Chaire MEI du numérique en santé
Les systèmes de santé apprenants permettent de coupler la prestation des soins, la recherche et les transferts de connaissances pour améliorer la vie des citoyens. Ces systèmes utilisent les données qui sont naturellement saisies lors de la prestation des soins. Ces données peuvent être enrichies avec des données provenant des patients et des données d’études cliniques.
Une fois en place, les différents systèmes connectés permettent de détecter les nouveaux problèmes de santé, de travailler sur des problèmes qui sont pertinents, de rapidement mettre à l’échelle les solutions qui fonctionnent et d’être dynamique en appliquant rapidement les nouvelles connaissances à tous les citoyens.
La réutilisation des données dites « de vie réelle » produites en routine par les professionnels de la santé dans le cadre du soin ou recueillies par les patients constituent un élément clé des systèmes de santé apprenants. Elles sont précieuses pour le diagnostic et la prise en charge des maladies rares. L'objectif final est de réduire le retard au diagnostic et de proposer au patient la prise en charge optimale.
Objectifs
La Chaire MEI du numérique en santé poursuit les objectifs suivants :
- Développer une infrastructure et des modèles avec l’intelligence artificielle pour supporter le fonctionnement d’un projet de systèmes de santé apprenants (SSA) transatlantique pour les maladies rares.
- Former des effectifs étudiants aux trois cycles dans le cadre du programme de recherche.
- Diffuser ses résultats dans la communauté scientifique.
Titulaires
Anita Burgun et Christina Khnaisser sont les co-titulaires de cette chaire.
Anita Burgun
La Dre Anita Burgun est médecin spécialisée en santé publique et professeure en informatique de la santé. Elle dirige une équipe de recherche INSERM en santé depuis plus de 10 ans. Elle est présentement directrice de l’informatique médicale à l’Hôpital européen Georges- Pompidou (HEGP) et à l’Université Paris-Descartes. Elle dirige aussi l’informatique de la santé à l’Hôpital Necker – Enfants malades et travaille activement à l’Institut Imagine (Institut des maladies génétiques). Elle participe aussi aux travaux de l’Institut de recherche en intelligence artificielle de PARIS (Institut PRAIRIE).
Ses travaux sont reconnus au niveau international,comme le démontrent sa participation à plusieurs consortiums internationaux de même qu’un dossier de publications étoffé. Elle a, par ailleurs, une feuille de route bien établie en termes de collaboration avec les partenaires commerciaux, comme dans le Vigisanté, qui portait sur l’utilisation de données provenant de travailleurs participant à un programme mieux-être d’un assureur pour optimiser le traitement de l’hypertension.
Christina Khnaisser
Christina Khnaisser a obtenu son doctorat en cotutelle à l’Université de Sherbrooke et à l’Université de Paris-Descartes. Son domaine de recherche vise l’utilisation efficace et facilitée des données en santé, du big data aux jeux de données ayant une complexité élevée, par exemple, au niveau de la temporalité.
Elle se dirige au postdoctorat afin d’approfondir ses recherches au niveau des bases de données distribuées, un enjeu essentiel puisque les données ne pourront jamais être toutes ramenées au même endroit. Il faut donc les utiliser en les laissant où elles sont.
Financement
La création de la Chaire MEI du numérique en santé est possible grâce à la contribution financière du ministère de l'Économie et de l'Innovation (MEI) et de l’Université de Sherbrooke.
Date de démarrage de la chaire : 1er mai 2021