Les données synthétiques, coup de fouet pour la médecine personnalisée
Données synthétiques, késaco ? « Il s’agit de données générées artificiellement et mimétisant des données réelles de patients, explique Jean Louis Raisaro, professeur assistant en prétitularisation conditionnelle au Centre de la science des données biomédicales (BDSC) du CHUV/UNIL. Leur avantage, c’est de résoudre la problématique, centrale en santé publique, de la vie privée. Mais tout l’enjeu, c’est de ménager la chèvre et le chou : préserver à la fois la confidentialité des données et leur utilité statistique. » Autrement dit, conserver les propriétés statistiques des données originelles.
C’est sur ce point précis qu’interviendra le groupe Clinical Data Science, dirigé au sein du BDSC par Jean Louis Raisaro, dans le cadre du projet SYNTHIA, vaste partenariat public-privé cofinancé par l’Union européenne: il participera au développement et au test d'algorithmes innovants, basés sur l'intelligence artificielle, pour générer et évaluer ces données biomédicales synthétiques.
L’espoir, c’est que la méthode, palliant les limites d’accès aux données de haute qualité, permette de donner un nouvel élan à la médecine personnalisée. Plus avant, outre la préservation de la vie privée des patient·es, la méthode permettra d’augmenter le volume de données, de simuler in silico des essais cliniques, voire servira de bras de contrôle synthétique.
SYNTHIA, lancé officiellement début septembre à Valence, vise à démontrer la validité des données synthétiques dans six indications différentes, dont quatre en oncologie, une dans la maladie d’Alzheimer et une dans le diabète de type 2.
Le CHUV, à travers le BDSC, est le seul partenaire académique suisse dans un consortium comprenant 32 membres.
