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Qui pour développer les algorithmes de ciblage ?

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Le Système National des Données de Santé (SNDS) est une plateforme qui concentre des millions de données de santé anonymisées à des fins de recherche. Les algorithmes de ciblage sont des outils d’analyse indispensables pour exploiter tout le potentiel de cette base. Ils permettent en effet d’identifier la population d’étude.

Le Health Data Hub (HDH) a lancé, l’été dernier, en collaboration avec plusieurs structures, un appel à manifestation d’intérêt (AMI) centré autour des algorithmes de ciblage dans le SNDS. Les retours ne se sont pas fait attendre et la première vague de candidatures a permis de sélectionner, fin septembre, quatre prétendants : le projet ALIA pour développer et valider une méthode permettant d’identifier dans le SNDS les différents sous-types d’AVC hospitalisés ; le projet DIONISOS pour valider et améliorer un algorithme complexe d’identification de la sclérose en plaques déjà existant ; le projet EMIR-Algo pour développer et valider des algorithmes de ciblage des personnes atteintes de différentes maladies inflammatoires systémiques rares dans le SNDS ; le projet POSEIDON pour produire des algorithmes fiables, dans le domaine de l’orthopédie.
Les quatre lauréats bénéficieront d’un accompagnement du HDH, ainsi que du soutien scientifique du réseau Redsiam qui collabore au projet. Ils devront également partager avec la communauté les algorithmes de ciblage qu’ils auront été amenés à développer, améliorer, ou valider.

À noter que deux autres vagues de sélection sont programmées dans le cadre de cet appel à projets. La deuxième fenêtre de candidatures est désormais ouverte, et ce jusqu’à la fin février 2022.

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