QualiHealth : Amélioration de la Qualité des Données de Soins

Les hôpitaux produisent quotidiennement des données massives, issues de leur activité scientifique et de diagnostique. Ces données sont très utiles pour améliorer le processus de soins, dans la prévention de maladies et dans la recherche clinique.  Ce projet de recherche s'intéresse à la formalisation de la connaissance des experts du domaine en matière de qualité de données et à son exploitation pour l'enrichissement de ces données afin d'améliorer les usages dans le domaine médicale.

Projet

Ce projet adresse les enjeux scientifiques liés à la qualité de données dans le domaine de la santé. Il vise les objectifs de recherche suivants (numérotés de 1 à 4). (O1) Analyse exploratoire et collection de jeux de données anonymisés. (O2) Spécification déclarative des indicateurs de qualité et des annotations.        (O3) Prise en compte de la qualité des données dans l'évaluation des requêtes. (O4) Analyse de données guidée par les indicateurs de qualité.

L'originalité du projet ANR QualiHealth consiste dans la conception d'une plateforme permettant d'exploiter des Indicateurs de Qualité (QI), portant sur des données cliniques et précliniques, pour améliorer les réponses aux requêtes des utilisateurs ainsi que les tâches d'apprentissage automatique et d'analyse complexe de données. Le projet adresse à la fois les besoins des informaticiens, des scientifiques  et de médecins, en mettant à disposition un cadre unifié dans lequel tous ces acteurs pourront s'appuyer sur des techniques automatiques et semi-automatiques pour définir des tâches analytiques guidées par la qualité. Comme résultats escomptés, nous visons la préparation d'un jeu de données de référence et un benchemark de requêtes  qui tiennent compte des indicateurs de qualité, ainsi que la conception et l'implémentation d'un moteur de requêtes 'quality-aware'. L'enjeu principal est celui d'apporter des contributions scientifiques nouvelles en matière de nettoyage et d'analyse de données dans le domaine médical, à ce jour peu étudiés en France.

Credits/Legende

Partenaires

  • LIRIS UMR 5205 - LABORATOIRE D'INFORMATIQUE EN IMAGE ET SYSTEMES D'INFORMATION
  • LIMOS Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes
  • CRC CENTRE DE RECHERCHE DES CORDELIERS
  • Institut Cochin  IMAG'IC
  • GNUBILA MAAT FRANCE
  • LIS Laboratoire d'Informatique et Systèmes
  • UBC University of British Columbia / Department of Computer Science