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L'AP-HP dévoile les quatre projets sélectionnés lors de son datathon pour rapprocher réanimateurs et experts en analyse de données

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PARIS, le 2 février 2018 (TICsanté) - L'Assistance publique-hôpitaux de Paris (AP-HP) a organisé les 20 et 21 janvier un datathon à l'issue duquel quatre projets ont été sélectionnés et invités à présenter leurs travaux au congrès Réanimation 2018 de la SRLF lors de la session DAT-ICU (Intensive Care Unit) organisée le mercredi 24 janvier 2018.

Pour ce datathon co-organisé par l'AP-HP avec l'université Paris-Descartes, la Société de réanimation de langue française (SRLF) et le Massachusetts institute of technology (MIT), "une vingtaine d'équipes ont travaillé sur différents enjeux rencontrés dans les services de réanimation", précise le groupe hospitalier dans un communiqué.

Plus précisément, ce sont plus de 160 participants dont 103 experts en science des données, 31 médecins et 29 professionnels ayant des profils associant des compétences médicales et en science des données, se sont retrouvés pour la première fois au Campus Picpus, à l'hôpital Rothschild (AP-HP) autour de données dé-identifiées pour amorcer la résolution de problématiques de recherche médicale.

Les participants ont eu 48 heures pour mener à bien un projet de recherche clinique utilisant la base de données développée par le laboratoire de physiologie computationnelle du prestigieux MIT.

Cette base contient les données de santé dé-identifiées de 50.000 patients admis en réanimation dans des hôpitaux de Boston: des données démographiques, des mesures des paramètres vitaux, des résultats biologiques et bactériologiques, des données sur les traitements, des comptes rendus d'hospitalisation et d'imagerie, ainsi que des notes de personnels médicaux.

Focus sur les projets lauréats et finalistes

Au total, ce sont quatre projets qui ont été retenus par le jury organisateur du datathon : deux projets ont été désignés "lauréats" et deux ont été retenus comme "finalistes".

Le premier projet lauréat est baptisé "SIMI-SEPSIS" et il vise à fournir des recommandations sur l'intensité du traitement à mettre en oeuvre pour les patients en choc septique, en s'appuyant sur l'historique de patients similaires. Il a été mis au point par une équipe de chercheurs de l'Imperial College de Londres, dirigée par Matthieu Komorowski.

Deuxième projet lauréat, "DLDIY", consiste, lui, à coder automatiquement les diagnostics associés à certains séjours en réanimation et à classifier des groupes de patients de manière non supervisée.

Pour cela, les challengers de l'Institut national de recherche en informatique et en automatique (Inria) -menés par Jean-Baptiste Escudié- ont recours à une approche originale de réduction de la complexité des données de santé, aussi bien sur les données textuelles non structurées, que sur une dizaine de milliers de paramètres structurés.

S'agissant des deux projets finalistes, les programmes retenus sont :

"Acterrea", mis au point par une équipe pilotée par Matthieu Resche-Rigon (AP-HP, université Paris Diderot) qui permet de prédire les épisodes d'instabilité hémodynamique dans les 14 heures après l'admission en réanimation, sur la base des données des 2 premières heures, grâce à la combinaison de plusieurs modèles d'apprentissage machine.

Et le projet "Active Learning" de l'équipe Google, coachée par Hector Yee, qui vise à annoter des données non structurées en minimisant les ressources d'annotation manuelles nécessaires (l'exemple utilisé a été l'annotation d'un antécédent médical d'hypertension).

A noter que les équipes lauréates et finalistes pourront également reproduire leurs approches sur l'entrepôt de données de santé de l'AP-HP en déposant un protocole au conseil scientifique et éthique associé.

wz/ab

La Rédaction
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