Amélioration de l'accès aux données oncologiques de haute qualité en France

Le projet OncoLab vise à harmoniser et standardiser les données oncologiques multicentriques, permettant aux établissements de santé d’exploiter les informations cliniques de façon coordonnée et sécurisée, tout en respectant les exigences de confidentialité. Le projet prévoit la création d’ensembles de données cliniques fédérées sécurisées, facilitant la conduite de recherches avancées en cancérologie à l’échelle interinstitutionnelle.

Un pilier fondamental de l’initiative est l’utilisation de l’apprentissage fédéré, permettant aux hôpitaux de collaborer sur le plan analytique sans transférer les données des patients en dehors de leurs environnements sécurisés. Cette approche contribue à réduire l’hétérogénéité des données, à renforcer la confiance entre les parties prenantes et à soutenir le développement de modèles algorithmiques performants.

En comparant les résultats de modèles analytiques multicentriques à ceux d’approches monocentriques traditionnelles, le projet permettra de démontrer les bénéfices des ensembles de données de vie réelle harmonisés à grande échelle pour la recherche et l’innovation.

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Utilisation de l’intelligence artificielle et de NLP clinique pour la recherche sur le cancer du pancréas

Le cancer du pancréas présente un pronostic défavorable, avec des taux de survie globale inférieurs à dix pour cent malgré les avancées récentes en matière de diagnostic et de traitement. De nombreux patients présentent une maladie non résécable, et les indicateurs pronostiques actuels fournissent une compréhension limitée des risques de récidive ou de progression. Il existe un besoin crucial d’analyses approfondies permettant d’orienter des stratégies thérapeutiques plus personnalisées.

LynxCare travaillera en partenariat avec Arkhn et Inria pour réaliser les objectifs du consortium avec le soutien de BPI et pour contribuer aux efforts de recherche en cours sur le cancer du pancréas.

LynxCare et Arkhn développeront des modèles basés sur l’intelligence artificielle pour identifier des facteurs pronostiques chez les patients traités par chimiothérapie standard. Arkhn dirigera le développement d’architectures de données standardisées, tandis que LynxCare mettra à profit son expertise en intelligence artificielle et en traitement automatique du langage clinique (cNLP) pour extraire avec haute précision des informations à partir de données cliniques structurées et non structurées (incluant le texte narratif dans les dossiers médicaux).

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Avancement de la recherche et de l'innovation en oncologie

L’intégration de LynxCare au projet OncoLab constitue une étape significative, ses capacités avancées en traitement automatique du langage clinique et IA ainsi que son engagement envers la précision jouant un rôle déterminant dans l'amélioration de l'accès aux données de santé, l'analyse fédérée et la recherche en oncologie. Les analyses cliniques approfondies générées par cette collaboration ont le potentiel d'accélérer les initiatives de recherche scientifique et d'améliorer significativement les résultats pour les patients atteints de cancer.

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À propos d’OncoLab

Lancé en 2022, le projet OncoLab transforme l'accès aux données oncologiques en vie réelle en France en fournissant une plateforme standardisée pour les établissements de santé. En donnant un accès direct à des données standardisées, OncoLab réduit les coûts, simplifie les processus et favorise la recherche et l'innovation en oncologie. Le projet est mis en œuvre dans trois établissements oncologiques de premier plan : l'Institut Bergonié, l'Institut Curie et le CHU de Toulouse.

LynxCare reprend le rôle initialement attribué à OWKIN.

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À propos de LynxCare

LynxCare est une entreprise spécialisée dans l’extraction de données médicales de précision, utilisant l’intelligence artificielle (IA) et des modèles de traitement automatique du langage clinique adaptés aux pathologies (cNLP). Forte d'une expérience avérée dans l'exploitation de données et d'informations cliniques jusqu'alors inaccessibles, LynxCare permet la recherche scientifique multi-pays pour améliorer les résultats pour les patients. L'entreprise collabore avec des hôpitaux et des entreprises de sciences de la vie à travers le monde, dans un cadre éthique et juridique strict. LynxCare fait partie du CBInsights Global Digital Health 150, est reconnue parmi les meilleures entreprises mondiales de santé numérique par Newsweek et Statista, et est soutenue par des investisseurs en capital-risque de renom : MTIP (CH), Elaia (FR), B2Ventures (CH-DE) et Heran Partners (BE). Pour plus d'informations : https://www.lynx.care/

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À propos d’Arkhn

Arkhn, leader français des entrepôts de données souverains, accompagne les établissements de santé dans l'accès, la gestion et la valorisation de leurs données au bénéfice de l'ensemble de l'écosystème de santé. Avec une offre d'entrepôt de données modulaire pour tous les besoins, toutes les professions et tous les cadres réglementaires, Arkhn fournit des solutions clés en main permettant à chaque organisation de garantir la qualité des soins pour chaque patient, de faciliter la gestion de sa structure et de promouvoir la recherche clinique et l'innovation.

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À propos d’Inria

Inria est l'institut national de recherche en sciences et technologies du numérique et, depuis janvier 2024, assure la responsabilité de l'Agence de programmes dans le numérique, conçue pour renforcer les dynamiques collectives de l'enseignement supérieur et de la recherche. Son ADN repose sur la recherche de niveau mondial, l'innovation technologique et la prise de risque entrepreneurial. Au sein de 220 équipes-projets, dont la plupart sont partagées avec de grandes universités de recherche, plus de 3 800 scientifiques explorent de nouvelles voies, souvent en collaboration interdisciplinaire avec des partenaires industriels, pour relever des défis ambitieux. En tant qu'institut technologique, Inria soutient un large éventail de parcours d'innovation : de la publication de logiciels open source à la création de startups technologiques (Deeptech).