Plateforme Virtual Patient – Prof. Charlotte Bunne (EPFL) et Prof. Olivier Michielin (HUG)

Mieux intégrer les données médicales pour guider une prise en charge oncologique personnalisée

Ce « fonds affecté » a été attribué à la Prof. Charlotte Bunne (EPFL) et au Prof. Olivier Michielin (HUG) en juillet 2026 pour une durée de 4 ans. Soutenu par une généreuse contribution de la Loterie Romande.

Aujourd’hui, le diagnostic et la prise en charge du cancer reposent sur de nombreuses données – issues d’analyses des tissus, du génome, des protéines, de l’expression des gènes et des dossiers cliniques – souvent analysées séparément. En Suisse, ces données sont en plus réparties entre différents hôpitaux, ce qui complique leur exploitation. Le projet Virtual Patient vise à surmonter cette fragmentation en créant une plateforme basée sur l’intelligence artificielle. Son objectif est de rassembler toutes ces informations pour produire un profil complet et cohérent de chaque patient afin d’aider les médecins à mieux comprendre la maladie et à planifier les traitements.

En connectant différentes sources d’information, Virtual Patient offrira aux équipes médicales une vue d’ensemble plus précise et cohérente de chaque situation clinique.

Cela pourra :

• améliorer la qualité et la rapidité des diagnostics
• orienter plus efficacement les choix de traitements personnalisés
• réduire le nombre d’examens inutiles
• faciliter la coordination des soins entre institutions

À terme, cette approche pourrait améliorer l’accès à des stratégies thérapeutiques innovantes, notamment pour les cancers complexes ou rares.

Approche

La plateforme utilise une nouvelle génération de modèles d’IA entraînés sur de grandes quantités de données médicales variées. Elle intègre des examens courants comme l’histopathologie, la protéomique et la transcriptomique spatiales, le séquençage génétique et les données cliniques. Grâce à cette combinaison, Virtual Patient peut anticiper des résultats manquants, identifier les tests les plus utiles, simuler la réponse aux traitements et comparer chaque cas à des situations déjà rencontrées. Elle sera testée dans des comités d’experts en oncologie (Molecular Tumor Boards) pour offrir un outil interactif capable de proposer des recommandations fondées sur l’ensemble des données disponibles tout en facilitant l’accès à des études cliniques ou des recherches comparables.