Le LIMICS

Le laboratoire d'informatique médicale et d'ingénierie des connaissances en e-Santé (LIMICS) est une unité de recherche mono-équipe et interdisciplinaire en informatique et en informatique médicale. Notre stratégie est de rendre effective la collaboration de ces deux disciplines par le développement de systèmes décisionnels innovants. Pour ce faire, nous développons des approches innovantes de traitement de l'information de santé sur les plans à la fois méthodologique et applicatif. Il s'agit de rendre les systèmes d'information (SI) plus autonomes sur la compréhension des données et des connaissances qu'ils manipulent de sorte à ce qu'ils communiquent entre eux et s'intègrent mieux dans les activités décisionnelles de soins et de recherche.

L'unité comporte 38 membres permanents incluant des chercheurs INSERM, des enseignants-Chercheurs en informatique et des médecins et pharmaciens hospitalo-universitaires qui sont proches de la pratique et permettent des collaborations multiples avec des médecins/cliniciens pour le développement et l'évaluation des produits de la recherche. Ainsi, une ambition forte du LIMICS est de se positionner comme une des principales équipes européennes en e-Santé. Les domaines d'application sont liés à la prise en compte de nouvelles sources de données (les objets connectés, les réseaux sociaux, les données environnementales mais aussi les nouvelles données médicales, telles que les données –omiques), la position centrale du patient nécessitant une communication des SI entre ville et hôpital, ou encore le vieillissement de la population qui pousse nos gouvernants à afficher comme priorité nationale le domaine de la prévention, les parcours de soins (en particulier pour des patients poly-pathologiques et poly-médiqués) et au delà les parcours de santé, ainsi que la lutte contre les déserts médicaux en favorisant le maintien à domicile des patients.

Les domaines médicaux d'application de nos approches sont variés : maladies chroniques dont le cancer (aide à la thérapeutique), maladies psychiatriques (prévention, aide au diagnostic et à la thérapeutique, parcours de soins), maladies rares et foetopathologie (aide au diagnostic) ou encore médicaments (gestion des connaissances, aide à la prescription, pharmacovigilance).

L'unité a développé sa notoriété en s'inscrivant dans de nombreux projets collaboratifs d'envergure nationale et internationale. Nos travaux de recherche en Intelligence Artificielle portent sur la représentation et la visualisation des connaissances en santé, leur formalisation à des fins d'exploitation dans des systèmes d'apprentissage et d'analyse décisionnelle à partir de données biomédicales dont les systèmes d'aide à la décision médicale. Ces recherches conduisent à la conception, la mise en oeuvre et l'évaluation auprès des utilisateurs de systèmes d'information en santé innovants dont la qualité est améliorée par leur capacité à prendre en compte le sens des informations qu'ils manipulent. Ces connaissances et ces solutions technologiques ont pour objectif d'être exploitées dans des recherches appliquées, translationnelles ou cliniques en partenariat avec d'autres laboratoires de recherche, des partenaires industriels et des structures de soins.

Il y a dans les années qui viennent un potentiel de transformation majeur du système de santé qui s'appuie sur l'amélioration de son système d'information. Notre vision en matière de perspective se situe dans le paradigme du système de santé auto-apprenant avec la nécessité de les « enrichir », en fondant leur implémentation sur l'interaction avec une base de connaissances ou un modèle dans lequel les connaissances du domaine nécessaires pour la prise de décision sont représentées de façon formelle. Il s'agit dans certains cas de connaissances a priori sur le domaine (modélisation ontologique), et dans les autres de modèles prédictifs déduits à partir des données (apprentissage).

Les thématiques de recherche associées au développement de nos travaux sont:

• recherche théorique en informatique autour de la représentation et formalisation des connaissances
• recherche appliquée dans divers domaines d'application visant à étudier l'impact des solutions proposées, avec un potentiel impact en médecine factuelle (modification d'une bonne pratique se fondant sur les données d'un hôpital ou d'un bassin de vie)
• recherche en informatique et en informatique médicale dans le domaine de l'intégration et de l'analyse de données
• recherche en informatique et en informatique médicale dans le domaine de l'aide à la décision et de l'évaluation des pratiques

Marie-Christine Jaulent