L’amélioration des soins de santé par l’innovation technologique prend une nouvelle dimension avec la collaboration entre Kereval et le Centre de Données Cliniques (CDC) du CHU de Rennes, qui s’allient à l’équipe de recherche Inserm DOMASIA du Laboratoire Traitement du Signal et de l’Image. Cette collaboration, alignée avec les objectifs du projet ONCOFair, est dédiée à l’optimisation de la qualité des informations au sein des entrepôts de données de santé.

Sous la conduite du Professeur Marc Cuggia, l’initiative met l’accent sur l’avancement de l’exploitation des données de santé. Le développement de méthodes novatrices intégrant l’intelligence artificielle et le traitement automatique du langage naturel est au cœur de cette collaboration, avec l’intention d’enrichir la qualité des données de santé disponibles.

La gestion des données médicales est un pilier essentiel pour l’innovation et pour l’amélioration de la prise en charge des patients. Que ces données soient issues de dossiers administratifs, de comptes-rendus cliniques, d’analyses biologiques ou d’imagerie, leur intégration structurée dans un environnement sécurisé est impérative pour une réutilisation efficiente.

Les Entrepôts de Données de Santé (EDS) jouent un rôle-clé dans cette stratégie en centralisant les données de divers systèmes d’information médicaux, dans un format cohérent, facilitant leur utilisation pour la recherche ou la prise en charge des patients. Face à l’expansion rapide des EDS en France, la collaboration se concentre sur l’amélioration de la qualité des données qui reste un défi majeur.

L’enjeu est de limiter le risque d’erreurs dans le traitement des données et le développement des algorithmes d’IA. En effet, la performance de l’IA dépend de données de haute qualité. Il est reconnu que l’intelligence artificielle peut également être un vecteur d’augmentation de cette qualité. En employant des méthodes de prétraitement de pointe, l’objectif est de parvenir à des données plus précises et exhaustives, permettant le développement d’outils d’aide à la décision fiables et performants au bénéfice des patients.