Informations fédérées sur les ensembles de données de santé distribués au Canada
Étude de faisabilité pour explorer l’apprentissage automatique fédéré.
Résumé du projet
Mise à jour Octobre 2, 2024
Le problème
Pour éclairer la prise de décision et améliorer les résultats en matière de santé des Canadiens, les intervenants et les organismes gouvernementaux de tout le pays doivent être en mesure de mieux utiliser les données sur la santé. Les données sur la santé sont réparties dans de nombreux systèmes institutionnels, provinciaux et nationaux différents. L’un des principaux problèmes est le manque de connectivité et d’interopérabilité entre les ensembles de données sur la santé distribués, ce qui rend impossible l’exploitation de leur pouvoir collectif pour produire des informations.
L’approche traditionnelle de « partage de données » centralisé – où les ensembles de données sont combinés en les téléchargeant et en les analysant en un seul endroit – ne convient pas aux données de santé, car elle est inefficace, peu sûre, non évolutive, non souveraine et ne permet pas aux gestionnaires de données de conserver le contrôle physique et administratif des données. Les nombreux problèmes techniques, culturels, politiques, logistiques et réglementaires liés au modèle de partage centralisé des données constituent des obstacles importants à l’amélioration des résultats en matière de santé pour les Canadiens.
Comment nous le résolvons
Cette étude de faisabilité explorera l'utilisation de la technologie d'analyse de données fédérées de DNAstack qui pourrait servir à de nouveaux cas d'utilisation intéressants pour les intervenants de l'écosystème de la santé canadien. Elle cherchera à confirmer la capacité de la technologie de DNAstack à fournir des informations agrégées à l'aide de données provenant de gestionnaires de données de santé individuels; à démontrer sa capacité à tirer des informations à partir d'un réseau fédéré de plusieurs gestionnaires de données de santé; et à valider un consortium permanent d'organisations pour participer à des réseaux fédérés afin d'aider à surmonter les obstacles de longue date à l'information sur les données de santé.
Le Résultat
Le principal résultat technologique de ce projet a été un système modulaire composé de plusieurs produits logiciels permettant une analyse fédérée. Son architecture technique a été déployée avec succès au sein de l'hôpital pour enfants malades (SickKids) et du Holland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital (Holland Bloorview), les scientifiques des données des deux institutions ayant mené avec succès des analyses et validé des algorithmes d'apprentissage automatique sur des réseaux connectés de données de santé fédérées.
Autism Speaks, SickKids, Holland Bloorview et King's College London, tous partenaires d'un projet DIGITAL précédemment financé, le Initiative de partage de l'autisme, utilisent le cadre développé pour créer une initiative d’analyse fédérée de preuve de concept impliquant des ensembles de données supplémentaires.
