PARTAGES (déveloPpement Avancé de communs numéRiques pour l’inTelligence Artificielle Générative En Santé)

PARTAGES (déveloPpement Avancé de communs numéRiques pour l’inTelligence Artificielle Générative En Santé) est un projet coordonné par la Plateforme des données de santé (Health Data Hub). Lauréat de l’appel à projets « Communs numériques pour l’IA générative » du plan France 2030, il vise à accélérer et démocratiser l’usage des grands modèles de langage (LLM) au service des professionnels de santé.

Son objectif : créer une dynamique nationale favorisant l’émergence de solutions ouvertes d’IA générative en santé,  ainsi que leur utilisation au sein de l’écosystème de la santé, qu’il soit académique, de recherche ou industriel.

Doté d’un budget de 9,4 millions d’euros, PARTAGES s’appuie sur un consortium inédit de 32 acteurs mobilisés à l’échelle nationale :

• 10 équipes de recherche (CNRS, Inria, universités),

• 20 établissements de santé publics et privés (AP-HP, Institut Curie, Centre Léon Bérard, Ramsay Santé, ELSAN, 12 CHUs...),

• des acteurs DeepTech spécialisés en IA, dont Mistral et ReciTAL.

1. Développer des LLM médicaux

   Constitution d’un corpus de données textuelles médicales en français, ouvert, pour entraîner, évaluer et diffuser plusieurs modèles de langage médicaux en open source.

   PARCOMED - Corpus de comptes rendus médicaux disponibles ici.

   PARCOMED research only - Corpus de comptes rendus médicaux disponibles (pour la recherche seulement) disponibles ici. /!\ Dépôt ouvert sous licence CC-BY-NC 4.0.

2. Créer une base ouverte de comptes rendus médicaux fictifs

   Création et mise à disposition en open data d’un corpus inédit de plus de 5 000 comptes rendus médicaux fictifs, dont 1 450 annotés, couvrant 20 spécialités.
   Ce travail a mobilisé plus de 100 internes et jeunes médecins et servira notamment à l’entraînement de modèles spécialisés.

   PARHAF - un corpus français ouvert de comptes rendus cliniques rédigés par des auteurs humains et portant sur des patients fictifs, disponible ici.

3. Développer des modèles pour des cas d’usage ciblés

   À partir de ces ressources, PARTAGES développe sept modèles d’IA spécialisés, répondant à des cas d’usage à fort impact pour la recherche, l’innovation et le système de soins. 
    

4. Mettre en place une plateforme nationale d’évaluation fédérée

   Développement d’une plateforme souveraine d’évaluation fédérée, permettant d’évaluer des algorithmes sur des données réelles, dans un cadre réglementaire sécurisé.
   Elle sera déployée dans 20 établissements de santé mais pourra être utilisée par tout établissement qui souhaiterait y avoir accès.

PARTAGES adresse huit cas d’usage prioritaires, centrés sur l’analyse, la structuration et la génération de comptes rendus médicaux :

• Data augmentation en générant des comptes-rendus fictifs 

• Pseudonymisation automatique des comptes-rendus médicaux 

• Codage médical automatisé (DIM) à la base de comptes-rendus médicaux

• Résumé automatique de comptes-rendus médicaux

• Génération de cas cliniques pour la formation médicale

• Identification de biomarqueurs tumoraux en oncologie

• Analyse de la réponse aux traitements en oncologie

• Détection automatique en infectiologie, notamment pour lutter contre l’antibiorésistance