Laboratoire d'Informatique Médicale et d'Ingénierie des Connaissances en e-Santé

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Axe 1

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Systèmes décisionnels pour la recherche médicale et la prise en charge des patients

Axe 1 du LIMIC

Objectifs Scientifiques

  • Concevoir de nouveaux moyens de collecte de données structurées normalisées à la fois pour le dossier patient informatisé lors de la prise en charge des patients en soins primaires ou à l'hôpital et pour la constitution de cohortes et d'essais cliniques.
  • Proposer de nouveaux modèles d'entrepôts de données cliniques et de plates formes d'intégration de données de santé complexes multi-échelles.
  • Élaborer de nouvelles méthodes notamment graphiques et de nouveaux outils de consultation, de visualisation, de synthèse et d'exploitation des données cliniques ou épidémiologiques et des connaissances médicales.
  • Développer des aides décisionnelles pour la recherche et la prise en charge des patients, capables de s'appuyer sur les données des dossiers électroniques et dont les bases de connaissances sont faciles à maintenir.

Enjeux

Dans le contexte des essais cliniques et de la recherche épidémiologique, les enjeux concernent :

  • la recherche biologique qui, dans le cadre de la constitution de bases de données et de bio banques, doit intégrer une quantité importante de données, phénotypiques et \" omiques \" afin d'élaborer et de valider des hypothèses en confrontant des données individuelles anonymisées à des modèles in silico ;
  • la recherche clinique qui conçoit et met en œuvre des essais cliniques nationaux et internationaux afin de tester de nouvelles options diagnostiques et thérapeutiques. L'enjeu est d'optimiser le recrutement des patients, la collecte et le traitement des données cliniques et la détection des événements indésirables, la recherche en Epidémiologie et Santé Publique qui s'appuie sur la constitution de cohortes pour identifier des déterminants de santé et élaborer des politiques de santé.

Face à ces enjeux, les chercheurs sont confrontés à des difficultés de collecte et d'exploitation des informations de santé qui deviennent de plus en plus hétérogènes par leur nature (génomique, physiologique, biologique, clinique, sociale), leur format (texte, valeurs numériques, signaux, images 2D et 3D, séquences génomiques, etc) et leur dispersion au sein de plusieurs systèmes d'information (groupes hospitaliers et cabinets de médecins généralistes ou spécialistes). Pour rendre possible leur traitement et exploitation, ces informations multimodales et complexes doivent être acquises de manière structurée et codées pour pouvoir être intégrées, soit de manière centralisée dans des entrepôts de données,soit de manière fédérée via des plates-formes d'intégration. Enfin, le volume d'information rend difficile une vision synthétique de celles-ci, des synthèses automatiques doivent pouvoir être effectuées pour les rendre plus facilement interprétables.

Dans le contexte du soin, les enjeux concernent :

  • la coordination des soins avec l'amélioration de la prise en charge des patients à la fois en terme de sécurité par une meilleure détection des situations à risque et en terme de stratégie thérapeutique par la prise en compte raisonnée des connaissances scientifiques du moment
  • l'évaluation de la qualité des pratiques caractérisée par des indicateurs de qualité hospitalière ou de soins primaires

Face à ces enjeux, les praticiens sont confrontés à une complexité croissante de leur tâche. Ceci est lié à la fréquence élevée des maladies chroniques (diabète de type 2, hypertension artérielle, dyslipidémies, cancers…) pouvant évoluer sur plusieurs dizaines d'années, aux progrès de la biologie et de l'imagerie qui offrent au praticien le choix de procédures diagnostiques dont il ignore souvent les performances, aux progrès de la thérapeutique qui conduisent à des stratégies de traitement et de suivi difficiles à maîtriser sans outils dédiés. La consultation des dossiers électroniques des patients qui contiennent des données nombreuses et hétérogènes devient laborieuse. Des synthèses doivent être effectuées pour aider le médecin à appréhender facilement l'historique médical du patient, son évolution, ses principaux risques. Des outils d'aide à la décision diagnostique et thérapeutique, interopérables avec le dossier patient, faciles à maintenir et bien intégrés dans l'environnement de travail du médecin doivent être développés pour optimiser la prise en charge des patients.

Les chercheurs et les praticiens doivent en permanence actualiser leurs connaissances de façon critique et pour ce faire accéder à diverses sources hétérogènes qui peuvent être des articles scientifiques, revues de la littérature, guides de bonnes pratiques cliniques, méta-analyses, bases \" omiques \", modèles physiologiques multi-échelles in silico et dont l'identification et la consultation prend du temps.

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