Deux projets lauréats de l’appel à projets franco-québécois pour la recherche de pointe en intelligence artificielle dans le domaine de la santé

Montréal, le 15 décembre 2022
Quelques mois après la signature d’un accord de collaboration internationale entre le Fonds de recherche du Québec – Santé (FRQS) au Canada et le Health Data Hub (HDH) en France, les partenaires annoncent les deux projets lauréats de l’appel à projets France-Québec visant à soutenir la recherche de pointe en intelligence artificielle appliquée au domaine de la santé. Les équipes derrière ces projets ont dévoilé les objectifs de leurs projets respectifs lors d’un webinaire organisé le 15 décembre 2022. 

Le FRQS et le HDH se sont associés pour soutenir deux projets mobilisant des données de santé françaises et/ou québécoises pour une durée de 18 mois, financés à travers un appel à projets commun. Lancé le 18 juillet 2022, cet appel à projets vise à impulser et soutenir des collaborations scientifiques fédératrices et innovantes, basées sur la mise en commun d’expertises et de données au service de l’avancée de la recherche dans le secteur de l’IA pour le bénéfice des patients et des professionnels de santé. Chaque équipe binationale est éligible à un soutien financier jusqu’à 150 000 euros, ainsi qu’à un accompagnement du HDH pour réaliser les démarches d’accès aux données de santé en France. Elles pourront également accéder à la plateforme technologique du HDH pour mener à bien leur projet.

Deux projets sélectionnés dans le cadre de l’appel à projet

Améliorer le traitement et la prise en charge des patients souffrant de sténose valvulaire aortique grâce à des modèles prédictifs d’apprentissage
Ce projet est porté par des équipes de l’Université Laval au Québec et l’Université Côte d’Azur en France. La sténose aortique est l’une des maladies cardiovasculaires les plus courantes dans le monde et plus spécifiquement dans les pays développés où l’espérance de vie est en constante augmentation. C’est une pathologie dont on ne sait pas contrôler la progression et qui ne peut être traitée à ce jour que par une intervention chirurgicale. Il est donc important de déterminer le meilleur moment, pour un patient donné, pour la réalisation de cette opération. Et c’est ce que vise précisément ce projet qui souhaite soutenir la prise en charge personnalisée des patients atteints de sténose aortique à risque de progression rapide et d’évolution défavorable. Les équipes analyseront des données cliniques et d’imagerie (e.g. échocardiographie, scanner) issues de la cohorte québécoise PROGRESSA – regroupant des données de patients sur 15 ans – grâce à des algorithmes d’intelligence artificielle. 
 
Prévenir les risques de malformations congénitales en limitant l’exposition des femmes enceintes aux médicaments tératogènes grâce à l’apprentissage automatique
Ce projet est porté par des équipes du Centre hospitalier universitaire Sainte-Justine au Québec et de l’Université Toulouse 3 – Paul Sabatier en France. L’identification de médicaments tératogènes – susceptibles de provoquer des malformations congénitales – est un processus long et complexe, entraînant des risques inutiles pour certaines femmes enceintes et pour leur fœtus. Le projet IN-uTERO vise à identifier de nouveaux médicaments tératogènes, en analysant les données de deux grandes cohortes de femmes enceintes/enfants en France (cohorte CQG) et au Québec (cohorte EFEMERIS) grâce à des algorithmes d’intelligence artificielle. Ce projet a également pour objectif de caractériser les profils de femmes enceintes à risque de faire une malformation congénitale, pour soutenir les médecins quand ils prescrivent un médicament à une femme enceinte.   

Citations des directrices du FRQS et du HDH 

Nous sommes ravis de soutenir deux projets d’ampleur en IA et Santé qui viennent concrétiser la collaboration entre la France et le Québec en matière de valorisation des données de santé. Dans la droite ligne de la Stratégie québécoise de recherche, innovation et investissement (SQRI²), les deux projets financés sont porteurs de nombreuses retombées pour la production de connaissances, la valorisation des innovations et l’amélioration continue des soins et services apportés aux patients. C’est donc avec un grand plaisir que nous soutenons avec le Health Data Hub une telle collaboration scientifique que nous souhaitons voir fructifier et se développer dans le futur.
– Carole Jabet, directrice scientifique du Fonds de recherche du Québec – Santé (FRQS)

Nous nous réjouissons de financer et d’accompagner ces deux projets innovants rassemblant données et chercheurs québécois et français autour de l’IA en santé. Ils viennent rejoindre les 73 projets, dont deux tiers sont basés sur des méthodes d’Intelligence Artificielle, déjà soutenus et accompagnés par le HDH. Cette collaboration scientifique engagée avec le Fonds de recherche du Québec – Santé s’inscrit aussi bien dans nos objectifs d’ouverture à l’international que dans ceux de la Stratégie nationale pour l’IA.
– Stéphanie Combes, Directrice du Health Data Hub

À PROPOS DU FONDS DE RECHERCHE DU QUÉBEC – SANTÉ

Le Fonds de recherche du Québec – Santé (FRQS) a pour mission : 

• de promouvoir et d’aider financièrement l’ensemble de la recherche sur la santé, y compris la recherche fondamentale, clinique, épidémiologique, la recherche en santé publique et la recherche sur les services de santé ;
• de promouvoir et d’aider financièrement la diffusion et la mobilisation des connaissances dans les domaines de la recherche sur la santé ;
• de promouvoir et d’aider financièrement la formation de chercheurs par l’attribution de bourses d’excellence aux étudiants des 2e et 3e cycles universitaires et aux personnes qui effectuent des recherches postdoctorales ainsi que par l’attribution de bourses de perfectionnement aux personnes qui désirent réintégrer les circuits de la recherche ;
• d’établir tout partenariat nécessaire, notamment avec les universités, les collèges, les établissements du réseau de la santé, les ministères et les organismes publics concernés.

À PROPOS DU HEALTH DATA HUB

Le Health Data Hub est un groupement d’intérêt public créé par la Loi du 24 juillet 2019 relative à l’organisation et la transformation du système de santé. Il associe 56 parties prenantes, en grande majorité issues de la puissance publique (CNAM, CNRS, France Assos Santé…) et met en œuvre les grandes orientations stratégiques relatives au Système National des Données de Santé fixées par l’Etat et notamment le ministère des Solidarités et de la Santé. C’est un service à destination de l’écosystème de santé, des acteurs à l’origine de la collecte de données, des porteurs de projets d’intérêt général et de la société civile. En ce sens, il promeut l’innovation en santé et l’accessibilité des données et des connaissances par le biais, entre autres, d’événements fédérateurs comme l’organisation de data challenge et d’appels à projets.