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Introduction équipe

L’équipe MESP a pour vocation de couvrir toutes les dimensions nécessaires à la valorisation scientifique des données complexes dans trois axes principaux : Pharmaco-épidémiologie, Périnatalité et handicap et Prévention des risques induits par la prise en charge de situations aigues dont infections associées aux soins et risques cardiovasculaires.

Thématiques

En santé publique, comme dans bien d’autres domaines, les progrès technologiques ont conduit à l’augmentation mais aussi à la complexité de l’information que l’on peut recueillir. Que cela soit par la multiplicité des sources de recueil ou la forme de l’information, l’ajout de données issues d’objets connectés la rend également évolutive soulignant encore une fois la complexité des données générées. L’exploitation de ces dernières continue néanmoins de présenter de nombreux intérêts en médecine : identification de facteurs de risque de maladie, aide au diagnostic, épidémiologie… mais va aussi faire naître de nouveaux challenges dans leur traitement. L’équipe MESP qui s’organise autour d’un pôle compétent à la fois en santé publique et en statistique, va permettre :

  • De poser les « bonnes » questions du fait de la présence de professionnels de santé ;
  • De connaître les processus d’acquisitions des données et sa complexité ;
  • De gérer les aspects éthiques, réglementaires et méthodologiques à mettre en œuvre pour la valorisation de ce type de données ;
  • De développer de nouvelles approches statistiques pour les analyser en fonction des problématiques qu’elles pourront engendrer.

 

Axes de recherche

Développements statistiques pour des données médicales complexes

  • Méthodes de fouille de données (machine learning,  exploration interactive,  analyse de graphe, … ) dans un but de partitionnement, classification ou prédiction ;

  • Méthodes de réduction de dimension ;

  • Modélisations types données fonctionnelles ou séries chronologiques adaptées aux nouveaux moyens d’acquisitions de données comme les objets connectés ;

  • Modélisations types modèles mixtes ;

  • Modélisations combinant des données de natures différentes : variables à compresser (images, radio, ...) et données cliniques « classiques ».

 
Développement de méthodologie pour adapter les données complexes aux exigences qualités de la recherche clinique

  • Intégration des données complexes dans le processus de recherche clinique ;

  • Maîtrise de la qualité des données en amont ;

  • Outils de planifications d’un projet type argumentaire pour établir rationnellement un nombre de sujets raisonnable ;
  • Stratégie d’analyse pour optimiser la reproductibilité et la lisibilité des résultats ;
  • Enjeux éthiques de l’intelligence artificielle.

 

Applications de ces développements aux thématiques de santé de l’équipe

 

Programmes de recherche en cours

BRAINI

Biomarqueurs sanguins pour améliorer la prise en charge des lésions cérébrales traumatiques légères
Responsable(s) : Jean-Luc Bosson
Contrat : EIT Health - [2020-2020]
BRAINI évaluera la performance d'un test sanguin automatisé qui peut être utilisé pour éviter les scanners cérébraux inutiles pour les patients souffrant d'une lésion cérébrale traumatique légère. Le test sanguin mesure deux protéines spécifiques du cerveau dont on sait qu'elles sont élevées chez les patients qui ont des lésions intracrâniennes.
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Certify-Health

Unlock the lock-down with Certify.health COVID19 status certificates
Responsable(s) : Jean-Luc Bosson
Contrat : EIT Health - [2020-2020]
This project proposes to develop a privacy-by-design COVID19 status certificate – telling whether a person is infected, free of infection or immune. The solution would first be available to health care professionals and then other workers.
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VIP ROOM

Réalité virtuelle pour le bloc opératoire
Responsable(s) : Caroline Landelle
Contrat : EIT Health - [2020-2022]
L’objectif de ce projet est de développer un outil éducatif efficace pour enseigner aux étudiants en médecine la prévention des infections du site opératoire. La formation innovante développée par ce projet consiste en un scénario amusant de salle d’opération en réalité virtuelle. La réalité virtuelle permet aux étudiants de s’immerger dans l’environnement de la salle d’opération et d’identifier les situations à risque. Plutôt que d’axer les objectifs sur les erreurs, la formation amusante et mémorable oriente positivement les étudiants vers des succès potentiels.
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Programmes de recherche récents

Projet TRANSIT-DISAB

Responsable(s) : Jérôme FAUCONNIER
Contrat : AGENCE NATIONALE DE LA RECHERCHE (ANR-16-CE92-0022) - UNIVERSITE GRENOBLE ALPES - [2017-2020]
Enjeux d'une transition à l'âge adulte réussie pour les jeunes en situation de handicap : étude de la participation sociale, de la santé et de la qualité de vie dans une perspective vie entière.
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Membres

Responsable(s)

Permanents

Autres

Doctorants

Thèses

Thèse en cours dans l'équipe :

Contact

Sophie.Lambert-Lacroix@univ-grenoble-alpes.fr
Tél :
Adresse : Laboratoire TIMC, Equipe MESP, Pavillon TAILLEFER, 38700 LA TRONCHE - FRANCE