95 ans? Grâce à la combinaison de données cliniques multidisciplinaires et d’algorithmes d’optimisation de pointe, Gray construit une plateforme pour aider à répondre à ces questions.

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