08/11/2021

De premiers projets pour la Bibliothèque Ouverte d’Algorithmes en Santé

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BOAS

À l’été 2021, le Health Data Hub (HDH) lançait, en collaboration avec plusieurs structures, un appel à manifestation d’intérêt (AMI) centré autour des algorithmes de ciblage dans le SNDS. La première vague de candidature a permis de retenir 4 projets lauréats, qui bénéficieront d’un accompagnement du HDH, ainsi que du soutien scientifique du réseau Redsiam qui collabore au projet.

 

Le Système National des Données de Santé (SNDS), créé en 2016, correspond à l’importante base de feuilles de soin de l’Assurance Maladie, où les données sont déidentifiées à des fins de recherche. Face à la complexité de cette base de prestations non initialement créée à des fins de recherche, les algorithmes de ciblage sont un outil essentiel d’analyse, puisqu’ils permettent d’identifier la population d’étude. 

 

C’est pour soutenir le développement et la validation de tels algorithmes que l’AMI BOAS a été lancé cet été. La première vague de cet AMI, qui en comptera trois au total, s’est achevée le 24 septembre 2021 par un jury de sélection.

 

Les lauréats de la première vague

 

À l’issue du processus de sélection, le jury a retenu quatre projets qui, au-delà de leur qualité scientifique, partageront avec la communauté les algorithmes de ciblage qu’ils auront été amenés à développer, améliorer, ou valider :

 

ALIA

Porteur : EA-7449 REPERES

Partenaires : Santé Publique France, CHRU Brest

Le projet ALIA est dédié aux accidents vasculaires cérébraux (AVC), dont la prise en charge et le traitement diffèrent fortement en fonction du sous-type. L’objectif : développer et valider une méthode permettant d’identifier dans le SNDS les différents sous-types d’AVC hospitalisés, en associant le registre brestois des AVC avec le SNDS.

 

DIONISOS

Porteur : Bordeaux PharmacoEpi

Partenaires : EA REPERES, fondation EDMUS, Neurocentre Magendie

Le projet DIONISOS porte quant à lui sur la sclérose en plaques (SEP). En associant les données de l’Observatoire Français de la Sclérose en Plaques (OFSEP) et du SNDS, il permettra de valider et améliorer un algorithme complexe d’identification de cette pathologie précédemment développé sur le SNDS uniquement.

 

EMIR-Algo

Porteur : AP-HP

Partenaires : IPLESP, BNDMR

Le projet EMIR-Algo vise pour sa part à développer et valider des algorithmes de ciblage des personnes atteintes de différentes maladies inflammatoires systémiques rares dans le SNDS. Il associera à cette fin un chaînage entre la Banque Nationale de Données Maladies Rares (BNDMR) et le SNDS.

 

POSEIDON

Porteur : INSERM, CHU Bordeaux

Le projet POSEIDON a pour objectif de produire des algorithmes fiables, dans le domaine de l’orthopédie. Il s’appuiera pour cela sur l’analyse conjointe des données du CHU de Bordeaux et du SNDS, ce qui permettra une validation jusque là inédite de ces algorithmes.

 

Avec la clôture de cette première vague, la seconde vague de candidatures est désormais ouverte, et ce jusqu’en février 2022 ! Vous pouvez retrouver tous les détails du projet dans la présentation, et pour candidater, rendez-vous sur la page de l’AMI !

 

Si vous voulez en savoir plus sur la démarche open source du Health Data Hub, rendez-vous sur notre page dédiée.

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