Mon chemin vers la santé : la médecine des trajectoires
DESCRIPTION
En bref
L'ambition deMyWaytoHealthest de mettre en œuvre l'intelligence artificielle pour développerla « médecine par parcours », dont la première application concernera l'apnée obstructive du sommeil (AOS), qui touche un milliard de personnes dans le monde.
Objectifs scientifiques et contexte
L'innovation dela « médecine par parcours » de MyWaytoHealthchaire se résume dans le concept de « trajectome » de la maladie. Le trajectome englobe les conditions, les facteurs de risque, ainsi que les déterminants environnementaux et sociétaux qui modulent la trajectoire de la maladie dans l’écosystème de chaque patient, ce qui nécessite une nouvelle organisation des soins axés sur la valeur.
Axesde recherche
L'intelligence artificielle au sein deMyWaytoHealthest fondamentale pour fournir des informations uniques permettant d'organiser l'immense diversité des facteurs contribuant aux trajectoires individuelles des patients en un cadre rationnel propice à la prise de décision clinique, aux interventions thérapeutiques et à la réforme du système de santé.
ACTIVITÉS
Cette chaire des technologies d'intelligence artificielle et d'analyse intégrée des données en combinant des informations collectées régulièrement avec des méthodes innovantes d'acquisition de données :
Données structurées et non structurées saisies par les passeports numériques de santé individuels (partenariat industriel avec les prestataires de soins à domicile, EIT health POLLAR, dossiers médicaux électroniques MARS) ;
Registres internationaux/nationaux des maladies (120 000 patients dans le registre français de l'apnée du sommeil et la base de données européenne sur l'apnée du sommeil (chercheurs principaux) ; 50 000 patients suivis à domicile par Agiradom, plus de 25 000 patients souffrant d'apnée du sommeil évalués ; cohortes cardiovasculaires/sommeil (G Derumeaux, Paris) ;
Données longitudinales générées par des capteurs innovants (bandeau Dreem (EEG longitudinal à grande échelle à domicile), appareils de traitement CPAP (partenariats industriels et universitaires internationaux : données sur des millions de patients atteints de SAOS disponibles auprès de RESMED ; mouvements mandibulaires : SUNRISE et Université de Namur Belgique) ;
Bases de données administratives nationales sur les soins de santé couvrant les médicaments, les soins ambulatoires et hospitaliers (assurance privée MGEN) ; projets ALASKA et COVISAS ;
Déterminants socio-économiques, attitudes et comportements (programme CDP LIFE (1.7 M€)).
chaire
Webinaire ISRAËL-FRANCE sur les applications de l'intelligence artificielle dans la pandémie COVID 19, 23/11/2020
Sommeil au moment du COVID-19 : Big data et intelligence artificielle pour l'amélioration des connaissances et la poursuite des soins du sommeil.
Conférence d'ouverture : "Analyses de big data et IA pour soutenir les soins intégrés dans l'apnée du sommeil".
Le 5ème forum PKU-UPENN sur la médecine du sommeil et le forum international sur le sommeil de Xinyue Health, Pékin, 16 & 17/11/2019
Gestion de l'AOS : connaissances tirées des analyses de données et de l'IA (discours liminaire)
SENSAPNEA EIT health (success story)
THÈMES DE RECHERCHE
Thème 1: Traitement à grande échelle et exploration multidisciplinaire interactive des trajectoires des patients
Représentation informative des trajectoires (visualisation, tableaux de bord) permettant d'identifier les trajectoires cliniquement utiles dans de grands ensembles de données à haute dimension (en partenariat avec Probayes une PME d'IA filiale de "La Poste" et SEMEIA une PME d'IA travaillant sur les réclamations nationales et la médecine prédictive).
Identifier les associations subtiles et complexes entre les maladies et les facteurs environnementaux qui ne sont pas disponibles avec les approches analytiques traditionnelles : Comparer les trajectoires pour comprendre les différences et contextualiser les décisions
Génération d'hypothèses en vue d'une validation ultérieure dans le cadre d'essais cliniques et de soins de santé en situation réelle
Thème 2: Prédiction de l'évolution de la santé et de l'agrégation des comorbidités
Techniques d'apprentissage profond pour prédire l'évolution de la santé et l'impact des traitements à un niveau collectif (cohortes et données de la vie réelle) et à un niveau individuel.
Thème 3: Soins intégrés et centrés sur le patient et réforme du système de santé et évaluations de l'efficacité des coûts
L'IA pour améliorer les voies de diagnostic de l'apnée du sommeil : SENSAPNEA EIT health (success story), Remboursement d'un nouveau parcours de diagnostic en FRANCE (4M pour une étude de validation à l'échelle nationale)
Validation de nouveaux modèles de paiement à l'aide de l'apprentissage profond des bases de données administratives
Apprentissage par transfert pour générer des récits textuels multilingues pour différents niveaux d'expertise (professionnels de la santé, patients, etc.)
Publié le 23 janvier 2024 Mis à jour le 19 mai 2026
Titulaire de la chaire
Jean-Louis Pépin,Professeur de physiologie clinique à l'Université de Grenoble-Alpes (UGA)
Vice-doyen de la faculté de médecine de Grenoble chargé de la rechercheDirecteur du laboratoire HP2 (Inserm U1042 ; Hypoxia Pathophysiology)
jean-louis.pepin@univ-grenoble-alpes.fr
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