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Covid-19 / IA : 2 projets soutenus par le Health Data Hub obtiennent l’aval de la Cnil (présentation)

Paris - Publié le mardi 1 décembre 2020 à 11 h 19 - n° 11893 CoviSAS, porté par l’université Grenoble-Alpes et la start-up SêmeiaSêmeiaSêmeia, et Frog Covid, porté par la société ClinityxClinityxClinityx et un laboratoire de l'InsermInsermInserm (unité MASCOTMASCOTCardiovascular MArkers in Stressed COndiTions (unité de recherche de l’Inserm)), sont les 2 premiers projets développés pour lutter contre le Covid-19 à avoir reçu, fin octobre 2020, le feu vert de la CnilCommission Nationale de l’Informatique et des Libertés, « conditionnant leur accès effectif aux données nécessaires à leur conduite », indique le Health Data HubHealth Data HubHealth Data Hub (HDH), qui soutient les 2 initiatives. Grâce à cette approbation, les travaux vont pouvoir concrètement débuter.

Les projets font appel « à des approches innovantes d’intelligence artificielle (IA) et le HDH leur met à disposition toutes les technologies nécessaires pour leur réalisation », précise le Hub dans un communiqué publié le 27 novembre.

CoviSAS : « un projet au service d’une population à risque représentative » :
- objectifs : connaître la prévalence des formes sévères du Covid-19 chez les patients atteints d’un syndrome d’apnée obstructive du sommeil (SAOS) et identifier les combinaisons de maladies associées au SAOS (comorbidités) menant à un taux supérieur de séjour en réanimation ou de décès ;

Frog Covid : « l’ambition d’une large identification des facteurs de risque et d’une prévision des besoins pour les personnes passées en réanimation » :
- objectifs : identifier les facteurs prédictifs du risque de développer un Covid-19 de forme sévère à très sévère pour définir des profils de patients particulièrement à risque et mieux connaître les parcours des patients passés en réanimation, en fonction de leur durée de séjour et de leurs maladies associées.

Dans cet article, Health & Tech Intelligence présente en détail les objectifs de ces deux initiatives ainsi que le type de données utilisées pour chacune d’entre elles, sur la base des informations fournies par le Health Data Hub.
Les 2 projets repose sur l'utilisation de l'intelligence artificielle. - © Image by PixxlTeufel from Pixabay
Les 2 projets repose sur l'utilisation de l'intelligence artificielle. - © Image by PixxlTeufel from Pixabay

Présentation détaillée des 2 projets :

Cliquer sur l’image pour voir les slides en intégralité.

Présentation
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    CoviSAS : « un projet au service d’une population à risque représentative » (1/3) - DR

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    (2/3)

    • Projet porté par la chaire d’intelligence artificielle MIAI (Multidisciplinary Institute in Artificial intelligence) de l’université Grenoble-Alpes et la société Sêmeia, fournisseur de solutions logicielles utilisant l’IA.

    Contexte : Les patients atteints d’un syndrome d’apnée obstructive du sommeil (SAOS) subissent une privation répétée d’oxygène, une phénomène en raison duquel ils présentent un risque plus important de développer des maladies associées susceptibles de les rendre vulnérables au Covid-19 (obésité, diabète, hypertension artérielle, maladies cardio-vasculaires).

    Objectifs du projet :

    • connaître la prévalence des formes sévères du Covid-19 chez ces patients ;
    • identifier les combinaisons de maladies associées au SAOS (comorbidités) menant à un taux supérieur de séjour en réanimation ou de décès. (la suite slide suivante)
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    « Avec le projet CoviSAS, nous cherchons à identifier qui, parmi les personnes souffrant d’apnée du sommeil, risquent de développer une forme grave de Covid-19 pour favoriser une meilleure prévention », synthétise Pierre HornusPierre Hornus, P.-D.G. de Sêmeia.

    Méthode : pour reconstituer les parcours de soins, l'équipe du projet s’appuiera sur les données de l’Assurance maladie (CnamCaisse nationale d'assurance maladie), notamment celles sur les hospitalisations et sur les consommations de médicaments.

    Les résultats ont pour but de contribuer :

    • à l’amélioration des connaissances sur l’épidémie ;
    • à la définition de stratégies de prévention et de prise en charge précoce pour les patients touchés par ces comorbidités.
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    Frog Covid : « l’ambition d’une large identification des facteurs de risque et d’une prévision des besoins pour les personnes passées en réanimation » (1/3) - DR

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    • Projet porté par Clinityx, bureau d’étude spécialisé dans des solutions de collecte de données et d’algorithmes, et l’unité de recherche de l’Inserm « Cardiovascular MArkers in Stressed COndiTions » (MASCOT).

    Objectifs du projet :

    • permettre une large identification des facteurs de risque : identifier les facteurs prédictifs du risque de développer un Covid-19 de forme sévère à très sévère pour définir des profils de patients particulièrement à risque ;
    • prédire les besoins pour les personnes passées en réanimation : l'étude s’intéresse aux associations récurrentes d’autres maladies chez les patients présentant des formes sévères (hospitalisation) ou très sévères (admission en réanimation) du Covid-19. Le but est aussi de mieux connaître les parcours des patients passés en réanimation, en fonction de leur durée de séjour et de leurs maladies associées. (la suite slide suivante)
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    (3/3)

    Pour chaque profil de patient caractérisé, le projet permettra ainsi de mieux prédire :

    • ses besoins médicaux ;
    • sa prise en charge à l’issue de l’hospitalisation ;
    • les conséquences de la réanimation sur sa qualité de vie (emploi, vie sociale, etc.).

    Il s’agit de « comprendre l’histoire médicale des personnes multipathologiques ayant été hospitalisées ou en réanimation, pour mieux anticiper les besoins de soins », synthétise Nicolas Glatt, P.-D.G. de Clinityx.

    Méthode : l'équipe du projet s’appuiera sur les données non nominatives issues de l’Assurance maladie et des séjours hospitaliers de ces patients mais aussi, à titre de comparaison, sur les données de suivi de patients pris en charge par des services de réanimation pour une grippe ou une pneumopathie virale en 2017 et 2018.

Fin
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