Waleo 3 : Déclarations d'intention (PDF) - Recherche et Technologie

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Waleo 3 Déclarations d’intention Acronyme : NANOVAC Titre : Vaccination mucosale avec des nanoparticules Durée : 36 mois Promoteur : Véronique Préat, Université Catholique de Louvain Coord. scient. : Véronique Préat (O2/764 73 09 ou 73 20) Résumé Le projet vise à développer un système d’administration mucosale de vaccins en les encapsulant des nanoparticules pour les protéger de la dégradation enzymatique, favoriser leur contact avec la muqueuse et leur absorption, prolonger le relargage de l’antigène et/ou moduler la réponse immune. Sur base de l’expertise existant chez les partenaires, l’objectif sera de développer une formulation simple de nanoparticules contenant d’un antigène pour lequel une immunité mucosale est nécessaire. L’effet d’adjuvant sera étudié pour optimiser la réponse immunitaire. NANOVAC (172) Page 38/66
Waleo 3 Déclarations d’intention Acronyme : NAVIMED Titre : Navigation intuitive dans les données médicales Durée : 36 mois Promoteur : Thierry Dutoit, Faculté Polytechnique de Mons Coord. scient. : Matei Mancas (+3265374743) Partenaire n˚1 : Prof. Monique Noirhomme Institut d’Informatique Université de Namur (FUNDP) Rue Grandgagnage, 21 B-5000 Namur Partenaire n˚2 : Dr Jean Pierre Sabot Directeur médical Réseau Hospitalier de Médecine Sociale A.S.B.L. Rue Louis Caty 136 B7331 Baudour Tél : 065 / 76.81.11 Fax : 065 / 64.39.95 Parrain n˚1 : POLYMEDIS SA Olivier Lequenne Administrateur délégué Rue Descartes 1/2 7000 Mons Résumé But du projet : Ce projet part d’une constatation pratique en milieu hospitalier : un des problèmes majeurs des cliniciens est de retrouver les données utiles dans une masse d’informations issues du dossier patient (administratif, anamnèse et examen clinique, données infirmières, examens complémentaires, traitements en cours, etc. . . ) Le projet NAVIMED a donc un double but : 1/ L’organisation et la présentation optimale des données du patient au médecin ou à d’autres intervenants en fonction de leur spécialité ou du contexte particulier du patient 2/ La comparaison de certaines données (structurées ou non) d’un patient avec celles de patients déjà soigné afin d’améliorer la prise en charge du patient présent L’outil issu du projet devra être capable de présenter au médecin une visualisation basée sur la notion d’arbres des données. Les données les plus pertinentes pour ledit spécialiste ou la pathologie seront placées au centre, et il pourra naviguer très intuitivement à travers ces données mais aussi, de proche en proche dans les données qui y sont moins directement liées s’il le désire au fur et à mesure de la progression de son raisonnement. Le but est de donner la possibilité de trouver l’information utile très rapidement tout en laissant la possibilité de visualiser des données moins cruciales mais qui pourraient malgré tout être liées à la pathologie. Le spécialiste pourra aussi comparer grâce à un outil automatique les données texte, signaux ou images du patient avec celles d’autres patients afin de voir si parmi ceux qui sont les plus similaires, un diagnostic ou des traits communs semblent se dégager. Grandes étapes du projet : Ce projet présente quatre grandes étapes : 1/ L’interface : Une interface intuitive est une des clés de l’utilisation régulière de cet outil par les médecins. La représentation des données hiérarchisées de manière optimale par rapport à la spécialité du médecin qui l’utilise pourra se faire en 3D avec des codes de couleurs et de formes simples. Le but de cette interface est de libérer la charge cognitive du médecin des contraintes de recherche des données afin qu’il puisse se concentrer sur la prise en charge du patient et la réflexion y afférente. 2/ Architecture d’hiérarchisation des données : Les données doivent être structurées en utilisant une norme médicale basée sur les outils XML/UML. Un outil spécifique permettra de rattacher chaque donnée à un concept médical (puisé dans l’UMLS ou un autre outil d’organisation des concepts médicaux). Une fois définie pour chaque spécialité, cette structure pourra être directement utilisée pour le parsing des données. L’architecture mise au point devra être suffisamment évolutive pour permettre de rajouter facilement une spécialité ou des nouvelles données. 3/ Hiérarchisation des données structurées ou semi-structurées : Ces données regroupent les formulaires, et les textes libres (anamnèse médicale ou commentaires des infirmières par exemple) mais aussi les analyses (sang, urine, etc. . . ). Il s’agit ici de mettre au point un système qui recherche des mots clés où des données bien précises afin de les regrouper par similarité et de pouvoir les rattacher aux concepts précédemment décrits. 4/ Hiérarchisation des données non-structurées : Ces données regroupent les signaux monodimensionnels (respiratoires, EEG, ECG, etc..) mais aussi les signaux bidimensionnels (radios, etc. . . ) et multidimensionnels (scanners, IRMs, PET-scan, etc. . . ). Lorsqu’une partie d’un signal ou d’une image d’un patient sont fournis par le médecin les patients qui ont des signaux similaires apparaîtront par ordre de similarité. Cette hiérarchisation permet de pencher pour un diagnostic si celui-ci est commun à de nombreux patients dont les images sont similaires au patient courant et qui ont déjà été diagnostiqués auparavant. Conclusion : le système vise à la fois à faciliter la navigation dans le dossier médical d’un patient donné mais également à permettre la navigation entre des dossiers présentant des patterns comparables. NAVIMED (162) Page 39/66
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