Thématiques de recherche
Une recherche à l’interface entre l’expertise clinique et la data science
Développer les approches E-santé/santé digitale
Basées sur les objets connectés ou l’analyse de données en vie réelle pour mieux comprendre l’impact des interventions sur les trajectoires de santé
Les trajectoires sont mesurées à l’aide d’objets connectés sur le sommeil, l’activité physique, les interventions médicamenteuses et non-médicamenteuses.
A base d’une analyse multifactorielle : activité physique, nutrition, sommeil ou de l’environnement :qualité de l’air, pollution, environnement personnel ou familial sur les marqueurs de santé.
Développer la connaissance des phénomènes de non recours aux soins et leur prévention
Au quotidien dans l’accompagnement des patients par une approche qualitative – quantitative dans le cadre de la collaboration avec l’Observatoire du non recours aux soins.
Explorer les relations entre déterminants personnels, et notamment la littératie en santé, et le parcours de soin des patients, notamment l’observance aux traitements.
Donner du sens aux trajectoires de soins en développant un axe de recherche qualitatif et en développant l’expertise quant à l’analyse des données issues de questionnaires.
- À la notion de non recours aux soins
- À la mise en œuvre d’actions ciblées pour favoriser la prise en charge des patients en situation de non recours aux soins.
Développer l’agrégation et la mise en forme de données
De différentes sources, nationales et internationales pour constituer des bases de recherche de grande qualité et disposer de supports de validation externes pour des modèles de stratification des risques et de médecine de précision.
Ces méthodes permettent de faciliter l’analyse et servant de support pour des indicateurs de suivi de la qualité.
Cette approche a été initiée sur trois bases de données : MARS qui est développée par le laboratoire HP2 pour disposer d’une base de données de haute qualité en recherche, la base de données européenne sur le syndrome d’apnées du sommeil ESADA (dont nous développons l’expertise datamanagement, et la base de données du renoncement aux soins sur laquelle nous avons pu développer des outils de datamanagement.
Bien qu’éloignées de la production scientifique, ces étapes sont indispensables pour mener une recherche de qualité.
Développer des approches méthodologiques innovantes
Pour analyser les données de santé.
- Avec des données au diagnostic
- Avec des données longitudinales issues des données de télésuivi des traitements (adhérence à la pression positive continue notamment) et les objets connectés comme les actimètres ou les balances connectées, les capteurs de glycémie, etc.
Approches d’intelligence artificielle (deep learning, text mining) pour caractériser les trajectoires des patients et les parcours de soins en explorant l’ensemble des données disponibles.
Intégrer les dimensions personnelles des patients aux données cliniques. Cela passe par le développement d’études basées sur l’évaluation de la qualité des soins perçue par le patient ou PROMs (Patient-reported outcomes measures).
Ces approches permettent une évaluation conjointe de la qualité des soins par les professionnels de santé et les patients avec pour finalité d’améliorer le service rendu aux patients.
Assurer la diffusion, la dissémination et la communication des différentes actions
Auprès du plus grand nombre.
Sur les leviers possibles en termes de trajectoires de soins et l’impact économique des actions de préventions
De collaboration nationale et internationale avec d’autres équipes de recherche universitaires ou industrielles.
D’étudiants, de doctorants et de post-doctorants qui contribueront au rayonnement de la chaire E-santé et à la poursuite des actions engagées.
Dans la recherche et assurer le retour de l’information et la communication des résultats.
À destination du grand public sur la recherche E-santé et les résultats obtenus en termes d’impact sur la vie quotidienne.