Lancement de l’AMI pour la Bibliothèque Ouverte d’Algorithmes en Santé

Actualités - Publié le 31 décembre 2021

L’AMI est ouvert pour un an, de juillet 2021 à juin 2022. Les projets seront sélectionnés par vagues, à raison d’une vague tous les 4 mois (octobre 2021, février 2022, juin 2022)

    Par Health Data Hub

    Les algorithmes de ciblages dans le SNDS sont des méthodes permettant de repérer, sur la base des données disponibles, les personnes présentant une pathologie ou un trait de santé particulier. Permettant de constituer des populations d’étude de manière reproductible, ces algorithmes sont des outils essentiels à l’analyse fiable des données, mais leurs développement, validation et réutilisation restent souvent complexes.

    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. 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 de développer des 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. Ils font et ont fait l’objet de nombreuses publications scientifiques au regard de l’importance de leur fiabilité pour la robustesse des analyses qui seront faites à partir de ces populations. 

    Cet enjeu est identifié de longue date ; le réseau ReDSiam, créé en 2014, constitue une initiative importante regroupant un grand nombre d’experts du SNDS qui analysent de manière critique ces algorithmes au sein de groupes de travail thématiques. 

    Toutefois, les algorithmes de ciblage publiés restent souvent fragmentaires, peu accessibles ou méconnus ; par ailleurs, peu d’entre eux sont validés, c’est-à-dire ont vu leurs performances évaluées sur un jeu de données tierces, car les processus de validation sont généralement complexes et coûteux.

    Soutenir des premiers projets pour lancer la dynamique

    Pour répondre à ces freins, l’objectif du projet BOAS, la Bibliothèque Ouverte d’Algorithmes en Santé, est de soutenir et encourager le développement et la validation d’algorithmes, et de mettre en place et alimenter une bibliothèque open source d’algorithmes de ciblage sur le SNDS. 

    Pour alimenter proactivement la bibliothèque et contribuer dès maintenant aux travaux de la communauté, un Appel à Manifestation d’Intérêt (AMI) est lancé aujourd’hui pour les projets portant sur le développement, l’évolution et/ou la validation d’algorithmes de ciblage dans le SNDS.

    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, 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 est ouvert pour un an, de juillet 2021 à juin 2022. Les projets seront sélectionnés par vagues, à raison d’une vague tous les 4 mois (octobre 2021, février 2022, juin 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.