SOIN – Swiss Ophthalmic Imaging Network

Les décisions en matière de diagnostic et de traitement en ophtalmologie reposent majoritairement sur une imagerie numérique non invasive largement répandue dans les hôpitaux et les cliniques ophtalmologiques. Ces images permettent aux cliniciens de diagnostiquer non seulement des maladies oculaires, mais aussi des maladies cardiovasculaires ou neurodégénératives. Une relecture des images qui examine tous les diagnostics possibles requiert des connaissances dans plusieurs domaines médicaux et est, par conséquent, impossible à assurer. Afin d’améliorer la qualité de la prise en charge des personnes et de réduire les charges imposées au système de santé, il est alors nécessaire d’automatiser la relecture de ces images. Les outils pour dépister les indicateurs de ces maladies de manière automatique deviennent alors de plus en plus nécessaires en clinique. Le développement de ces outils est réalisé par les chercheurs grâce à des techniques statistiques innovantes (Par exemple : l’intelligence artificielle).

Afin de développer ces outils, il y a deux prérequis :

  1. le consentement des personnes à la réutilisation de leurs données de santé
  2. l’accès aux images médicales (de bonne qualité et dans un format lisible) couplées aux données de santé (diagnostic, mesures cliniques).

Actuellement, il n’existe pas de lien informatique entre les données et le statut du consentement patient, ce qui représente un obstacle à la réutilisation des données de santé des patients qui ont donné leur accord. De plus, les images oculaires sont stockées dans diverses bases de données et dans des formats qui ne peuvent être lus par les chercheurs (formats propriétaires). Par conséquent, il n’est pas encore possible de mettre en place un transfert rapide et sécurisé des images pour leur réutilisation à des fins de recherche.

Les obstacles évoqués ci-dessus représentent un frein important au développement d’outils avancés d’aide à la décision médicale, basés sur l’intelligence artificielle (IA) et limite leur efficience. De ce fait, la mise à disposition de prestations de soins cliniques personnalisés en sera également retardée. C’est pourquoi nous avons mis sur pied le projet SOIN qui vise à éliminer les obstacles actuels à la gestion sécurisée des images, des données et des consentements. Il s’agit d’une condition préalable à la recherche susceptible de révolutionner les soins de santé.

Dans le cadre de ce projet, nous développons une plateforme intégrée et sécurisée de capture, de gestion et d’analyse d’images, et de données pour l’ophtalmologie en Suisse (SEE). Nous mettons également en place un système sûr de gestion dynamique du consentement du patient, permettant aux personnes de contrôler pleinement l’accès à leurs données pour la recherche (EyeConsent). Finalement, nous créons un lieu de stockage sécurisé pour les besoins de la recherche (MI Data Lab). La plateforme est structurée en plusieurs parties qui serviront chacune à une population cible : les professionnels de la santé, les personnes et les chercheurs.

Comment fonctionne les trois éléments ensemble afin de réaliser l’objectif global du projet SOIN ?

Personnaliser et améliorer la médecine, dépister les maladies plus rapidement ? Tels sont les objectifs du projet SOIN, qui fait collaborer patients, médecins, chercheurs et hôpital de manière dynamique et efficace.
Prenons un exemple : un médecin installé en cabinet privé est confronté à un cas complexe. Il souhaite avoir un deuxième avis de la part de l’Hôpital ophtalmique. Il soumet sa demande sur la plateforme SEE de manière sécurisée. Il peut prendre et envoyer une image de l’œil de son patient.
Nous sommes à l’hôpital. À l’aide d’outils d’analyse, le ou la spécialiste examine cette image pour évaluer des anomalies, l’avancée d’une maladie, les risques d’un traitement. Et si les outils d’analyse d’image sont de plus en plus performants, c’est grâce à la recherche !

Ces projets de recherche, qui dépendent des données médicales, nécessitent bien entendu le consentement du patient. C’est l’application EyeConsent qui permet au patient de gérer son consentement. Avec son accord, une copie encodée de ses données est transférée dans un espace sécurisé, destiné aux chercheurs.

Dans cet espace de recherche, des méthodes statistiques innovantes sont appliquées sur l’observation clinique d’un très grand nombre d’images pour créer et tester des algorithmes. Et plus les algorithmes traitent de cas complexes, plus ils « apprennent » et deviennent ainsi capables de détecter les indicateurs des maladies.

Puis, ces algorithmes prometteurs sont évalués avec des vrais patients lors d’essais cliniques. Bien sûr, le processus est très encadré d’un point de vue juridique, éthique, et médical, pour assurer la qualité du résultat final. Ces nouveaux outils développés par la recherche permettront de toujours mieux prendre en charge les patientes et patients, mais aussi de réduire les coûts de la santé.

Un exemple concret : Aujourd’hui, des patients diabétiques peuvent effectuer un dépistage semi-automatisé pour détecter une éventuelle maladie oculaire grave liée à leur diabète. Grâce à un algorithme basé sur ces nouvelles méthodes statistiques, il est maintenant possible de bénéficier d’un dépistage facilité à l’Hôpital Riviera-Chablais. Les personnes concernées n’ont donc plus besoin de se déplacer à l’Hôpital ophtalmique Jules-Gonin à Lausanne, sauf si un traitement spécifique doit être envisagé.

Le projet SOIN (Swiss Ophtalmic Imaging Network) a été imaginé à l’Hôpital ophtalmique Jules-Gonin (HOJG) et est issu d’un consortium entre :

Soutien

Ce projet est financé majoritairement par la Confédération suisse par le biais de l’initiative nationale SPHN (Swiss Personalized Health Network).

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