Bibliothèque ouverte d’algorithme en santé : ouverture de la huitième vague (23/04)

Publié le vendredi 07 mars 2025 à 09h49

Soutenir le développement et la validation d'algorithmes de ciblage dans le système national des données de santé (SNDS) : c'est l'objet de l'appel à manifestation d'intérêt (AMI) piloté par le Health Data Hub (HDH) dans le cadre du projet de bibliothèque ouverte d'algorithmes en santé (Boas). La huitième vague de l'AMI est ouverte jusqu'au 23 avril 2025 : 4 à 5 projets seront sélectionnés.

Soutenir le développement et la validation d’algorithmes

À l’occasion de cette 8e vague et pour permettre l’accélération du remplissage de la bibliothèque, visant à “s’assurer que les algorithmes répondent au besoin de l’écosystème”, les projets candidats devront “favoriser l’ouverture d’algorithmes de ciblage” selon 3 modalités :

1️⃣ la documentation médicale et technique d’algorithmes de ciblage existants pour favoriser leur réutilisation large (thématique 1) ;
2️⃣ la validation ou sophistication et la validation d’algorithmes développés par des institutions nationales de référence (thématique 2) ;
3️⃣ développement, évaluation et validation de nouveaux algorithmes de ciblage (thématique 3).

“Les algorithmes de ciblages dans le SNDS sont des méthodes permettant de repérer, sur la base des données disponibles, les personnes présentant une pathologie ou un trait de santé particulier, explique le HDH. Permettant de constituer des populations d’étude de manière reproductible, ces algorithmes sont des outils essentiels à l’analyse fiable des données mais leurs développement, validation et réutilisation restent souvent complexes.”

Ces algorithmes de ciblage publiés “restent souvent fragmentaires, peu accessibles ou méconnus”, souligne le Health Data Hub, ajoutant que “peu d’entre eux sont validés, c’est-à-dire ont vu leurs performances évaluées sur un jeu de données tierces, car les processus de validation sont généralement complexes et coûteux”.

Pour faire face à cette problématique a été développé le projet Boas. Son objectif est :
• de soutenir et d’encourager le développement et la validation d’algorithmes ;
• de mettre en place et d’alimenter une bibliothèque open source d’algorithmes de ciblage sur le SNDS.

Objectif : “alimenter proactivement la bibliothèque” :

L’AMI s’adresse aux projets portant sur le développement, la mise à jour ou la validation d’algorithme(s) de ciblage dans le SNDS, le but étant d'”alimenter proactivement la bibliothèque et [de] contribuer dès maintenant aux travaux de la communauté”.

L’ensemble des éléments nécessaires à une réutilisation simple des algorithmes de ciblage développés ou validés devront être publiés en open source avec :
• une licence permissive (non copyleft) ;
• une implémentation opérationnelle ;
• et une documentation complète de l’algorithme.

Les dossiers de candidatures sont évalués par un jury constitué d’experts du numérique en santé qui proposeront ensuite au HDH une sélection des candidatures reçues.

Les projets sélectionnés seront accompagnés tout au long de leur parcours par le Health Data Hub sur les différents aspects nécessaires à leur réussite :
• accompagnement financier ;
• appui dans la demande d’accès aux données ;
• accompagnement technique ;
• accompagnement scientifique.

Un accompagnement financier de 100K€ maximum :

Les algorithmes devront être :
• “clairement documentés” ;
• “décrits en langage naturel” ;
• et “implémentés dans différents langages de programmation”, indique le Health Data Hub.

Les algorithmes des lauréats devront par ailleurs pouvoir être ouverts à la revue et à l’amélioration par les pairs “dans un cadre collaboratif” et fourniront ainsi à la communauté “une boîte à outils facilitant le mutualisation des efforts et ainsi l’innovation en santé”, précise le HDH.

Les lauréats pourront bénéficier d’un accompagnement financier d’un montant maximal de 100 000 euros, dans le respect de la réglementation liée aux aides d’État. Il leur est également proposé un accès à titre gratuit à un espace sécurisé d’analyse des données sur la plateforme du Health Data Hub “pour une durée déterminée”.

Des algorithmes destinés à devenir open source :

Comme les 25 lauréats des sept premières vagues de l’AMI Boas, les algorithmes lauréats de cette 8e vague sont destinés à devenir open source pour être mis à disposition de la communauté scientifique via la Bibliothèque ouverte d’algorithmes en santé. Pour le moment, 19 algorithmes sont déjà accessibles gratuitement sur la section dédiée du site du Health Data Hub.

Un appel articulé en plusieurs vagues

Les projets “Boas” sont sélectionnés depuis près de 4 ans à travers différentes vagues, sur une période allant de septembre 2021 à fin 2024.

👉 Le formulaire de candidature est à remplir sur la plateforme www.demarches-simplifiees.fr, accessible via ce lien.

📌 Contact pour toute question ou demande d’information : opensource@health-data-hub.fr.

Contexte du projet “Boas” :

Créé en 2016, le SNDS “correspond à l’importante base de feuilles de soin de l’Assurance maladie (Cnam), où les données sont déidentifiées à des fins de recherche”, rappelle le HDH, soulignant que cette base “un potentiel infini pour la recherche et l’innovation”.

“Face à la complexité de cette base de prestations non initialement créée à des fins de recherche, les chercheurs et utilisateurs des données ont entrepris depuis des années de développer des outils d’exploration et d’analyse, ajoute le Health Data Hub. Parmi eux, les algorithmes de ciblage représentent un élément majeur puisqu’ils permettent d’identifier la population d’étude. Ils font et ont fait l’objet de nombreuses publications scientifiques au regard de l’importance de leur fiabilité pour la robustesse des analyses qui seront faites à partir de ces populations.”

Cet enjeu est identifié de longue date ; le réseau ReDSiam, créé en 2014, constitue une initiative importante regroupant un grand nombre d’experts du SNDS qui analysent de manière critique ces algorithmes au sein de groupes de travail thématiques.

En 2021, le Health Data Hub a lancé le projet Boas (Bibliothèque ouverte d’algorithmes en santé), en partenariat avec plusieurs structures dont le réseau Redsiam, le CépiDc, Bordeaux PharmacoÉpi, la Drees, l’Institut Pierre-Louis Épidémiologie et Santé Publique (iPLesp), l’Atih, PELyon et l’équipe Repères.

Pour soutenir le développement et la validation de tels algorithmes, l’appel à manifestation d’intérêt (AMI) Boas vise à constituer une bibliothèque ouverte d’algorithmes de ciblage qui bénéficiera à l’ensemble de la communauté.

Les projets ciblés :

• intérêt du projet : “le travail sur les algorithmes considérés doit présenter un intérêt public et scientifique fort, et apporter une valeur ajoutée intéressante par rapport à l’état de l’art” ;
• pertinence de la méthodologie : la méthodologie retenue pour le projet doit permettre de développer, faire évoluer et/ou valider les algorithmes étudiés en assurant des résultats de qualité. Elle doit apporter une évaluation des performances de ces algorithmes” ;
• faisabilité technique du projet : “dans le cadre de ce premier AMI, seront privilégiés des projets de complexité modérée, avec un certain degré de maturité et pouvant donc laisser espérer l’ouverture rapide de l’algorithme. Lorsque des données tierces sont nécessaires au projet, il s’agit donc de prendre en compte leur accessibilité et les étapes liées à l’appariement” ;
• partage des résultats : “les algorithmes développés et/ou validés au cours du projet seront partagés à la communauté sur les principes de l’open source dans la bibliothèque Boas. Ce critère de partage concerne tous les éléments nécessaires à la réutilisation effective des algorithmes par la communauté, incluant une documentation adéquate et une implémentation concrète” ;
• implication et expérience de l’équipe projet : “l’équipe projet doit disposer des capacités et des ressources pour mener à bien le projet, à la fois en termes de compétences SNDS, cliniques et méthodologiques, mais aussi en termes d’implication”.