« Nous avons l'occasion d'accélérer la transformation numérique des soins de santé »

De la première idée à la concrétisation d'un produit ou d'une solution, toute innovation est le fruit d'un long cheminement. En tant que Clinical Data Scientist, Ymke de Jong accélère les parcours d'innovation grâce aux données et à l'IA. De cette manière, elle s'assure que les solutions mises au point sont également applicables d'un point de vue pratique dans les soins de santé, de préférence le plus rapidement et avec le plus d'impact possible.

« Les solutions axées sur les données, notamment la science des données et l'IA, ont un énorme impact sur les soins de santé, et cette influence ne va cesser de grandir. La science des données et l'IA nous permettent d'accroître l'intelligence et l'efficacité des soins de santé, ainsi que d'améliorer l'expérience des patients et du personnel soignant, tout en maintenant les coûts à un faible niveau. »

De l'algorithme d'IA à la mise en œuvre et à l'adoption

Une multitude de nouvelles solutions faisant appel à la science des données et à l'IA sont par conséquent déjà développées. « Aujourd'hui, le défi consiste à amener ces innovations du laboratoire dans la pratique clinique », explique Ymke. « Comme l'a récemment très bien dit un collègue de l'hôpital : « En science des données et en IA, d'énormes efforts sont consentis pour mettre au point un algorithme parfait. La mise en œuvre de ce dernier en milieu hospitalier jouit d'une moins grande attention, mais c'est à ce moment-là que les vrais problèmes se posent. »

Ymke est la force motrice de l'équipe Bench-to-Bedside, qui est axée à la fois sur la recherche et la pratique des soins de santé. Une approche qui nécessite une expertise technique, notamment en développement d'algorithmes, gestion et interopérabilité des données, mais pas que : « Nous travaillons également avec des spécialistes dans le domaine des processus d'innovation et de la gestion du changement, qui réfléchissent à la meilleure manière de mettre en œuvre les nouvelles technologies dans la pratique clinique. »

Collaborer au sein d'équipes multidisciplinaires

Le projet est une initiative de l'Eindhoven MedTech Innovation Center (e/MTIC), le partenariat entre Philips, la TU/e et les trois hôpitaux locaux, à savoir le Catharina Ziekenhuis, le Máxima Medisch Centrum et Kempenhaeghe.

« Lorsque vous développez et mettez en œuvre une nouvelle application de science des données, vous avez besoin de personnes disposant de différentes compétences et issues de divers horizons, tant chez Philips qu'au sein de l'hôpital. Vous travaillez donc à chaque fois sur des projets aux compositions différentes, en fonction du domaine et de la phase du parcours d'innovation, allant du bureau du scientifique au chevet du patient. »

Les équipes travaillent systématiquement selon un cycle de six mois et une approche « Fast Track for AI Development » sur un défi clinique actuel, toujours dans le but d'accélérer l'innovation numérique dans le domaine de la santé.

« Nous avons déjà cartographié, structuré et testé divers problèmes pratiques. L'équipe travaille simultanément sur un projet que Philips a inscrit à l'agenda stratégique et sur un projet destiné à résoudre un problème pour l'hôpital. De cette façon, les organisations apprennent les unes des autres dans différents domaines, et nous apportons des innovations numériques dans la pratique clinique. »

Le principal avantage : « En partant d'un besoin clinique pertinent et en impliquant en permanence des cliniciens, les chances d'adoption devraient être nettement plus élevées. »

Du jumeau numérique à la science des données en informatique

Avec une formation en génie biomédical et une spécialisation en biologie computationnelle, il était évident qu'Ymke finirait par travailler dans le domaine des technologies de la santé : « Le corps humain est incroyablement complexe, nous sommes encore loin d'en comprendre tous les rouages. Les données nous permettent de cerner de mieux en mieux son fonctionnement, mais aussi de traduire des mesures physiologiques en informations pertinentes sur la base desquelles les spécialistes peuvent décider du meilleur traitement pour chaque patient. »

Cela se voit, par exemple, très clairement dans le concept du jumeau numérique des muscles, sur lequel elle a mené des recherches. « Avec un tel "jumeau" numérique d'un patient, vous pouvez très bien voir comment les muscles fonctionnent et réagissent aux traitements. »

Les données comme base

D'après Ymke, le plus grand défi dans presque tous les projets de données réside dans la disponibilité de données de haute qualité tant pour la recherche que pour la mise en œuvre dans la pratique clinique. « La recherche nécessite de grandes quantités de données pour entraîner les modèles et éviter les biais. L'e/MTIC joue un rôle important à cet égard. »

« Lorsque vous travaillez avec plusieurs partenaires, vous pouvez atteindre les moyens nécessaires pour développer des modèles d'IA et finalement améliorer les soins. Ou, comme l'a très bien dit un médecin récemment : « En relativement peu de temps, nous avons montré que nous pouvons accomplir davantage de choses ensemble que seuls. »

« Et c'est exactement la raison pour laquelle il est si important que nous collaborions dans ce domaine dans la région d'Eindhoven. Vous pouvez comparer l'e/MTIC à un banc d'essai pour le partage de données. Ensemble, nous avons l'occasion d'accélérer la transformation numérique des soins de santé. »