Annonce des lauréats du 2nd AAP du Health Data Hub
Le HDH a lancé son second appel à projets co-organisé avec le Grand Défi « Amélioration des diagnostics médicaux par l’Intelligence Artificielle », et Bpifrance. Cet appel à projets a pour vocation de sélectionner une deuxième vague de projets innovants consacrés cette fois-ci à l’amélioration de l'expérience du système de santé par l'IA qui bénéficieront de l’accompagnement du HDH, et d’un financement du Grand Défi.
Afin de départager les 138 candidats de l’appel à projets, la sélection s’est déroulée en 3 étapes :
- les équipes HDH et Bpifrance ont vérifié la recevabilité des dossiers
- les dossiers ont été évalués par des rapporteurs de la DREES, DNS, DGOS, DGRI, DGE, Grand Défi, HDH, Bpifrance
- les 21 projets présélectionnés ont pu soutenir leurs projets devant le jury présidé par Dr Alain Livartowski et composé de représentants qualifiés des domaines de la santé, de la recherche et de l’intelligence artificielle
À l’issue des deux jours d’auditions, le jury a retenu dix projets, qui, au-delà de leur qualité scientifique ou leurs retombées en termes d’amélioration du système de santé, vont permettre d’enrichir le catalogue de données partagées par le HDH :
AI-DA Ultrasound
Porteur : E-SCOPICS
Partenaire : CHU Bordeaux
L’objectif du projet AIDA-Ultrasound est de guider l’utilisateur (endocrinologue ou gastroentérologue) dans la prise en main de la sonde d’échographie ultra-portable digitale développée par l’entreprise E-Scopics, en développant des outils d’assistance au positionnement de la sonde et à l’acquisition de mesures. Ce produit évalue les hépatopathies chroniques, et notamment la NASH, ou Non-Alcoholic SteatoHepatitis (stéatohépatite non alcoolique).
APRIORICS
Porteur : CHU Toulouse
Partenaire : Institut Claudius Regaud
Le projet “Apprentissage Profond Renforcé par l’ImmunohistOchimie pour la Requalification d’Images de Cancers du Sein” a pour ambition d’utiliser l’intelligence artificielle afin de décrire les tumeurs de manière précise, extensive et intelligible pour le pathologiste.
APSoReN
Porteur : CHU Toulouse
Partenaire : Collective Thinking
Le projet APSoReN a pour objectif de fournir un outil permettant de repérer les patients victimes de Traumatisme Crânien (TC) qui ne bénéficieraient pas de l’ensemble des soins qui leur seraient nécessaires.
DAICAP
Porteur : AP-HP
Partenaires : Inria, CHU Lyon-Edouard Herriot, CHU Lille, CHU Strasbourg, CHU Bordeaux-Pellegrin, INCEPTO
Le projet “Développement d’un outil d’aide à l’interprétation de l’IRM prostatique” a pour but la détection et la caractérisation du cancer de prostate, basé sur l’Intelligence Artificielle.
DEEPMAP
Porteur : DAMAE Medical
DAMAE Medical développe une technologie d’imagerie optique propriétaire LC-OCT permettant d’acquérir des images microscopiques 3D de la peau. Dans le cadre du projet DeepMap, la société propose de développer une solution d’aide à l’interprétation de ces signaux dans le but à la fois de mieux caractériser les lésions suspectées de cancer et d’en définir les marges de résection optimales.
INNERVE
Porteur : Quantmetry
Partenaire : CHU Bicêtre (AP-HP)
Le projet Innerve a pour objectif le développement d’un logiciel de diagnostic précoce des neuropathies des petites fibres, basé sur l’intelligence artificielle.
PRECISION-PREDICT
Porteur : Institut Curie
Partenaires : Centre Léon Bérard, Centre Oscar Lambret, Institut du Cancer de Montpellier, Centre Paoli-Calmettes, Centre Jean Perrin, Centre François Baclesse, Centre Georges-François Leclerc, Institut Bergonié
Le but du projet est de créer une base de données cliniques et d’imagerie médicales (Scanner X et TEP-Scanners) de patients atteints d’un cancer broncho-pulmonaire avec une mutation activatrice de l’EGFR et traités par une thérapie ciblée. Les objectifs sont de comprendre les raisons des succès et aussi des échecs qui peuvent être de natures diverses dont les médications prises en même temps que les médicaments du cancer.
SEDAAR
Porteur : Fondation Rothschild
Partenaire : ADCIS
Le projet consiste en la construction d’une base d’images ophtalmologiques (OCT et rétinophoto) multimodale, multi pathologie et de qualité (annotation manuelle de qualité). Cette base servira au développement d’algorithmes d’IA afin de développer un service d’aide à la décision/interprétation à destination des orthoptistes et ophtalmologistes.
TAMIS
Porteur : Institut Mines Telecom
Partenaires : CHU Avicenne (AP-HP), TRIBV
Le projet vise une caractérisation automatique fine sur un frottis sanguin des principales cellules sanguines, hématies, leucocytes et plaquettes dans une perspective de diagnostic précoce et de suivi des patients. Cette technologie vise à automatiser l’analyse des 3 à 5 millions de lames qui aujourd’hui nécessitent une étude approfondie et manuelle au microscope.
TARPON
Porteur : Université de Bordeaux
Partenaires : CHU Bordeaux
Le projet TARPON propose de construire un outil de surveillance et de recherche sur le traumatisme (accidents de la route, accidents du travail, accidents de la vie courante, violences, suicides) basé sur le traitement automatisé par intelligence artificielle des 21 millions de visites annuelles aux urgences en France.
L’annonce des lauréats s’est faite lors d’un événement dématérialisé et au Hub de Bpifrance le 9 juillet introduit par Bruno Maquart, président du Health Data Hub, Olivier Clatz, directeur de programme du Grand Défi “Amélioration des diagnostics médicaux par l’IA”, et Stéphanie Combes, Directrice du Health Data Hub. Les lauréats, annoncés par le président du jury Dr Alain Livartowski, ont eu l'opportunité de présenter leur projet en plénière.