Principais conclusões do painel de discussão sobre “Visão estratégica para doenças raras”, com a Prof.ª Anita Burgun, pesquisadora associada do Instituto Imagine; Thibaud Guymard, diretor de Inovação, Serviços e Digital da Biogen; Solange Roumengous, diretora de Parcerias Industriais do Banco de Dados Nacional Francês de Doenças Raras; Corinne Blachier Poisson, presidente da Amgen na França; e François Macary, especialista em interoperabilidade semântica da Use & Share.
Perguntas de Virginie Lasserre, diretora de Relações Externas da Johnson & Johnson.
Esta mesa redonda na Cúpula AI a Saúde 2024 centrou-se no uso de data de saúde data artificial intelligence lidar com atrasos e impasses no diagnóstico de doenças raras. Com contribuições de importantes atores das áreas de pesquisa, saúde e indústria, o debate destacou a necessidade de uma mobilização coletiva para melhorar a vida de mais de 3 milhões de pacientes na França afetados por doenças raras.
A iniciativa CSF
O Comitê Estratégico de Indústrias (CSF) promove a colaboração entre os setores público e privado para aumentar a atratividade da França no campo da inovação em saúde. O programa AI, Data e Saúde do CSF concentra-se nas doenças raras, com base em iniciativas bem-sucedidas do passado na área de oncologia. Essa escolha decorre do robusto ecossistema francês, que inclui instituições como o Institut Imagine e o Data Nacional Data Doenças Raras (BNDMR), além de AI significativa AI .
O BNDMR e seu papel
O BNDMR é um data nacional data de saúde que apoia a pesquisa, as estratégias de atendimento e o diagnóstico de doenças raras. Ele coleta data do aplicativo BAMARA, utilizado por médicos em toda a França, para criar um conjunto de dados padronizado. AI atuais AI incluem a automação data de prontuários médicos e o desenvolvimento de metodologias para a análise de pequenos conjuntos de dados, típicos das doenças raras, com o objetivo de acelerar o acesso ao tratamento.
A necessidade de data abrangentes
O Institut Imagine defende a integração data diversos de pacientes, desde estudos genéticos até exames de imagem, em AI multimodais. Esses modelos analisam conjuntos de dados holísticos para melhorar o diagnóstico e o tratamento. As colaborações internacionais, como as realizadas com instituições canadenses, concentram-se no compartilhamento de modelos, em vez data, garantindo a privacidade e promovendo o progresso global na pesquisa de doenças raras.
A importância da interoperabilidade
François Macary, da Use&Share, destacou o papel fundamental da interoperabilidade para permitir AI acesse e interprete data diferentes sistemas. Vocabulários padronizados como SNOMED CT, LOINC e ORPHAcodes garantem que data ser compartilhados e analisados de forma eficaz. A França está avançando na adoção desses padrões, essenciais para a criação AI robustas AI e para a melhoria dos resultados dos pacientes.
A contribuição da Biogen
A Biogen, líder em terapias inovadoras para doenças neurológicas raras, destacou a importância de um diagnóstico precoce e preciso. Atrasos no diagnóstico de 5 a 8 anos e altas taxas de diagnósticos errôneos prejudicam a qualidade de vida dos pacientes. A Biogen está colaborando com a BNDMR e a CSF para utilizar AI reduzir esses atrasos, visando apresentar resultados concretos por meio de projetos coletivos até 2025.
Data como prioridade
O sucesso das AI depende de data de alta qualidade. Os líderes do CSF enfatizaram a importância de avaliar data e garantir a transparência na data . Ao melhorar data e a qualidade data , a França pode criar um ecossistema de inovação em saúde atraente e eficaz.
Conclusão
A ambição coletiva é apresentar casos concretos AI até setembro de 2025, demonstrando avanços tangíveis na redução dos atrasos no diagnóstico de doenças raras. Ao unir esforços dos setores público e privado, aproveitar data robusta e adotar padrões interoperáveis, a França está pronta para assumir a liderança neste domínio transformador.
