L’allongement de l’espérance de vie ainsi que les changements dans nos habitudes de vie conduisent à une augmentation de la prévalence de pathologies complexes désormais devenues majoritaires comme les pathologies cardio-vasculaires, les cancers, les pathologies métaboliques (diabètes), neurologiques (maladies de Parkinson, d’Alzheimer, troubles de l’humeur, addictions), mais aussi les maladies infectieuses. L’augmentation des coûts liés au traitement de ces pathologies, à l’absence fréquente de réponse aux traitements, ainsi qu’à l’apparition d’effets secondaires indésirables devient insoutenable pour notre système économique et de santé, ce qui peut mettre en péril le droit fondamental qu’est l’accès aux soins médicaux de qualité. Dans ce contexte, le grand défi de la médecine est de développer une approche personnalisée des pathologies, basée sur une meilleure compréhension des caractéristiques uniques de chaque patient afin d’améliorer leur prise en charge.
Notre Ambition:
L’initiative MedReSyst vise à développer les outils nécessaires à la mise en place d’une médecine des réseaux et des systèmes (network medicine), permettant d’appréhender le patient dans sa globalité et d’améliorer sa prise en charge depuis le dépistage jusqu’au traitement.
Les acteurs clés de l’initiative:
MedReSyst rassemble les 5 universités francophones (UCLouvain, ULB, ULiège, UMons, UNamur), les centres de recherche Multitel et Cetic et un certain nombre d’hôpitaux clés.
Les acteurs clés de l’initiative:
MedReSyst rassemble les 5 universités francophones (UCLouvain, ULB, ULiège, UMons, UNamur), les centres de recherche Multitel et Cetic et un certain nombre d’hôpitaux clés.
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Nos principaux axes de travail:
L’initiative MedReSyst veut développer une médecine des réseaux et des systèmes basée sur une approche holistique (c.a.d. qui prend en compte le patient dans sa globalité), en s’appuyant entre autres sur des données biologiques (à savoir ADN, ARN, protéines et métabolites), exposomiques (facteurs environnementaux auxquels le patient a été exposé) et cliniques détaillées et sur l’intelligence artificielle (IA) pour d’une part, établir une cartographie individuelle des facteurs de risque et des éléments protecteurs de la santé d’une personne, et d’autre part, prédire le risque de développer une maladie ainsi que la réponse aux traitements de manière personnalisée.
Les modèles développés avec l’IA sont peu utilisés en clinique aujourd’hui, car ils se présentent souvent comme des systèmes de décision rigides et en « boîte noire”. Par le déploiement de modèles en apprentissage continu, nourris par des données et de l’expertise venant de coalitions d’experts multidisciplinaires au sein des hôpitaux (coalitions apprenantes), les experts interagissent en continu avec le modèle IA. Les données et annotations fournies sont régulièrement révisées par les pairs, selon l’évolution des patients et les cas rencontrés. Cette approche innovante contribuera à mettre en place des processus où le numérique et le personnel soignant se renforcent l’un l’autre dans un cercle vertueux, ainsi qu’à établir une confiance vis-à-vis de l’IA dans le secteur médical. Cette initiative s’inscrit dans le domaine d’innovation stratégique « les innovations pour une santé renforcée » (technologies diagnostiques et médicales, e-santé, et hôpital du futur).