AHeaD

Au cours des cinq dernières années, nous avons fait partie de trois équipes différentes (« Pharmacoepidemiology – Pharmacoepi » ; « Injuries – IETO » ; « Informatics in Health – ERIAS »). Les collaborations que nous avons développées ont finalement concentré la plupart des efforts de recherche de nos équipes, généralement autour de l’utilisation secondaire des bases de données électroniques pour l’étude de la santé et des médicaments dans un contexte réel,

Anticipant les défis de recherche qui émergeront de la multiplication, de la diversification et de la complexification des données numériques de santé, nous avons décidé d’unir nos forces dans le projet d’équipe AHeaD.

Celui-ci combinera l’expertise de nos équipes d’origine en matière de bases de données de dossiers médicaux électroniques (HERs), d’entrepôts de données hospitalières, d’ontologies, de visualisation de données, de représentation des connaissances, d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel pour la recherche en santé, constituant ainsi une formidable opportunité de recherche.

En effet, si les questions et les besoins en matière d’évaluation de la santé dans le monde réel demeureront, la manière d’y répondre changera probablement radicalement. Dans les années à venir, l’utilisation des bases de données électroniques sur la santé, qui se sont considérablement développées au cours des 30 dernières années, devra être complétée par des informations provenant d’autres sources qui contribueront à renforcer et à étayer les preuves fournies dans le monde réel. L’établissement de ponts entre la recherche appliquée en matière de santé, qui utilise déjà largement les DSE, et l’informatique apparaît donc comme une nécessité lorsqu’on envisage le développement futur de l’évaluation de la santé dans des contextes réels.

La recherche se divisera en trois axes correspondant à des objectifs et des méthodes différents :

• Données et signaux : Structuration et rapprochement des données pour la génération d’hypothèses dans l’évaluation du monde réel.
  Les hypothèses relatives aux signaux de sécurité ou à la réutilisation sont généralement présentées ou générées à partir des résultats obtenus à partir d’une source de données ou d’un type d’analyse de l’information. Nous avons l’intention d’aller plus loin en développant des approches qui combineront différents types/sources d’information pour la recherche de génération d’hypothèses à partir de données du monde réel.
• Utilisation et efficacité : Rester concentré, rester global.
  L’évaluation des médicaments et des déterminants de la santé est plus efficace lorsqu’elle se concentre sur un seul médicament ou un seul soin. L’inconvénient est de perdre de vue l’environnement global des soins (alternatives thérapeutiques ; trajectoires de soins). Nous avons l’intention de développer des recherches qui contextualiseront et caractériseront de manière plus approfondie l’utilisation globale des soins de santé autour de recherches ciblées sur l’utilisation ou l’efficacité d’un médicament ou d’un soin donné.
• Politiques et impact : Évaluer l’impact des mesures réglementaires sur la santé publique.
  En fin de compte, les hypothèses générées/confirmées dans les deux premiers axes de recherche peuvent aboutir à des recommandations officielles ou à des actions réglementaires visant à optimiser les stratégies de santé. Notre recherche évaluera ici dans quelle mesure celles-ci sont adoptées avec succès et bénéfiques pour la santé, complétant ainsi notre parcours de recherche de la génération d’hypothèses à la traduction dans la société.