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Forum TERATEC 2019
Mercredi 12 juin - Ateliers techniques

Atelier 4 - de 09h00 à 12h30
Sciences du Numérique et des Données pour la médecine de précision : des projets à la réalité

Dr Warehouse – un entrepôt de données translationnel

Par Nicolas GARCELON, Responsable de la plateforme Data Science d’Imagine, Institut des maladies génétiques & Co-fondateur de la startup codoc

La réutilisation des données de soins pour la recherche s’est largement répandue avec le développement d’entrepôts de données cliniques. Ces entrepôts de données sont modélisés pour intégrer et explorer des données structurées liées à des thesaurus provenant principalement d’automates (biologie, génétique, cardiologie, etc) ou de données codées (PMSI). Mais les cliniciens produisent des données textuelles notamment les comptes rendus hospitaliers (hospitalisation, opératoire, imagerie, anatomopathologie etc.). Cette masse de données, peu ou pas utilisée par les entrepôts classiques, est une source d’information indispensable. En effet, le texte libre permet de décrire le tableau clinique d’un patient avec davantage de précisions, en exprimant l’absence de signes et l’incertitude. Cette richesse d’information fait du texte clinique une source précieuse pour la recherche translationnelle. Cela nécessite toutefois des algorithmes et des outils adaptés pour en permettre une réutilisation optimisée par les médecins et les chercheurs.

Pour répondre à ces besoins nous avons conçu un entrepôt de données (Dr Warehouse) centré sur le document clinique. A travers trois cas d’usage pour la recherche translationnelle dans le contexte des maladies rares, nous avons tenté d’adresser les problématiques inhérentes aux données textuelles: (i) le recrutement de patients à travers un moteur de recherche adapté aux données textuelles (traitement de la négation et des antécédents familiaux), (ii) le phénotypage automatisé à partir des données textuelles et (iii) l’aide au diagnostic par similarité entre patients basés sur le phénotypage.

Nous avons pu évaluer ces méthodes sur l’entrepôt de données que nous avons créé et alimenté à Necker-Enfants Malades, en intégrant environ 660 000 patients et 5,5 millions de comptes rendus. Ces méthodes et algorithmes ont été intégrés dans le logiciel Dr Warehouse diffusé en Open source depuis septembre 2017.

Nicolas Garcelon a un diplôme d’ingénieur agronome (2000) ainsi qu’un doctorat de santé publique en informatique biomédical. De 2001 à 2012, il a travaillé au département d’information médical du CHU de Rennes. Depuis 2012, il dirige la plateforme data science de l’institut Imagine, et depuis 2018 il est coordinateur du workpackage 1 de l’institut. Il est aussi chercheur dans l’équipe INSERM « Information Sciences to support Personalized Medicine ». Il conçoit et développe des logiciels hospitaliers pour les cliniciens et chercheurs afin de faciliter la saisie, et l’exploration des données médicales. Il a notamment créé Dr Warehouse®, déposé sous licence open source en septembre 2017. Dr Warehouse est un entrepôt de données biomédicales qui permet aux cliniciens de fouiller, de visualiser et d’analyser les données des patients de manière intuitive et efficace. Il a co-créé en novembre 2017 la spin-off codoc qui diffuse et installe Dr Warehouse dans les hôpitaux.

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