Airise, lauréat de l’appel à projets « Données de santé et application »

Les entrepôts de données de santé permettent aujourd’hui de collecter d’énormes quantités de données relatives à la prise en charge médicale du patient, dans un cadre réglementaire protecteur et conforme à la loi (lire Tonic 194).

En octobre 2023, la direction générale de l’offre de soins (DGOS) et le Health Data Hub (HDH) ont lancé un appel à projets visant à exploiter les données des entrepôts de données de santé (EDS) hospitaliers à des fins de recherche et d’innovation et donnant par là-même un coup d’accélérateur à l’interopérabilité des données issues des EDS et de celles issues des registres, des cohortes et d’autres projets de recherche.

La volonté est de convertir les EDS hospitaliers en « une brique stratégique primordiale pour favoriser et industrialiser la réutilisation des données de santé pour la recherche, l’innovation, la santé publique et la prévention », indique le Health Data Hub dans un communiqué. L’appel à projets, doté d’un fonds de 3,5 millions d’euros, participera ainsi à « maintenir la forte dynamique des établissements de santé (publics comme privés) dans la structuration de leurs EDS ».

Quinze projets ont été retenus, impliquant neuf établissements de santé, « développant des cas d’usages variés sur des thématiques telles que l’amélioration de la pose de diagnostics, la prise en charge des patients, ou encore la compréhension des maladie ». Parmi les lauréats, le projet Airise (pour artificial intelligence for respiratory infections severity prediction) est porté par des médecins chercheurs des Hospices Civils de Lyon.

Prédire le risque d’aggravation par l’intelligence artificielle

L’ambition est de développer un algorithme d’intelligence artificielle pour caractériser le risque d’aggravation des patients adultes hospitalisés pour une infection des voies respiratoires basses. Ces infections, causées par des bactéries ou des virus, peuvent survenir dans ou à l’extérieur de l’hôpital, et nécessitent une prise en charge rapide et adaptée. En effet, certains patients peuvent présenter des signes d’aggravation qui augmentent le risque d’admission en soins intensifs, avec des conséquences potentiellement graves sur leur pronostic, leur qualité de vie et le coût hospitalier.

« L’objectif est donc de développer un algorithme d’intelligence artificielle qui permettra d’identifier ces signes d’aggravation le plus tôt possible, afin de pouvoir alerter l’équipe soignante et lui permettre d’ajuster la prise en charge de ces patients en conséquence », informe le Dr Cédric Dananché, investigateur principal de l’étude. Cet algorithme se basera sur les caractéristiques cliniques et biologiques des patients, ainsi que sur leur évolution au cours du temps. Cet algorithme d’alerte pourra être implémenté à terme dans les systèmes d’information des hôpitaux, afin d’améliorer la qualité des soins, le devenir des patients et l’optimisation des ressources hospitalières.

Ce projet s’inscrit dans une démarche interdisciplinaire, réunissant à la fois des acteurs experts en soins, en recherche clinique et épidémiologique, en data sciences, provenant aussi bien du milieu hospitalier que des milieux académique et industriel. Il est porté par le docteur Cédric Dananché et les professeurs Marta Nunes et Philippe Vanhems du Centre d’excellence sur les pathogènes respiratoires (CERP) et par les docteurs Maxime Bodinier et Samuel Le Goff du Laboratoire commun de recherche HCL-BioMérieux.

« Cette distinction valorise l'expertise relative à l’épidémiologie et aux déterminants des infections respiratoires développée aux HCL. Elle ouvre la porte à des développements futurs résolument tournés vers l’innovation, et ce dans un but de prévention et d’amélioration de la qualité des soins », commente le Dr Dananché.