Projet BoxOffice : une initiative de modernisation des cabinets médicaux

National audienceRésumé non disponibl

DiagnoseNET: Automatic Framework to Scale Neural Networks on Heterogeneous Systems Applied to Medical Diagnosis

International audienceDetermine an optimal generalization model with deep neu-ral networks for a medical task is an expensive process that generally requires large amounts of data and computing power. Furthermore, scale deep learning workflows over a wide range of emerging heterogeneous system architecture increases the programming expressiveness complexity for model training and the computing orchestration. We introduce Diag-noseNET, a programming framework designed for scaling deep learning models over heterogeneous systems applied to medical diagnosis. It is designed as a modular framework to enable the deep learning workflow management and allows the expressiveness of neural networks written in TensorFlow, while its runtime abstracts the data locality, micro batch-ing and the distributed orchestration to scale the neural network model from a GPU workstation to multi-nodes. The main approach is composed through a set of gradient computation modes to adapt the neural network according to the memory capacity, the workers' number, the coordination method and the communication protocol (GRPC or MPI) for achieving a balance between accuracy and energy consumption. The experiments carried out allow to evaluate the computational performance in terms of accuracy, convergence time and worker scalability to determine an optimal neural architecture over a mini-cluster of Jetson TX2 nodes. These experiments were performed using two medical cases of study, the former dataset is composed by clinical descriptors collected during the first week of hospitalization of patients in the Provence-Alpes-Côte d'Azur region; the second dataset uses a short ECG records between 30 and 60 seconds, obtained as part of the PhysioNet 2017 Challenge

Combining Advanced Networked Technology and Pedagogical Methods to Improve Collaborative Distance Learning

Abstrac

Preliminary results of the EPIDIA4Kids study on brain function in children: multidimensional ADHD-related symptomatology screening using multimodality biometry

Attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) occurs in 5.9% of youth, impacting their health and social conditions often across their lifespan. Currently, early diagnosis is constrained by clinical complexity and limited resources of professionals to conduct evaluations. Scalable methods for ADHD screening are thus needed. Recently, digital epidemiology and biometry, such as the visual, emotional, or digit pathway, have examined brain dysfunction in ADHD individuals. However, whether biometry can support screening for ADHD symptoms using a multimodal tech system is still unknown. The EPIDIA4Kids study aims to create objective measures, i.e., biometrics, that will provide a comprehensive transdiagnostic picture of individuals with ADHD, aligning with current evidence for comorbid presentations. Twenty-four children aged 7 to 12 years performed gamified tasks on an unmodified tablet using the XAI4Kids® multimodal system, which allows extraction of biometrics (eye-, digit-, and emotion-tracking) from video and touch events using machine learning. Neuropsychological assessments and questionnaires were administered to provide ADHD-related measures. Each ADHD-related measure was evaluated with each biometric using linear mixed-effects models. In contrast to neuro-assessments, only two digit-tracking features had age and sex effects (p < 0.001) among the biometrics. Biometric constructs were predictors of working memory (p < 0.0001) and processing speed (p < 0.0001) and, to a lower extent, visuo-spatial skills (p = 0.003), inattention (p = 0.04), or achievement (p = 0.04), where multimodalities are crucial to capture several symptomatology dimensions. These results illustrate the potential of multimodality biometry gathered from a tablet as a viable and scalable transdiagnostic approach for screening ADHD symptomatology and improving accessibility to specialized professionals. Larger populations including clinically diagnosed ADHD will be needed for further validation

hMSH5 is a nucleocytoplasmic shuttling protein whose stability depends on its subcellular localization

MSH5 is a MutS-homologous protein required for meiotic DNA recombination. In addition, recent studies suggest that the human MSH5 protein (hMSH5) participates to mitotic recombination and to the cellular response to DNA damage and thus raise the possibility that a tight control of hMSH5 function(s) may be important for genomic stability. With the aim to characterize mechanisms potentially involved in the regulation of hMSH5 activity, we investigated its intracellular trafficking properties. We demonstrate that hMSH5 possesses a CRM1-dependent nuclear export signal (NES) and a nuclear localization signal that participates to its nuclear targeting. Localization analysis of various mutated forms of hMSH5 by confocal microscopy indicates that hMSH5 shuttles between the nucleus and the cytoplasm. We also provide evidence suggesting that hMSH5 stability depends on its subcellular compartmentalization, hMSH5 being much less stable in the nucleus than in the cytoplasm. Together, these data suggest that hMSH5 activity may be regulated by nucleocytoplasmic shuttling and nuclear proteasomal degradation, both of these mechanisms contributing to the control of nuclear hMSH5 content. Moreover, data herein also support that in tissues where both hMSH5 and hMSH4 proteins are expressed, hMSH5 might be retained in the nucleus through masking of its NES by binding of hMSH4

Expérimentation des groupes d'échange de pratique en ligne den médecine générale (évaluation et proposition de recommandations)

NICE-BU Médecine Odontologie (060882102) / SudocSudocFranceF

Analyse des besoins et système d'information clinique (intérêts de la modélisation des processus de soins)

AIX-MARSEILLE2-BU Méd/Odontol. (130552103) / SudocPARIS-BIUP (751062107) / SudocPARIS-BIUM (751062103) / SudocSudocFranceF

Pilotage de la performance du circuit du médicament au travers du management des risques iatrogènes

PARIS-MINES ParisTech (751062310) / SudocSOPHIA ANTIPOLIS-Mines ParisTech (061522302) / SudocSudocFranceF

Performance durable en santé et territoire (méthode d'anticipation et d'évaluation des vulnérabilités pour les agences régionales de santé (MAEVA))

Est-il possible, de nos jours, de parler de santé des citoyens sans faire référence au territoire qu'ils occupent ? Ceci est fort peu probable, et le gouvernement français en a pris conscience et pour cela a créé et mis en place les " Agences Régionales de Santé " (ARS) permettant de définir et gérer la stratégie de la santé sur son territoire régional. Mais avant d'en arriver là, le système de santé a dû se réformer, pendant près de quatre siècles, afin d'évoluer du concept de santé au concept de système de santé. De plus, pour mener à bien ces réformes, il a fallut que les différents organismes décideurs puissent s'appuyer sur des éléments concrets, et, de fait, des indicateurs particuliers, appelés " déterminants de santé " ont été mis en place. Ainsi, tout ceci a amené le gouvernement français à créer les ARS organisés autour d'un territoire de santé et dont le cadre légal est défini à travers la loi HPST (Hôpital Patient Santé Territoire). Dès lors, en s'intéressant de plus près à la mission des ARS, il apparait qu'elle est clairement liée à la notion de performance durable, d'où l'importance de définir les concepts sous jacents à savoir : " Performance ", " Performance durable " et bien sur " Performance durable en santé ". Ainsi, pour pouvoir appliquer des principes de performance durable en santé, les ARS vont devoir s'appliquer à comprendre les mécanismes favorisant ou pénalisant une telle performance. Dès lors, les notions de " risque " et de " vulnérabilité " sont devenus des éléments clés d'une telle approche. De fait, en regardant, une fois de plus, d'un peu plus près, il apparait que la vulnérabilité est liée au risque, et que le risque est essentiellement lié à une inadéquation, ou déséquilibre, entre " l'offre " la " demande " et les " besoins " du citoyen. De fait, en intégrant ces éléments, les ARS vont devenir un véritable vecteur de performance durable en santé au niveau d'un territoire, grâce à un nouveau pilotage, à une meilleure gestion des risques et l'utilisation de la mesure de performance comme d'un outil de régulation des dépenses de santé sur le dit territoire. De part ces propos, on comprend bien que les ARS vont être au cœur de la réforme et du pilotage du système de santé en région. Or, et cela est vrai dans tous les secteurs (aussi bien privés que publics), la gestion d'un tel système ne peux s'effectuer sans un système d'information adapté. Ainsi va se poser la question de ce qu'est un système d'information pour un système de santé, mais aussi comment faire en sorte que ce système d'information consomme et produise des informations de qualité. De fait, et pour mieux comprendre tout cela, il est nécessaire d'appréhender la définition de tous les types de systèmes d'information existants, mais aussi leurs rôles dans le domaine de la santé et comment cela va bénéficier au citoyen et patient. Fort de cette approche théorique, il est maintenant intéressant de s'attarder sur l'état du système d'information en santé, et de comprendre pourquoi, en l'état actuel, il a échoué dans sa mission de service public, et ce afin de mieux comprendre comment à travers la nouvelle gouvernance des ARS, il sera possible d'avoir un système d'information en santé permettant d'atteindre des objectifs de performance durable. Le constat d'échec, ainsi que la volonté de sortir le système de santé français de l'ornière dans laquelle elle s'est enfoncée est réel. Cependant, force est de constater que pour mener à bien cette mission, et notamment en regard des systèmes d'information, il sera nécessaire d'utiliser une méthodologie adaptée. Or, après investigation, il apparait qu'une telle méthode ou approche n'existe pas, d'où la nécessité d'en définir une nouvelle, afin de satisfaire les besoins des professionnels de la santé, des citoyens et patients, et ce pour permettre au système de santé français d'atteindre des objectifs de performance durable en santé par la compréhension et la résolution de problèmes métiers issue de la demande, connue et comprise en temps et en lieu, des citoyens. Il est clair que ceci ne peut se réaliser que par une meilleure compréhension de l'environnement humain, géographique, politique, social et médical qui peut mieux être appréhendé au travers des nouvelles technologies. Ainsi, il sera possible de mettre en œuvre un certain nombre de ces technologies facilitant cette approche, soit en garantissant un accès global aux données, soit en simplifiant l'intégration d'applicatifs au sein d'un processus métier complexe, soit en fournissant des outils d'analyse et d'audit permettant des prises de décision " préventives " (temps réel) ou " correctives " (après analyse des faits passés). Le tout, évidemment, en garantissant un niveau de sécurité et d'intégrité maximum. Ainsi, cette réflexion a amené à la définition de la méthode MAEVA qui se situe au milieu d'un contexte bien particulier, composé d'acteurs (professionnels, citoyens, politiques, patients, etc.), de perturbants (connus ou inconnus, donc maitrisés ou non), du système de santé en soit (sur lequel la méthode s'applique) et des résultantes (résultat de la méthode appliquée sur l'accroissement de la performance du système de santé). Pour se faire, il a été nécessaire de bâtir la méthode en deux " couches ". La première couche, composée d'éléments appelés " fondamentaux ", permet de définir les fondations du projet à implémenter selon MAEVA. Ces fondamentaux, au nombre de quatre (plus un), permettent de définir un consensus global, pour le projet et pour la communauté de pratique associée afin de mener à bien ce projet. Le " cinquième " fondamental permettant lui de définir les éléments de poursuite vers une nouvelle version ou d'arrêt du projet si les conditions nécessaires ne sont pas atteintes pour reconduire une nouvelle version du projet. Une fois ces fondements posés, la méthode offre la possibilité de définir cinq actions qui vont permettre de gérer le projet du début à la fin. Il s'agit de : " l'Intégration ", qui permet d'intégrer les sources de données nécessaires à la réalisation du projet ; la " Détection ", qui permet de définir les éléments " déclencheurs " amenant à des situations à risque ; " l'Anticipation ", qui permet de définir des mécanismes d'auto défense vis-à-vis des " déclencheurs " ; " l'Action ", qui permet de réaliser la mission pour laquelle le projet a été défini, et enfin " l'Evaluation " qui va offrir les éléments pour analyser le projet et de fait fournir des éléments factuels au fondamental " Décider ". Tout ces éléments, étant relié au sein de la méthode à travers deux " outils " : l'itération, qui permet de compléter une phase amont avec des éléments issus d'une phase aval ; et la Zone Active de Mémorisation (ZAM) qui sert de mémoire au projet et permet non seulement d'entreposer des données de traçabilité, mais aussi de garder la mémoire des décisions prises. Cette méthode ainsi définie n'a pas été établie de façon théorique en quelques mois, mais a été issu de l'analyse d'expériences vécues au fil de cinq ans de labeur dans le domaine de la performance du système de santé. Il est à noter que l'approche consensuelle proposée par MAEVA sera d'une grande utilité pour les ARS qui vont devoir, dès le début de leur existence, travailler avec du personnel, des processus et des informations issus de divers horizons jusqu'à présent plutôt compétitifs que collaboratifs. Mais tout ceci ne constitue que la première version de la méthode, et déjà, compte tenu des publications lues ces derniers temps, il est apparut que certains travaux de recherche tels que le " Design Thinking " devraient pouvoir être intégrés partiellement ou totalement dans une prochaine " release " de MAEVA.PARIS-MINES ParisTech (751062310) / SudocSudocFranceF

Système d'information d'un comité de protection des personnes (analyse et mise en oeuvre d'un outil collaboratif sur le Web)

NICE-BU Médecine Odontologie (060882102) / SudocPARIS-BIUM (751062103) / SudocSudocFranceF