06/04/2023

Lancement de quatrième vague de l’AMI pour la Bibliothèque Ouverte d’Algorithmes en Santé (BOAS)

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Le programme BOAS a été initié en 2021 pour favoriser le développement et la mise en open source d’algorithmes facilitant la manipulation des données de santé à des fins de recherche. Trois vagues successives d’appels à projets ont été lancées dans le cadre de ce programme, et ont permis de sélectionner 14 algorithmes pour rejoindre la bibliothèque. Fort de cette expérience réussie, le Health Data lance la 4e vague de l’AMI BOAS.

 

Le Système national des données de santé (SNDS) est une base de données médico-administrative au fort potentiel pour la recherche. Le SNDS regroupe des données de remboursement de soins de ville, les données hospitalières et les données des causes médicales de décès et couvre depuis 2006 la quasi-totalité de la population française. Unique au monde du fait de notre système de santé centralisé, cette base représente un potentiel infini pour la recherche et l’innovation.

Face à la complexité de cette base de prestations non initialement créée à des fins de recherche, les chercheurs et utilisateurs des données ont entrepris depuis des années le développement  d’outils d’exploration et d’analyse. Parmi eux, les algorithmes de ciblage représentent un élément majeur puisqu’ils permettent d’identifier la population d’étude. Toutefois, les algorithmes de ciblage utilisés par différentes équipes restent souvent fragmentaires, peu accessibles ou méconnus. Par ailleurs, peu d’entre eux sont validés, c’est-à-dire que peu ont vu leurs performances évaluées sur un jeu de données tierces, car les processus de validation sont généralement complexes et coûteux. Cet enjeu est identifié de longue date : le réseau ReDSiam, créé en 2014, constitue une initiative importante regroupant un grand nombre d’experts de la base principale du SNDS qui analysent de manière critique ces algorithmes au sein de groupes de travail thématiques. 

Le projet BOAS, ou Bibliothèque Ouverte d’Algorithmes en Santé, lancé par le Health Data Hub en 2021 vise à soutenir le développement et la validation d’algorithmes de ciblage dans les données du SNDS. Cette initiative a été plébiscitée par l'écosystème : depuis 2021, 14 algorithmes ont été sélectionnés pour rejoindre la bibliothèque. 

Afin de mettre à disposition de nouveaux algorithmes de ciblage, le Health Data Hub ouvre une quatrième vague d’appel à manifestation d’intérêt (AMI) BOAS. 

 

Un AMI axé autour de deux nouvelles thématiques 

Pour accélérer le remplissage de la bibliothèque et s’assurer que les algorithmes répondent au besoin de l’écosystème, la quatrième vague de l’AMI vise à sélectionner des projets qui favorisent l’ouverture d’algorithmes de ciblage sous deux modalités  : 

  • Documentation médicale et technique d’algorithmes de ciblage existants pour favoriser leur réutilisation large (Thématique 1) 
  • Évaluation et sophistication d’algorithmes développés par des institutions nationales (Thématique 2) 

Les projets sélectionnés seront accompagnés tout au long de leur parcours par le Health Data Hub sur les différents aspects nécessaires à leur réussite : accompagnement financier, appui dans la demande d’accès aux données si besoin, accompagnement technique et accompagnement scientifique. Clairement documentés et décrits en langage naturel, implémentés dans différents langages de programmation, les algorithmes des lauréats devront pouvoir être ouverts à la revue et l’amélioration par les pairs dans un cadre collaboratif et fourniront ainsi à la communauté une boîte à outils facilitant le mutualisation des efforts et ainsi l’innovation en santé.

L’AMI sera ouvert au long de l’année 2023 et plusieurs relèves auront lieu pendant l’année (les dates de relèves seront communiquées ultérieurement). 

 

Vous pouvez retrouver tous les détails du projet dans le cahier des charges joint au formulaire de candidature via ce lien, et pour candidater, rendez-vous sur la page de l’AMI !

 

Si vous souhaitez en savoir plus sur la démarche open source du Health Data Hub, rendez-vous sur notre page dédiée : https://www.health-data-hub.fr/open-source 

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