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Des hôpitaux et Synapse Medicine s'associent pour déceler les interactions médicamenteuses grâce à l'IA

Les CHU de Bordeaux et Rennes, l'Inserm, l'Hôpital Georges Pompidou et la start-up Synapse Medicine s'associent pour concevoir un outil capable d'identifier les risques d'interactions médicamenteuses, responsables de 2 à 5% des hospitalisations des personnes âgées. Ils viennent de remporter un appel à projet lancé par le ministère de la Santé.  
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Des hôpitaux et Synapse Medicine s'associent pour déceler les interactions médicamenteuses grâce à l'IA
Des hôpitaux et Synapse Medicine s'associent pour déceler les interactions médicamenteuses grâce à l'IA © Unsplash/freestocks.org

Les interactions médicamenteuses sont à l'origine de 2 à 5% des hospitalisations des personnes âgées. C'est sur ce constat que le projet "PRoSIT" a été monté pour créer un outil capable d'identifier de façon automatique, dans l'ensemble du parcours de soin, les risques en cas de polymédication. Il vient de remporter un appel à projet, le 21 janvier 2020, lancé et financé par le ministère de la Santé dans le cadre du "programme de recherche sur la performance des systèmes de santé" (Preps).

 

Un consortium public/privé

Le projet "PRoSIT" repose sur une alliance entre le Centre hospitalier universitaire (CHU) de Bordeaux, le CHU de Rennes, l'Hôpital européen George Pompidou, l'Institut national de la santé et de la recherche médicale (Inserm) et la start-up Synapse Medicine. Fondée en 2017, cette jeune pousse bordelaise a créé "un assistant virtuel" pour aider les médecins dans la prescription de médicaments. Elle a annoncé une première levée de fonds de 2,5 millions d'euros en mars 2019 et estime que ce nouveau projet témoigne de "la confiance des pouvoirs publics". 

 

"Cette collaboration avec Synapse Medicine est particulièrement intéressante pour nous car elle s'appuie sur leur expérience en matière de machine learning appliquée aux données de santé", s'est réjoui Francesco Salvo, pharmacologue porteur du projet au CHU de Bordeaux.

 

Méthodes de sécurisation pour garantir l'anonymat

Le nouvel outil implique de traiter de grande quantité d'informations contenues dans le dossier médical du patient, des comptes-rendus jusqu'aux résultats de biologie, pour rechercher tous les risques d'interactions médicamenteuses. Les chercheurs appliqueront donc "des méthodes strictes d'évaluation et de sécurisation" afin de garantir l'anonymat des données prévu par le cadre réglementaire.

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