2024 – 2029
Financement : France 2030
Le Limics est partenaire du cluster PostGenAI@Paris, projet porté par Sorbonne Université, qui a été sélectionné parmi neuf centres européens et de recherche dans le cadre de l’appel à manifestation d’intérêt « IA-Cluster » avec un montant de 35 millions d’euros sur 5 ans.
Le projet de recherche « Itou », qui s’inscrit dans ce cluster, porte sur la création automatique de cohortes de patients similaires à partir des dossiers médicaux issus de l’entrepôt de données de santé de l’AP-HP (à ce jour, 120 millions de dossiers textuels, 1,2 milliard
d’entrées biologiques). La similarité entre les patients correspond à une similarité des symptômes, des maladies chroniques, des marqueurs biologiques, etc. Ce projet s’inscrit dans la continuité des travaux déjà menés lors de la phase de prototypage, avec pour objectif principal de rester proche du raisonnement clinique.
Le principal défi consiste à adapter et à appliquer efficacement les modèles génératifs aux
données et aux scénarios du monde réel. Cela implique de traiter des questions de recherche liées à la qualité des données, à la spécificité du domaine et à l’évolutivité de ces modèles, afin de démontrer l’utilité concrète des modèles génératifs dans le domaine de la santé. Il s’agit notamment de relever les défis liés au déploiement, aux performances, mais aussi à l’éthique.
La protection de la confidentialité des données, la vérification de la provenance des informations extraites et la mise au point de mécanismes permettant de valider l’exactitude de ces informations font partie intégrante du projet.
Nous évaluerons et appliquerons nos algorithmes à trois grandes catégories de cas d’utilisation : le dépistage précoce des patients (par exemple, pour proposer des recommandations en matière de dépistage génétique ou des traitements ciblés), l’aide au diagnostic (dans de nombreux scénarios cliniques caractérisés par une ambiguïté diagnostique) et l’aide à la prise de décision thérapeutique.
Ces efforts permettront à terme d’améliorer les résultats en matière de soins de santé, de renforcer les mesures de prévention et de rendre la prise de décision clinique plus efficace, faisant ainsi progresser le domaine de la médecine de précision.
Contacts: Christel Gérardin, Xavier Tannier