- Apprentissage fédéré
Le GT EDS G4 travaille sur les modalités concrètes de partage de données entre les EDS du G4. Pour cela, des travaux sont en cours, dans le cadre d’un partenariat avec l’équipe Magnet d’INRIA, sur une méthode d’apprentissage fédéré, permettant de mener des études multicentriques de manière décentralisée, c’est-à-dire sans partage de données individuelles ni directement identifiantes entre les centres participant à l’étude.
Ce projet a bénéficié d’un accompagnement de la CNIL sur plusieurs mois, en 2021, afin de préciser le cadre juridique entourant la mise en place de telles études. Deux études « preuves de concept », visant à valider cette méthode innovante, vont être lancées très prochainement avec les EDS du G4. Elles ont toutes deux obtenu l’autorisation de la CNIL à l’été 2022.
La première preuve de concept, l’étude « Parade », associe les CHU de Lille et Rouen. L’objectif clinique de cette étude est de mettre en place des modèles prédictifs de ré-hospitalisation des patients, à partir des codes diagnostics issus du PMSI. Sur le plan technique, l’objectif est de mettre en place une première étude en apprentissage fédéré, impliquant plusieurs EDS hospitaliers, afin de valider cette méthode et la solution logicielle qui y est associée, développée par l’équipe INRIA Magnet.
La deuxième preuve de concept, l’étude « Audimat », est conduite par le CHU de Lille, dans un environnement fédéré simulé, pour des raisons règlementaires. L’objectif clinique est de développer un outil de codage des différents diagnostics associés à un séjour, à partir de l’analyse textuelle du compte-rendu associé. L’objectif technique est cette fois-ci de réaliser, à la demande de la CNIL, une analyse des risques de ré-identification sur les données agrégées issues des documents textuels utilisés pour l’étude. En effet, sur l’étude Parade, les données utilisées, issues des EDS, sont des données structurées, qui peuvent donc être facilement et proprement déidentifiées. En revanche, pour Audimat, nous utilisons des données non structurées, issues des documents textuels contenus dans les EDS (comptes rendus). Ces données sont potentiellement moins bien dé-identifiées que des données structurées. Il faut donc s’assurer que les données agrégées qui en ressortent ne contiennent plus d’information individuelle ou directement identifiante. Si les résultats de l’analyse de risques montrent bien, comme on s’y attend, des risques de réidentification non significatifs, voire inexistants, cette étude sera étendue aux autres EDS du G4. Ce résultat pourra également conduire à la formalisation d’une méthodologie de référence.
- Interopérabilité
Le GT EDS G4 œuvre pour rendre les EDS des établissements du G4 les plus interopérables possibles. Des travaux sont actuellement menés dans ce but sur le format OMOP CDM (Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model), format international standard pour la collecte et le stockage des données d’observation médicale, qui vise à normaliser la structure, le contenu et la sémantique des bases de données médicales. C’est ce format qui a été retenu pour la mise en œuvre d’études sur la future plateforme interrégionale de données de santé du GCS G4. L’objectif est de faciliter la mise en place d’études entre plusieurs établissements utilisant ce format.
Les travaux du G4 sur ce modèle de données concernent dans un premier temps les flux de données suivants : PMSI, administration de médicaments et biologie. Sur le PMSI notamment, l’objectif est de se rapprocher d’autres établissements français qui travaillent également sur le sujet et d’intégrer le groupe de travail en cours de mise en place avec le Health Data Hub. Au niveau G4, l’objectif sera bien évidemment d’harmoniser le mapping des données entre nos 4 établissements, en partageant au maximum le travail réalisé sur les différents flux.
Le CHU de Lille a rejoint le consortium EHDEN (European Health Data and Evidence Network), qui promeut ce format au niveau européen, à l’automne 2020.
