CTI-Lab

CogNeat : L’Intelligence Artificielle pour réduire la surcharge informationnelle et cognitive à l’hôpital

Le projet CogNeat, mené en collaboration avec l’Institut du Savoir Montfort, a pour but de concevoir une technologie (reposant sur un algorithme d’apprentissage – Machine Learning) qui permettrait aux cliniciens de gérer les différentes formes de surcharges cognitive et informationnelle auxquelles ils sont confrontés quotidiennement. Ce projet interdisciplinaire repose sur une approche participative (Design Participatif) engageant les médecins et infirmières dans la conception et le développement de cette technologie et de l’algorithme.

Publications :

[1] Grosjean, S. (2019). L’interopérabilité sociale de l’IA en santé : Un enjeu pour le design d’algorithmes situés dans des pratiques, Revue Française des Sciences de l’Information et de la Communication (RFSIC). https://journals.openedition.org/rfsic/6138

[2] Grosjean, S. Bonneville, L., Marrast, P. (2019). Innovations en e-santé conduites par les médecins et infirmières : Design participatif à l’hôpital. Revue Innovations, N.60, p.69-92. 

Note : Projet financé par les Instituts de recherche en santé du Canada  (IRSC)

Contact : sylvie.grosjean@uottawa.ca

Mots-clés Stress numérique, hôpital, surcharge d’information, design participatif, Machine Learning, télésanté