De nouvelles avancées pour les projets partenaires du HDH

En ce début d’année 2022, six nouveaux projets sélectionnés dans le cadre d’appels à projets ou en réponse à la crise sanitaire, ont été autorisés par la Commission Nationale Informatique et Libertés (CNIL). Ils permettront à l’avenir de mieux comprendre la genèse d’un cancer de la prostate, de prédire l’efficacité des traitements du cancer du poumon, d’améliorer la prise en charge des patients victimes d’infarctus du myocarde ou atteints de pathologies rétiniennes.

DAICAP

Le cancer de la prostate est le plus fréquent des cancers de l'Homme (50 000 nouveaux cas en 2015). L’imagerie par résonance magnétique (IRM) prostatique est depuis peu recommandée en 1ère ligne pour le diagnostic du cancer de la prostate. Le projet DAICAP porté par l’AP-HP en partenariat avec la plateforme d’annotation Incepto, 5 CHU (Lyon, Lille, Strasbourg, Bordeaux) et l’Inria, vise à développer un outil d’aide au diagnostic en IRM basé sur l’Intelligence Artificielle (IA) pour détecter, localiser et prédire l’agressivité des lésions prostatiques.

Dr Raphaële RENARD-PENNA, Médecin radiologue aux Hôpitaux Tenon et Pitié-Salpêtrière : "L'objectif est d’améliorer la prise en charge des patients ayant une suspicion de cancer de prostate avec une meilleure détection et caractérisation du cancer et une réduction du nombre de biopsies prostatiques invasives et anxiogènes.”

SMPP

Ce second projet se penche aussi sur le cancer de la prostate. En France, la prise en charge des pathologies prostatiques (cancer et hypertrophie bénigne) et pathologies associées du syndrome métabolique (hypertension artérielle, hypercholestérolémie, obésité et diabète) représente un enjeu médico-économique majeur. Chaque année, 50 000 nouveaux cas de cancers de prostate sont répertoriés, et environ 350 000 nouveaux patients sont traités pour un adénome prostatique. 

Le fait que le syndrome métabolique et ses composantes cliniques constituent une cause principale des accidents cardiovasculaires est connu, mais leur association à la physiopathologie et à l’évolutivité des pathologies prostatiques reste encore débattue.

Le projet SMPP, porté par Sorbonne Université et le Pr. Olivier Cussenot, vise à utiliser de nouveaux outils mathématiques et d'intelligence artificielle pour rechercher les interactions et les liens de causalité entre syndrome métabolique et pathologies prostatiques à partir d’une cohorte couplée à la base de données médico-administratives de l’Assurance Maladie. Cette étude permettra d’envisager de nouvelles stratégies de prévention et de prise en charge pour ces maladies.

Pr Olivier Cussenot, directeur scientifique CeRePP et d’un groupe de recherche clinique en onco-urologie prédictive à Sorbonne Université. : « En associant notre programme d’épidémio-génétique sur les tumeurs de la prostate à des données de soins courant sur le syndrome métabolique, notre collaboration avec le HDH va permettre d'ouvrir de nouveaux horizons. Cette initiative particulièrement innovante, appliquée à la compréhension des relations causales entre des pathologies fréquemment associées au vieillissement masculin nous permettra d’améliorer la prévention de ces maladies et pourra servir de modèle à de nouveaux axes de prévention » 

Precision Predict 

Le cancer du poumon est une maladie fréquente, de gravité variable et très hétérogène dans sa présentation. Certains cancers présentent des caractéristiques particulières, des mutations de certains gènes, pour lesquels nous disposons de traitements parfois très efficaces, parfois peu ou pas efficaces, sans que l'on en connaisse les raisons. L'analyse couplée des données cliniques et de l'imagerie permettra de mieux comprendre pourquoi certaines tumeurs réagissent bien aux traitements et ainsi de pouvoir prédire leur efficacité. L'autre hypothèse est que les traitements concomitants ont une action positive ou délétère sur l'efficacité des traitements du cancer. Dans le cadre de ce projet porté par l’Institut Curie, 9 centres de lutte contre le cancer unissent leurs efforts pour analyser plus de 1000 cas en utilisant des techniques faisant appel à l'intelligence artificielle et des données issues des centres et de la base de données médico-administratives de l’Assurance Maladie.

Pr. Nicolas Girard, Institut Curie : « L’autorisation de la CNIL pour le projet Precision-Predict va nous permettre au cours de ce projet ambitieux de constituer une grande cohorte clinico radiologique multicentrique. Par la suite, cette cohorte sera mise à disposition de la communauté scientifique dans le HDH pour développer d’autres recherches. » 

Parcours IDM aigu en Île-de-France

Les maladies cardio-vasculaires représentent la 2ème cause de mortalité en France. Parmi ces pathologies, l’infarctus du myocarde (IDM) aigu est à l’origine de complications sévères, comme l’insuffisance cardiaque, ou de décès. 

Le registre francilien e-MUST recense des données cliniques sur plus de 2500 IDM aigus par an (horaire de prise en charge et de traitement de l’IDM, profil du patient, …). L’analyse des données e-MUST couplées à celles de la base de données médico-administratives de l’Assurance Maladie permettra d’étudier le parcours de soins des patients en amont et en aval de l’IDM (consommation de soins, causes médicales de décès,..) afin d’améliorer la prise en charge des patients en urgence, de réduire les complications et de renforcer le ciblage des actions de prévention en amont.

Ce projet s’inscrit dans un travail collaboratif associant l’ARS d'île-de-France, les médecins urgentistes des SAMU/SMUR franciliens et de la Brigade des Sapeurs-Pompiers de Paris (BSPP),le GIP SESAN, l’association de patients Alliance du coeur, l’INSERM, l’Assurance Maladie et le Health Data Hub. 

L’ARS Ile-de-France : “L’analyse précise du parcours de l’évènement aigu « IDM » est étudiée depuis plusieurs années et grâce à ce projet, nous allons pouvoir analyser le parcours de santé de la maladie coronaire aiguë et chronique sur une période de 10 ans autour de l’événement aigu”

SEDAAR

On estime à 1.7 millions le nombre de personnes vivant en France avec un handicap visuel, le plus souvent secondaire à une pathologies rétinienne. Dans plus de 50% des cas, ces pathologies rétiniennes peuvent être traitées voire guéries, si elles sont détectées à temps grâce à des examens basés sur l’imagerie. Il est nécessaire de simplifier et d’accélérer la prise en charge de ces patients car plus tôt le diagnostic est posé, plus on a de chances de réduire ou prévenir le handicap visuel. Le projet SEDAAR, porté par l’Hôpital Fondation Alphonse de Rothschild et en partenariat avec ADCIS (spécialiste en traitement et analyse d'image) consiste à annoter une base d’images 3D/2D d’examens et  à développer à partir de celle-ci des Intelligences Artificielles (IA). L’objectif final de ce projet est de créer un nouvel outil de traitement automatique d’images pour affiner le diagnostic tout en accélérant la prise en charge des patients.

Dr. Rabih Hage, Médecin ophtalmologue à  l’Hôpital Fondation Alphonse de Rothschild et porteur du projet SEDAAR : “L’autorisation CNIL pour le projet SEDAAR permettra une avancée majeure pour le dépistage automatisé des pathologies rétiniennes les plus courantes, et de réduire les délais d’accès aux consultations d’ophtalmologie, notamment dans les zones de désert médical.”

AVICOVID+

Le projet AVICOVID+ cherche à évaluer l'impact du covid sur le recours ou l'organisation des soins sur les patients pris en charge pour un syndrome coronarien aigu ou un accident vasculaire cérébral dans les établissements de santé de la région ex-Aquitaine. Un objectif secondaire est d'identifier les inégalités socio-économiques, socio-démographiques et territoriales d’accès aux soins des victimes tout au long de la période de gestion de crise sanitaire. Le projet s'appuie sur les données collectées au sein des registres cardio-neuro-vasculaires d'ex-Aquitaine, appelés « registres CNV », croisées aux données du SNDS. 

Ces 6 projets pourront utiliser des données de santé non nominatives générées soit dans le cadre du parcours de soins ou issues de la recherche soit d’entrepôts de données de santé des hôpitaux ou de données médico-administratives du Système National de Données de Santé (SNDS). Parmi eux, les 4 projets “Precision Predict”, “SMPP”,  “Parcours IDM en IdF” et “AVICOVID+” bénéficieront de l’aide de la Caisse Nationale de l’Assurance Maladie (Cnam) pour la mise à disposition des données de la base principale du SNDS. Ils pourront par ailleurs se réaliser dans l’environnement sécurisé de la plateforme technologique du Health Data Hub.