Connaissances recueillies –
Lots de travail – OPTIMA
Vue d’ensemble du projet
Pour atteindre ces objectifs, le projet OPTIMA est divisé en 9 lots de travail.
Les lots de travail
Les lots de travail 1
Gestion de projet
- Établira une solide structure de gestion de projet et de gouvernance pour aider tous les partenaires à atteindre les objectifs d’OPTIMA.
- Les responsabilités du WP1 comprendront des rapports techniques et financiers, des processus de gestion des risques et la résolution des conflits, l’analyse du chemin critique pour chaque WP, la prise de décision en temps opportun et la responsabilisation.
- Le WP1 facilitera et optimisera une collaboration efficace entre tous les partenaires du consortium, tout en veillant à ce que toutes les exigences de l’IMI2 soient respectées. La clé pour cela sera le développement d’un environnement de projet ouvert et inclusif qui encourage toutes les parties prenantes d’OPTIMA à participer activement.
Plomb: Association européenne d’urologie et de Pfizer
Lot de travail 2
Consentement éclairé, analyse générale des exigences, gouvernance et réglementation
- Assure un cadre de soutien éthique et juridique qui contribue au partage de données conformes au RGPD et à renforcer la confiance dans les solutions d’IA.
- Conseil éthique et juridique continu et suivi du développement du projet.
- Met en place un comité consultatif d’éthique (CCE) pour superviser ces activités.
- Des travaux réglementaires en vue du marquage CE des implémentations logicielles développées de l’outil d’aide à la décision basé sur des lignes directrices seront effectués, dans le but final de fournir un dispositif certifiable.
Plomb: Université de Vienne & Hoffman-La Roche AG
Lot de travail 3
Outil d’aide à la décision fondé sur des directives et recommandations
- Identifies the relevant guidelines for prostate, breast and lung cancer and translates these guidelines into electronic decision support tools, which will be integrated with EHR’s.
- Identifies critical research questions that can serve as input for the development of AI models and analyses.
- Captures retrospective and prospective data and integrates it into the data platform that will be used for building AI models.
- Assesses the impact of the support tools on guideline adherence.
Lead: Erasmus University Medical Center Rotterdam & Hoffman-La Roche AG
Lot de travail 4
Analyse des besoins techniques et en infrastructures pour la plate-forme de développement
- Rassemble les exigences techniques et utilisateur nécessaires pour développer une plate-forme informatique et de connaissances permettant un accès facile, conforme et sécurisé à toutes les données collectées ou générées au cours du projet à tous les membres du consortium. Tout d’abord, l’accent sera mis sur l’interopérabilité technique des systèmes existants. Des solutions open source seront utilisées.
- Travaillera en étroite collaboration avec WP5 en ce qui concerne les personas des utilisateurs et se concentrera sur les aspects généraux.
- Intégrera les CIC développés dans wp3 et les modèles d’IA dans wp7 dans le cadre de la plate-forme de données. Élaborer un plan de gestion des données et appliquer des normes en matière de gestion des données pour garantir la sécurité des données, la confidentialité des données et la conformité au règlement général sur la protection des données
- (RGPD) et les lignes directrices éthiques. Les données seront rendues ÉQUITABLES – trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables.
Plomb: Technologie de l’information pour la médecine translationnelle et Amgen
Lot de travail 5
Mise en œuvre et évaluation de la plateforme
- Implement the platform in selected clinical sites for testing.
- Will use the technical work performed in WP4 to build, test and adapt the data platform for various types of users (e.g., clinicians, patients, data providers, bioinformaticians, sysadmins), to get access to the most relevant information and data visualisations.
- Pilots user champions in each of the user personas including clinical users to test the platform on a regular basis; the comments and requests for changes in the platform will then be submitted to WP4 as part of a continuous development cycle.
Lead: ASSOCIATION EISBM & Amgen
Lot de travail 6
Données d’études (non)interventionnelles et collecte, préparation et intégration de données du monde réel
- Crée un catalogue de données avec des données au niveau des patients fournies par les bénéficiaires et les organisations partenaires de différents pays. Grâce à eux, l’accès aux patients atteints de cancer, aux traitements et aux résultats pertinents aux lignes directrices existantes et à d’autres questions de recherche prioritaires est possible.
- Construit la couche de données, qui fournira un moyen homogène et standardisé pour la plate-forme OPTIMA d’accéder aux données indépendamment de leur origine, type, format ou emplacement.
- Les fournisseurs de données qui ne téléchargent pas leurs données sur les serveurs optima centraux seront des nœuds d’un réseau d’apprentissage fédéré. De cette façon, les modèles Machine Learning / Deep Learning exécutés dans la plate-forme OPTIMA pourront être entraînés à l’aide de jeux de données situés dans des emplacements physiques séparés, sans avoir besoin de partager les données.
- En outre, nous travaillerons en étroite collaboration avec les WP4 et WP7 pour créer un catalogue de données centralisé pour l’analyse et l’exploration des données au niveau du patient afin de permettre des analyses d’IA plus complexes.
Plomb: Université d’Oxford & Bayer AG
Lot de travail 7
Mise en œuvre de la base de connaissances en intelligence artificielle
- Lead: HZDR & Pfizer Will create explainable AI tools to support decisions in the clinics based on a variety of data sources and data sets provided by WP6 and informed by the gaps in guidelines prioritised by WP3. From the beginning we will include existing TRIPOD 3 or 4 AI models will be reused.
- A continuous machine-learning model deployment process of the AI models will allow permanent quality assurance of the models supported by WP5. Continuous updates and shipping of these updates to be implemented in WP4 as well as support of validity and impact assessment in WP3
- The platform will allow the development and integration of new AI models by future users subject to strict clinical validation (using relevant guidelines) and approval of the Scientific Governance Board.
Lead: CASUS, Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf & Pfizer
Lot de travail 8
Diffusion et communication
- Assure une large communication et diffusion des résultats d’OPTIMA à toutes les parties prenantes, y compris les patients, les organisations de patients, les organismes de réglementation, les prestataires de soins de santé, les chercheurs, l’industrie, les payeurs de soins de santé, les cliniciens, les décideurs politiques et le grand public.
- OPTIMA tirera parti des réseaux de communication de ses divers partenaires du consortium pour s’assurer que des messages de communication personnalisés sont élaborés et reçus par les publics clés du projet.
Responsable : ARTTIC Innovation GmbH & Pfizer
Lot de travail 9
Exploitation et viabilité des résultats
- Identifier des stratégies de durabilité à long terme pour s’assurer que les résultats et les outils d’aide à la décision clinique générés par OPTIMA sont efficacement mis en œuvre, développés et intégrés dans la pratique clinique bénéficiant aux patients à l’avenir.
- Les possibilités de collaboration scientifique précieuse sont évaluées
- Ces objectifs ambitieux seront atteints en collaboration avec toutes les parties prenantes et s’appuieront sur l’établissement de liens solides avec de multiplesorganisations.
Responsable : EAU & Pfizer
