Validation d'algorithmes de ciblage des patients atteints de Leucémie Myéloïde Chronique (LMC) dans le SNDS : une étude conduite à l’aide des données du SNDS couplées aux données cliniques des dossiers médicaux de patients LMC (BOAS-LMC)
Description grand public :
Lancé en 2021, le projet BOAS-LMC vise à faciliter la manipulation des données de santé à des fins de recherche et les mettre à disposition de la communauté scientifique. Dans le cas de la LMC, il existe un besoin non couvert chez les patients après échec des ITK, qui amène de nouvelles stratégies thérapeutiques et des parcours de soins hétérogènes, qui doivent être analysés par la recherche.
Description détaillée :
Les porteurs du projet LMC-BOAS ambitionnent de développer et de valider des algorithmes de ciblage, permettant d’identifier les personnes atteintes de LMC dans la base principale du SNDS, bien que cela s’avère difficile. En effet, beaucoup sont suivis par un médecin de ville (dont les données ne sont pas intégrées dans la base principale du SNDS), et les hospitalisations concernent les cas les plus sévères.
De plus, l’indication de prescription des ITK n’étant pas limitée à la LMC, les données relatives aux dispensations ne peuvent pas servir de seule et unique base pour cibler les patients. C’est pourquoi les porteurs du projet se concentrent sur le développement d'algorithmes de ciblage dans la base principale du SNDS.
Pour ce faire, les porteurs de projet vont chaîner les données issues de la base principale du SNDS à des données extraites du système d’information hospitalier du Centre Léon Bérard (Gold Standard, c’est-à-dire la base de données de référence pour la LMC). Les algorithmes seront testés sur ces données afin de calculer les indicateurs de performance pour chacun des algorithmes. La mise à disposition des indicateurs de performance permettra aux équipes de recherche de sélectionner l’algorithme à utiliser en fonction de leurs besoins (sensibilité maximale, spécificité maximale). Le projet LMC-BOAS est ainsi innovant car il chaîne les données d’un Gold Standard clinique à celles de la base principale du SNDS, et propose des algorithmes basés sur des méthodes d’intelligence artificielle et de machine learning.
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