Structurer la recherche autour des entrepôts de données hospitaliers
Les entrepôts de données de santé hospitaliers (EDSH) jouent un rôle central dans la transformation du système de santé par la donnée. Ce sont des infrastructures numériques permettant de consolider, structurer et sécuriser les données produites au sein des hôpitaux. À travers l’appel à projets « Données de santé et applications (DAtAE) », la Direction générale de l’offre de soins (DGOS) et le Health Data Hub (HDH) visent à encourager leur exploitation pour des projets de recherche innovants à fort impact clinique.
Lancée le 21 octobre 2024, la deuxième édition de DAtAE bénéficie d’un financement de 3,5 millions d’euros et s’inscrit dans une stratégie de soutien à l’industrialisation de la recherche en vie réelle. Quinze projets ont été sélectionnés, illustrant la diversité des cas d’usage mobilisant les données hospitalières.
Une diversité de projets sur l’ensemble du territoire
Répartis sur huit établissements de santé, les projets lauréats reflètent la montée en puissance de la recherche clinique outillée par les données. Sélectionnés par un jury pluridisciplinaire, ils couvrent des thématiques variées : neurosciences, maladies chroniques, infectiologie, ou encore innovations méthodologiques. Tous ont en commun de mobiliser les données réelles produites en soins pour répondre à des enjeux de santé concrets.
Prédire, diagnostiquer et anticiper les maladies neurodégénératives :
Dans le champ des neurosciences et des troubles du développement, plusieurs projets s’appuient sur l’intelligence artificielle pour améliorer la détection précoce de pathologies, modéliser les trajectoires cliniques ou assister les décisions médicales. À l’AP-HP, ACNEURO étudie les troubles neuro-développementaux chez les nouveau-nés. À Lyon, PATTERNS s’appuie sur l’IRM pour prédire l’évolution cognitive chez les patients Alzheimer. TEMPOMARA cherche à améliorer le diagnostic de maladies rares, tandis que le CHU de Brest avec PREDI-MARCHE anticipe l’évolution de la marche après un AVC ou dans le cadre de paralysie cérébrale.
Vers une médecine personnalisée pour les maladies chroniques :
D’autres projets s’inscrivent dans le champ des maladies chroniques et métaboliques. Ils cherchent à modéliser les risques cliniques, adapter les traitements et personnaliser les parcours. MODERNISM à Grenoble combine données d’imagerie et biologiques pour prédire l’évolution post-intervention en cardiologie. PROGNOSIS-PHF à Poitiers anticipe les décompensations cardiaques. À Rennes, CIDIGLE interroge les effets de l’arrêt de traitements antidiabétiques, et SERENA (AP-HP) élabore un score prédictif pour le sevrage d’épuration extrarénale.
Automatiser les diagnostics complexes en soins critiques :
Dans un contexte hospitalier marqué par la complexité des prises en charge, certains projets ambitionnent d’automatiser les diagnostics ou d’aider à la décision thérapeutique. OPTIBact (CHU de Nantes) optimise les stratégies antibiotiques. À l’AP-HP, MYOPNEUMO étudie le pneumothorax chez des patients ventilés, tandis que DEEPColScan et NOCE mobilisent l’IA pour interpréter les images d’endoscopie digestive.
Explorer de nouveaux outils méthodologiques :
Plusieurs lauréats explorent des approches transversales ou méthodologiques innovantes. À l’AP-HP, PECCAN compare différents modèles d’IA pour l’analyse automatique de comptes rendus néonatals. Le CHU de Strasbourg pilote PRECISION, un projet de modélisation des trajectoires postopératoires. Enfin, NURSED s’intéresse à l’impact des ratios infirmiers sur la qualité des soins et la mortalité aux urgences, via l’exploitation de données organisationnelles hospitalières.
Une dynamique de structuration nationale
Ces quinze nouveaux projets rejoignent ceux de la première vague de DAtAE, sélectionnée en 2023. Ils traduisent l’émergence d’un écosystème hospitalier prêt à exploiter ses données à grande échelle, au bénéfice d’une recherche plus rapide, plus réaliste, et plus utile pour la décision médicale. En pilotant ce programme, le HDH confirme son rôle de facilitateur opérationnel, au service des établissements et des chercheurs. L’ambition de DAtAE dépasse la seule exploration scientifique : elle contribue à faire de la donnée hospitalière un véritable levier d’efficience pour le système de santé.
Voici un tableau récapitulatif des projets lauréats de cette deuxième vague :
Nom | Porteur du projet | Description du projet | Pathologie ciblée |
ACNEURO | AP-HP | Étude des troubles neuro-développementaux chez les nouveau-nés avec acidose métabolique, via EPIPAGE 2. | Troubles neuro-développementaux |
PATTERNS | HCL | Prédiction de l’évolution cognitive chez les patients Alzheimer à partir d’IRM structurelles. | Maladie d’Alzheimer |
TEMPOMARA | AP-HP | Outil d’aide au diagnostic de maladies génétiques rares par analyse chronologique des symptômes. | Maladies génétiques rares à expression neurologique |
PREDI-MARCHE | CHU de Brest | Prédiction de l’évolution de la marche chez enfants paralysés cérébraux ou adultes post-AVC. | Paralysie cérébrale / AVC |
MODERNISM | CHU Grenoble-Alpes | Prédiction de l’évolution clinique après intervention en cardiologie via données multi-sources. | Maladies cardiovasculaires |
PROGNOSIS-PHF | CHU de Poitiers | Évaluation du risque de décompensation ou décès chez les insuffisants cardiaques. | Insuffisance cardiaque |
CIDIGLE | CHU de Rennes | Étude de l’effet de l’arrêt de traitements antidiabétiques dans une base médico-administrative. | Diabète |
SERENA | AP-HP | Score de prédiction du sevrage de l’épuration extrarénale en soins critiques. | Insuffisance rénale / Soins critiques |
OPTIBact | CHU de Nantes | Détermination de la stratégie antibiotique optimale en cas de bactériémie. | Bactériémie |
MYOPNEUMO | AP-HP | Estimation de l’incidence du pneumothorax chez patients atteints de maladies neuromusculaires. | Maladies neuromusculaires / Pneumothorax |
DEEPColScan | AP-HP | Classification automatisée des tumeurs coliques via endoscopie assistée par IA. | Tumeurs coliques |
NOCE | AP-HP | Amélioration de l’analyse d’images de vidéocapsule endoscopique via IA. | Diagnostic endoscopique |
PECCAN | AP-HP | Comparaison de modèles d’IA (extractifs vs génératifs) sur comptes rendus néonatals. | Néonatalogie |
PRECISION | CHU de Strasbourg | Modélisation des trajectoires postopératoires, outil d’aide à la décision pour soignants. | Soins postopératoires |
NURSED | AP-HP | Impact des ratios infirmiers sur qualité des soins et mortalité aux urgences. | Organisation hospitalière / Qualité des soins |