Les soins de santé constituent le poste de dépenses de l'Union européenne à la croissance la plus rapide, et la demande d'approches personnalisées en matière de soins de santé, y compris en cardiologie, continue de progresser
À mesure que les capacités de l'intelligence artificielle (IA) augmentent, l'un des problèmes qui freine les progrès est la capacité de l'IA à intégrer plusieurs types de données provenant de diverses sources (données multimodales) afin de développer des interventions personnalisées. Par exemple, comment combiner des données génomiques très détaillées avec l'imagerie cardiologique et d'autres données (texte, audio, données de capteurs) issues de multiples sources au sein d'un « tissu numérique » sécurisé - un système unifié permettant d'améliorer la précision, la robustesse et la profondeur analytiques, pouvant être utilisé pour entraîner la prochaine génération de modèles d'IA.
Le projet NextGen de l'Union européenne développe des outils pour lever les obstacles à l'intégration des données multimodales, complexe en raison des exigences en matière de confidentialité et de gouvernance, de la présence de multiples normes, de formats de données distincts, ainsi que de la complexité et du volume sous-jacents des données. Le projet a été conçu spécifiquement pour des interventions en cardiologie.
Les outils NextGen garantiront que les données de santé restent pertinentes et « lisibles » à travers différentes frontières et systèmes hospitaliers sans perdre leur contexte clinique d'origine, et permettront aux chercheurs de découvrir des jeux de données cardiovasculaires pertinents sans déplacer ni exposer d'informations sensibles sur les patients. La capacité de NextGen à intégrer des données génomiques, à la fois personnelles au patient et hautement complexes, est particulièrement pertinente. Récemment, le prix du séquençage génomique a considérablement baissé, ce qui signifie qu'il peut être utilisé dans le développement d'interventions médicales avec l'aide de l'IA. Les outils créés « redistribueront » également le pouvoir aux participants, en intégrant directement les contraintes éthiques et la gouvernance appropriées dans la manière dont les données interagissent au sein du réseau.
Les outils NextGen développés s'alignent sur des initiatives en cours, notamment « 1+ Million Genomes », un projet visant à permettre un accès sécurisé aux données génomiques et cliniques correspondantes à travers l'Europe, soutenant la recherche, la politique de santé et les soins de santé personnalisés.
Ce travail soutient également directement le cadre de l'European Health Data Space (EHDS). L'EHDS vise à créer un système sécurisé et unifié pour l'échange de données de santé à travers l'UE, favorisant l'innovation, améliorant la prestation des soins de santé et renforçant le leadership mondial de l'Europe en matière de santé numérique.
Plusieurs projets pilotes en conditions réelles démontreront l'efficacité des outils NextGen et seront intégrés au réseau NextGen Pathfinder, composé de cinq sites cliniques collaborateurs, en tant qu'écosystème de données autonome et preuve de concept complète.
Le Pr Steffen Petersen, de la Queen Mary University of London et bénévole de l'ESC, a déclaré : « //Les cliniciens s'appuient sur un large éventail d'informations cliniques pour diagnostiquer les maladies, prédire le risque, orienter le traitement et surveiller les résultats. Cependant, la science des données de santé n'a pas encore pleinement exploité le potentiel des données multimodales telles que les symptômes, les signes, les électrocardiogrammes, les analyses sanguines et l'imagerie. Réunir ces données est essentiel pour faire progresser l'innovation fondée sur les données dans le domaine de la santé, et NEXTGEN représente une avancée majeure.//»
