Science des données cliniques

Ce groupe, dirigé par Pr Jean Louis Raisaro, se focalise sur le développement et l'application de solutions innovantes fondées sur la data science et l’intelligence artificielle pour améliorer la prestation, la gestion et la planification des services cliniques. Ces solutions permettent d'intégrer et de représenter des données de santé multimodales, de les anonymiser pour la recherche clinique et de réaliser l'analyse distribuée pour les projets multicentriques. Elles permettent également d'appliquer du machine learning aux données du dossier patient à des fins de prédiction pour soutenir la prise de décision clinique.

Les membres

Jean Louis Raisaro

Professeur Jean Louis Raisaro

Chef d'équipe
Jeremie Despraz

Jeremie Despraz

Principal data scientist
He Xu

He Xu

Senior data scientist
Giorgia Carra

Giorgia Carra

Senior data scientist
Nathalie Casati

Nathalie Casati

Ingénieure logiciel senior
Manuel Spuhler

Manuel Spuhler

Ingénieur logiciel senior
Sami Perrin

Sami Perrin

Ingénieur logiciel senior
Bayrem Kaabachi

Bayrem Kaabachi

Data scientist
Bernd Illing

Bernd Illing

Data scientist
Bogdan Kulynych

Bogdan Kulynych

Chargé de recherche
Snezana Nektarijevic

Snezana Nektarijevic

Senior data scientist, membre associé externe (SDSC, EPFL)
Raphael Matusiak

Raphael Matusiak

Senior data scientist, membre associé externe (SDSC, EPFL)

Publications choisies

  • Fasquelle-Lopez J, Raisaro JL. "An Ontology and Data Converter from RDF to the i2b2 Data Model". Stud Health Technol Inform. 2022 May 25;294:372-376.
  • Froelicher D, Troncoso-Pastoriza JR, Raisaro JL, Cuendet MA, Sousa JS, Cho H, Berger B, Fellay J, Hubaux JP. "Truly privacy-preserving federated analytics for precision medicine with multiparty homomorphic encryption". Nature communications. 2021 Oct 11;12(1):1-0.
  • Gaudet-Blavignac C, Raisaro JL, Touré V, Österle S, Crameri K, Lovis C. “A National, Semantic-Driven, Three-Pillar Strategy to Enable Health Data Secondary Usage Interoperability for Research Within the Swiss Personalized Health Network: Methodological Study”. JMIR Medical Informatics. 2021 Jun 24;9(6):e27591.
  • Grishin D†, Raisaro JL†,  Troncoso-Pastoriza JR†, Obbad K, Quinn K, Misbach M, Gollhardt J, Sa J, Fellay J, Church GM, Hubaux JP. "Citizen-centered, auditable and privacy-preserving population genomics”. Nature Computational Science. 2021 Mar;1(3):192-8. († co-first authorship)
  • Scheibner J, Raisaro JL, Troncoso-Pastoriza JR, Ienca M, Fellay J, Vayena E, Hubaux JP. “Revolutionizing Medical Data Sharing Using Advanced Privacy-Enhancing Technologies: Technical, Legal, and Ethical Synthesis”. Journal of Medical Internet Research. 2021;23(2):e25120.
  • Raisaro JL, Marino F, Troncoso-Pastoriza J, Beau-Lejdstrom R, Bellazzi R, Murphy R, Bernstam EV, Wang H, Bucalo M, Chen Y, Gottlieb A. “SCOR: A secure international informatics infrastructure to investigate COVID-19”. Journal of the American Medical Informatics Association. 2020 Nov;27(11):1721-6.

Projets phares

  • MedCo : plateforme informatique pour l'analyse distribuée préservant la confidentialité des données biomédicales.
  • Synthetic Data : génération et évaluation de données synthétiques pour le partage de données biomédicales dans le respect de la vie privée.
  • AI for Sepsis : Utilisation de l'intelligence artificielle pour améliorer la qualité des soins aux patients atteints de septicémie.
  • HORUS Privacy : système informatisé pour la dépersonnalisation automatique et l'évaluation du risque de ré-identification.
  • Natural Language Processing in Medicine : système informatisé pour le traitement des textes cliniques. 
 Dernière mise à jour le 16/10/2024 à 14:26