Sciences de l’information médicale

Mission du service des sciences de l'information médicale

Le service des Sciences de l’Information Médicale (SIMED) a une activité de recherche et développement dans le domaine des sciences des données et de l’information, et des facteurs humains dans les processus digitalisés.

Données, information et intelligence artificielle (Data)

Les données jouent un rôle croissant en santé et en médecine. La capacité à améliorer la connaissance médicale, à créer de la connaissance à partir de données, à les utiliser pour des activités de prévention, de meilleure compréhension, d’aide au diagnostic, d’évaluation et de prévention et prédictions sont au cœur de nos activités.

Les données représentent de nombreux défis. En santé et en médecine, elles sont multimodales : elles sont constituées de textes, comme des rapports ou des articles scientifiques ; elles sont faites d’images, comme des radiographies, de signaux comme les électrocardiogrammes, de chiffres pour les laboratoires, ou encore de formulaires, pour ne citer que quelques exemples. Elles sont hétérogènes, car proviennent de nombreuses sources différentes. Finalement, elles sont temporelles, car la plupart de ces données varient dans le temps pour une même personne, pour une même population.

Afin de permettre d’analyser ces données, une activité importante du service consiste à en clarifier et en définir la sémantique. Ceci ce fait notamment avec une stratégie basée sur l’énumération de toutes la variables exprimées dans le systèmes, qui sont ensuite manuellement encodées dans diverses classifications ou traduites dans des langages sémantiques formels.

Une autre activité consiste à labelliser des données de manière massive afin de soutenir des activités d’apprentissage machine automatique (Deep learning),

Les sources de données étant ainsi globalement interopérables et enrichies de méta-données et de sémantique, elle permettent de soutenir diverses méthodes analytiques, formelles, probabilistiques et algorithmiques (machine learning) pour soutenir les activités opérationnelles, de soins et de recherche des HUG.

Exemple : nos chart covid

Facteurs humains et interactions homme-machine (EvaLab)

De plus en plus, nous inter-agissons avec des systèmes digitalisés. téléphones portables et app, Internet, ou simplement la visualisation de données, ces outils sont devenus ubiquitaires. Le team EvaLab s’intéresse particulièrement à comprendre et développer des paradigmes d’interactions adaptés à des contextes spécifiques, les parents, les enfants, les personnes âgées, des professionnels de la réanimation, ou encore des décideurs confrontés à des chiffres. Ceci implique des approches centrées utilisateurs/trices, adaptées à répondre à des questions, dans des contextes spécifiques.

Exemple : Infokids

Recherche, développement et enseignement

Dans tous ces domaines, nous développons une forte activité de recherche et enseignement, notamment en coordination avec la Faculté de Médecine et la Faculté des Sciences de l’université de Genève.

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Dernière mise à jour : 10/12/2020