Comment favoriser le développement de solutions innovantes en santé ? Le Health Data Hub, en partenariat avec la délégation ministérielle du numérique en santé (DNS) et l’agence de l’innovation en santé (AIS) rattachée au secrétariat général pour l’investissement, accompagnera trois nouveaux « Data Challenges en santé » en 2023, portant à 10 le nombre de challenges accompagnés depuis 2020. Les data challenges en santé sont des compétitions en science des données, ouvertes à tous et visant à développer des solutions innovantes en temps limité sur des thématiques de santé, à l’aide de l’analyse des données mises à disposition.

Depuis sa création, le Health Data Hub est investi dans l'organisation de projets de Data Challenge et contribue ainsi à favoriser le développement de solutions innovantes. En effet, s’inscrivant dans une démarche de partage en open-source, ces compétitions en data science ciblent des problématiques médicales précises et permettent de créer des ponts entre numérique et santé dans leur résolution.

Il annonce aujourd’hui les projets lauréats de l’appel à projets (AAP) « Data Challenges en santé » ouvert au printemps 2022. Ces trois projets innovants vont bénéficier d’un soutien financier dans le cadre du plan Innovation santé 2030, volet santé de France 2030 doté de 7,5 milliards d’euros et piloté par l’Agence de l’innovation en santé. Plus précisément, cet AAP est une action de la stratégie d’accélération du numérique en santé, dotée de 718,4 millions d’euros de France 2030. Le financement de ces trois projets de Data Challenge est opéré pour le compte de l’Etat par Bpifrance et soutenu par la Délégation ministérielle au Numérique en Santé.

Trois projets prometteurs sur des thématiques médicales diverses

Après la clôture de l’appel à projets en novembre 2022 et l’étude des candidatures, trois projets ont été sélectionnés en raison de l'intérêt de la question clinique et de la pertinence de l’approche prédictive qu’ils proposent.

• Le projet CYTOLOGIA vise à développer une solution d’intelligence artificielle à partir d’une très large base d’images de leucocytes normaux et pathologiques issus de frottis sanguins. Le projet aidera à la classification automatique des leucocytes pour standardiser les pratiques et homogénéiser les compétences diagnostiques. CYTOLOGIA est porté par le Groupe Francophone d’Hématologie Cellulaire. Une fois développée, cette solution permettra un diagnostic plus fiable pour les patients.

• Le projet ANNITIA, de l’IHU ICAN, porte sur la stéatose hépatique non alcoolique (NAFLD), une maladie caractérisée par une accumulation excessive de graisse dans le foie qui toucherait 25% de la population générale. ANNITIA a pour objectif de stratifier le risque de progression de la maladie en modélisant l’évolution de l’état de santé des patients et ainsi de leur proposer une prise en charge personnalisée, au plus près de leurs besoins.

• Le projet CardI-HACK, porté également par IHU Ican, vise à combiner des données génétiques et cliniques détaillées et d’utiliser des solutions d'intelligence artificielle afin de progresser vers une médecine de précision. Il s’agit d'identifier de nouveaux scores biocliniques capables de mieux prédire le pronostic des Cardiomyopathies hypertrophiques (CMH). Cette solution permettrait de lutter contre la survenue de ces maladies héréditaires aux conséquences lourdes : mort subite et/ou insuffisance cardiaque chez les jeunes.

En complément du soutien financier, ces trois projets vont également bénéficier de l’accompagnement du Health Data Hub pendant toute la durée du projet. Ce dernier apporte une aide organisationnelle, juridique, technique et logistique, dans les différentes étapes de la mise en place de la compétition.

Pour rappel, le premier Data Challenge avait été organisé en 2020 avec la Société Française de Pathologie pour améliorer la détection des lésions du col de l’utérus. Fort du succès de ce premier challenge, le Health Data Hub avait renouvelé l’initiative avec ses partenaires en 2021 : dans le cadre d’un appel à manifestation d’intérêt (AMI), six équipes composées d’acteurs du monde médical ont été sélectionnées, et deux projets sont actuellement en cours : D-IA-GNO-DENT (outil de diagnostic automatisé utilisant de l'intelligence artificielle pour analyser les photographies et radiologies dentaires) et Allergen Chip (algorithme d'intelligence artificielle capable de prédire la présence d’une maladie allergique et sa sévérité à partir d’un profil personnalisé).