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Loamics et MyDataModels vont collecter, traiter et analyser les données médicales pour améliorer le parcours de santé des patients

Les départements d’enseignement et de recherche générale des Universités Côte d’Azur et de Rouen en partenariat avec le Département d’Enseignement et de Recherche en Médecine Générale (DERMG) ont annoncé avoir choisi les sociétés Loamics et MyDataModels pour le traitement et l’analyse de données médicales. Cette décision a été prise dans le cadre du projet PRIMEGE (Plateforme Régionale d’Information en MEdecine GEnérale) qui a pour objectif de collecter des données anonymisées directement à partir du logiciel de consultation sans effort du médecin afin d’alimenter une base de données à des fins de recherche et d’évaluation des pratiques en médecine générale.

Une analyse globale pertinente des données médicales est d’autant plus ardue que les différents logiciels utilisés ne communiquent non seulement pas entre eux mais aussi de façon partielle avec le service de santé public. La non-interopérabilité des systèmes, l’hétérogénéité, le caractère personnel, le volume, la sécurité et la gouvernance des données médicales sont autant de défis majeurs à relever pour obtenir des données de qualité, préalable indispensable, à des analyses fiables. Pour y parvenir, les Universités Côte d’Azur et de Rouen et le DRMG font appel à la solution proposée par Loamics et MyDataModels.

LOAMICS, filiale d’ENERGISME

Depuis mars 2021, Energisme met à disposition par sa filiale Loamics, l’infrastructure logicielle qu’elle avait développé pour sa solution N’gage. Loamics, éditeur de logiciel, a développé une suite logicielle en mode PaaS, pour répondre aux enjeux data. Solution d’automatisation et d’industrialisation de la préparation et du traitement de la donnée en continu et en temps réel, cette infrastructure  se connecte à n’importe quelle source de données et traite n’importe quel protocole de transmission pour ensuite fiabiliser et homogénéiser les données. Les processus utilisés par DataCollect de Loamics sont optimisés pour alimenter les modèles de machine learning et permettent la création de très grands ensembles de données qui ne sont pas affectés par les biais de transformation.

Une fois l’intelligence des données révélée, elles sont prêtes à être soumises à la plateforme d’Intelligence Artificielle et de modélisation prédictive Data de MyDataModels. Cette dernière a fait le choix d’algorithmes génétiques. Leur complexité maîtrisée combinée à des ensembles de données souvent réduits aboutit à une plateforme qui génère un modèle en quelques minutes.

Ce projet est en cours de déploiement sur un cloud privé, certifié HDS (Hébergement des Données de Santé) qui répond à l’ensemble des problématiques de sécurité. David Darmon, Médecin, Directeur du département d’enseignement et de recherche en médecine générale et Professeur à l’Université Côte d’Azur déclare :

« Aujourd’hui, en France, nous n’exploitons pas le potentiel des données médicales. Nous avons commencé par lancer un pilote avec Loamics qui s’est relevé très concluant et dont les résultats nous ont décidés à confier le projet à Loamics et MyDataModels. Notre ambition est simple, valoriser les données à notre disposition pour améliorer le diagnostic, accélérer la recherche, assurer un suivi personnalisé des patients tout en sécurisant au maximum ces données que nous savons sensibles. »

Stéphane Bollon, CEO de Loamics, déclare de son côté:

« Loamics, est une solution transverse à tous les secteurs d’activités. Dans le domaine de la santé, un de ses avantages différenciants réside dans notre capacité à gérer les métadonnées c’est ce qui permet d’anonymiser très facilement les données et de nous affranchir des sujets de sécurité. Nous proposons une solution unique sur le marché et nous sommes confiants dans notre capacité à avancer avec les entreprises qui ont testé notre solution et qui sont unanimes sur la valeur apportée. »


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Thomas Calvi

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