Kereval est partie prenante d’un nouveau projet de recherche, dénommé PénélopAlgo, qui vise à faciliter la mobilisation des données de santé afin d’améliorer le ciblage des patients pour les essais cliniques. Il répond à la problématique du faible taux de recrutement des patients dans des études cliniques - ce qui nuit à la validation de nouvelles thérapies – et au trop faible accès aux essais cliniques en tant qu’option de soins. 

Ce projet est porté par l’AP-HP, en partenariat avec le Limics (Laboratoire d’Informatique Médicale et d’Ingénierie des Connaissances en e-Santé) et Kereval. Il vise à développer et évaluer des algorithmes de ciblage innovants pour identifier les patients éligibles à des essais cliniques, en s’appuyant sur des jeux de données hospitalières. Les cas d’usage se concentreront sur deux champs pathologiques majeurs, les cancers ORL et les cancers colorectaux.   

La méthodologie  

La méthodologie est structurée en trois volets : 

• Définir un jeu de données minimum à partir des données structurées et non structurées de l’entrepôt de données de santé de l’AP-HP. 

• Développer des algorithmes de traitement automatique du langage (TAL) pour extraire des variables cliniques clés, ainsi que des algorithmes de ciblage pour la présélection de patients éligibles à des essais cliniques. 

• Évaluer grâce à un protocole intégrant des métriques classiques et des critères avancés d’IA de confiance (robustesse via tests métamorphiques, caractéristiques « FAIR » des données (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)), testé en conditions réelles. 

Le rôle de Kereval 

Dans ce projet, Kereval, forte de son expertise en test des systèmes basés Intelligence Artificielle (IA), interviendra sur l’évaluation et le test des algorithmes de TAL et les algorithmes de ciblage. Par ailleurs, de par sa forte implication sur les sujets d’interopérabilité, ses équipes travailleront sur la FAIRification des données.  

Un enjeu français et européen 

Ce projet, d’une durée de deux ans, est lauréat de l’appel à manifestation d’intérêt national, porté par le Health Data Hub, visant à alimenter la Bibliothèque Ouverte d’Algorithmes en Santé (BOAS).  

Il aboutira à la production d’algorithmes qui seront mis à la disposition de la communauté scientifique en open source, pour lui permettre d’extraire des informations et de cibler des patients éligibles aux essais cliniques. Il proposera aussi un protocole d’évaluation complet (métriques classiques et indicateurs avancés), pouvant être réutilisés dans d’autres projets d’IA en santé. Enfin, une documentation détaillée (périmètre, performances et conditions d’usage) sera publiée en libre accès afin de faciliter la réutilisation des outils développés. 

Ce projet s’inscrit dans un axe structurant fort de développement de Kereval qui associe une double expertise en interopérabilité et en IA. Ces compétences sont également mises en œuvre dans les projets européens, i2X et myHealth@myHands, soutenus par la Commission européenne. Ces thématiques sont au cœur des stratégies françaises et européennes en matière d’IA et de données de santé, avec la construction de l’EEDS, l’Espace européen des données de santé. 

Voir la vidéo de présentation du projet