PRIMUS

Accélérer la recherche clinique sur la SEP de plusieurs années grâce aux données synthétiques

Challenges

• Accès aux données difficile : Des années de négociations juridiques pour accéder aux données d'essais cliniques sensibles (Biogen, Merck).

• Impasse de l'Open Data : Impossible de partager des données réelles de patients atteints de Sclérose En Plaques (SEP) sans risques de ré-identification majeurs.

• Complexité de la pathologie : Besoin de conserver une bonne fidélité statistique pour entraîner un outil d'aide à la décision (CDSS) fiable.

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Maintient de la qualité statistique et de l'utilité

• Maintien de la qualité : Les données synthétiques générées conservent les mêmes propriétés statistiques que les données réelles.

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ROI

• Time-to-Data : Passage de plusieurs années de blocages administratifs (> 2 ans) à quelques semaines pour l'obtention de données exploitables.

• Lancement du CDSS : Création d'un outil d'aide à la décision clinique qui transforme la prise en charge de la SEP. En exploitant des "bras placebo" synthétiques issus de milliers de patients, cet outil permet aux neurologues de choisir les traitements les plus efficaces plus tôt, améliorant ainsi concrètement la qualité de vie des patients grâce à une médecine de précision.
• Publication scientifique : https://www.jmir.org/2025/1/e71297
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« Octopize apporte une réponse centrale : utiliser des données synthétiques permet de lever un obstacle autrement infranchissable pour un clinicien. Cela lève tout doute sur la confidentialité tout en respectant le message qui est derrière les données. » - Pr. Gilles Edan, Chef du service de neurologie du @CHU de Rennes

« On va mettre à la disposition du neurologue l’expérience de 15 000 patients. C’est un changement d’échelle, une révolution exceptionnelle. » - Pr. Gilles Edan, Chef du service de neurologie du @CHU de Rennes

+ de 15 000 données patients : La méthode Avatar a permis de rassembler et d'anonymiser les données de plus de 15 000 patients issus de cohortes et d'essais cliniques internationaux, transformant un gisement de données verrouillé en un actif stratégique pour l'IA médicale.

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