{"id":1329,"date":"2026-09-30T09:06:25","date_gmt":"2026-09-30T07:06:25","guid":{"rendered":"https:\/\/tuneinsight.com\/fr\/?p=1329"},"modified":"2026-09-30T09:18:22","modified_gmt":"2026-09-30T07:18:22","slug":"spdi-contribution","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tuneinsight.com\/fr\/actualites\/spdi-contribution\/","title":{"rendered":"Tune Insight s\u00e9lectionn\u00e9e pour contribuer \u00e0 la Swiss Digital Pathology Initiative"},"content":{"rendered":"

Tune Insight a \u00e9t\u00e9 s\u00e9lectionn\u00e9e aux c\u00f4t\u00e9s de foresite AG pour participer \u00e0 la mise en \u0153uvre op\u00e9rationnelle de la Swiss Digital Pathology Initiative<\/a>. Cette infrastructure nationale doit permettre aux chercheurs suisses de mieux identifier et exploiter des images de lames histologiques num\u00e9ris\u00e9es, afin d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer la recherche en pathologie num\u00e9rique.<\/span><\/p>\n

La Swiss Digital Pathology Initiative, ou SDPI, franchit une nouvelle \u00e9tape. \u00c0 l\u2019issue d\u2019un appel d\u2019offres public portant sur la gestion du projet et le d\u00e9veloppement de son registre, la SDPI a renouvel\u00e9 sa collaboration avec foresite AG et Tune Insight.<\/span><\/p>\n

Apr\u00e8s une premi\u00e8re phase de conception et de prototypage, le projet entre d\u00e9sormais dans sa phase de mise en \u0153uvre op\u00e9rationnelle et de pilotage. Celle-ci s\u2019\u00e9tendra de 2026 \u00e0 2028 et comprendra notamment le d\u00e9veloppement du registre SDPI, son int\u00e9gration avec le Swiss Personalized Health Network \u2014 SPHN \u2014, le lancement de premiers pilotes et l\u2019\u00e9largissement progressif du r\u00e9seau \u00e0 de nouveaux \u00e9tablissements de sant\u00e9 suisses.<\/span><\/p>\n

Qu\u2019est-ce qu\u2019une lame histologique num\u00e9ris\u00e9e ?<\/b><\/h2>\n

Pour diagnostiquer certaines maladies, notamment des cancers, les m\u00e9decins pathologistes analysent des pr\u00e9l\u00e8vements de tissus. Ces \u00e9chantillons sont pr\u00e9par\u00e9s puis d\u00e9pos\u00e9s sur des lames de verre, appel\u00e9es lames histologiques, traditionnellement observ\u00e9es au microscope.<\/span><\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 des scanners sp\u00e9cialis\u00e9s, ces lames peuvent d\u00e9sormais \u00eatre num\u00e9ris\u00e9es en tr\u00e8s haute r\u00e9solution. Elles deviennent alors des images num\u00e9riques d\u00e9taill\u00e9es (format DICOM), que les professionnels et les chercheurs peuvent visualiser sur un \u00e9cran et analyser \u00e0 l\u2019aide d\u2019outils informatiques.<\/span><\/p>\n

Une seule lame num\u00e9ris\u00e9e peut repr\u00e9senter un fichier extr\u00eamement volumineux, contenant une quantit\u00e9 consid\u00e9rable d\u2019informations sur la structure des cellules et des tissus.<\/span><\/p>\n

La pathologie num\u00e9rique ne consiste donc pas simplement \u00e0 photographier un pr\u00e9l\u00e8vement. Elle transforme une lame physique en une donn\u00e9e exploitable informatiquement, qui peut \u00eatre compar\u00e9e \u00e0 d\u2019autres images et \u00e9tudi\u00e9e \u00e0 grande \u00e9chelle.<\/span><\/p>\n

Pourquoi r\u00e9unir autant d\u2019images ?<\/b><\/h2>\n

Pour d\u00e9velopper de nouveaux outils d\u2019analyse, les chercheurs ont besoin d\u2019acc\u00e9der \u00e0 des volumes importants d\u2019images de qualit\u00e9, accompagn\u00e9es de donn\u00e9es permettant de les d\u00e9crire. <\/span>Ces images peuvent notamment \u00eatre utilis\u00e9es pour d\u00e9velopper, entra\u00eener, tester et valider des algorithmes de machine learning ou d\u2019intelligence artificielle.<\/span><\/p>\n

En analysant de grandes quantit\u00e9s de lames histologiques num\u00e9ris\u00e9es, ces mod\u00e8les peuvent aider les chercheurs \u00e0 :<\/span><\/p>\n

    \n
  • rep\u00e9rer des caract\u00e9ristiques difficiles \u00e0 d\u00e9tecter \u00e0 l\u2019\u0153il nu ;<\/span><\/li>\n
  • identifier de nouveaux biomarqueurs ;<\/span><\/li>\n
  • mieux caract\u00e9riser certaines maladies ;<\/span><\/li>\n
  • comparer diff\u00e9rents profils de patients ;<\/span><\/li>\n
  • \u00e9tudier les liens entre l\u2019apparence des tissus, le diagnostic, le pronostic ou la r\u00e9ponse \u00e0 un traitement.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    \u00c0 terme, ces recherches pourraient contribuer \u00e0 am\u00e9liorer la pr\u00e9cision des diagnostics, \u00e0 mieux anticiper l\u2019\u00e9volution de certaines maladies et \u00e0 proposer des prises en charge davantage personnalis\u00e9es. La SDPI reste toutefois, \u00e0 ce stade, une infrastructure destin\u00e9e en priorit\u00e9 \u00e0 la recherche : ses r\u00e9sultats pourront ensuite nourrir les innovations cliniques et am\u00e9liorer le soin.<\/span><\/p>\n

    Pour que ces travaux soient fiables, les mod\u00e8les doivent \u00eatre d\u00e9velopp\u00e9s \u00e0 partir de donn\u00e9es suffisamment nombreuses, vari\u00e9es et repr\u00e9sentatives. Or, les images sont aujourd\u2019hui r\u00e9parties entre plusieurs \u00e9tablissements, stock\u00e9es dans diff\u00e9rents environnements et d\u00e9crites selon des formats qui ne sont pas toujours homog\u00e8nes.<\/span><\/p>\n

    C\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment \u00e0 ce besoin que la SDPI entend r\u00e9pondre.<\/span><\/p>\n

    Construire une infrastructure nationale suisse pour la recherche<\/b><\/h2>\n

    La Swiss Digital Pathology Initiative vise \u00e0 d\u00e9velopper un registre national s\u00e9curis\u00e9 d\u2019images de pathologie num\u00e9rique, en f\u00e9d\u00e9rant progressivement des h\u00f4pitaux universitaires, cantonaux et priv\u00e9s \u00e0 travers la Suisse.<\/span><\/p>\n

    Son objectif est de permettre aux chercheurs de savoir quelles images existent et de d\u00e9terminer si elles peuvent r\u00e9pondre aux besoins d\u2019une \u00e9tude, sans devoir contacter s\u00e9par\u00e9ment chaque institution.<\/span><\/p>\n

    La SDPI affiche l\u2019ambition de r\u00e9unir un million de lames histologiques num\u00e9ris\u00e9es entre 2025 et 2028. Ces images seront accompagn\u00e9es de m\u00e9tadonn\u00e9es permettant de les d\u00e9crire : localisation du pr\u00e9l\u00e8vement, caract\u00e9ristiques techniques de l\u2019image ou encore type de scanner utilis\u00e9.<\/span><\/p>\n

    Le registre ne doit donc pas \u00eatre uniquement un espace de stockage. Il doit devenir un v\u00e9ritable point d\u2019entr\u00e9e pour d\u00e9couvrir les donn\u00e9es disponibles, pr\u00e9parer une \u00e9tude et organiser les demandes d\u2019acc\u00e8s.<\/span><\/p>\n

    Le r\u00f4le de Tune Insight : aider les chercheurs \u00e0 trouver les donn\u00e9es pertinentes<\/b><\/h2>\n

    Dans le cadre de la SDPI, Tune Insight interviendra principalement dans le parcours permettant aux chercheurs d\u2019identifier les images utiles \u00e0 leurs projets et d\u2019en demander l\u2019acc\u00e8s.<\/span><\/p>\n

    A partir du constructeur de cohortes int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 la plateforme de Tune Insight, un chercheur pourra d\u00e9finir les crit\u00e8res correspondant \u00e0 son projet : une pathologie pr\u00e9cise, un type de maladie, certaines caract\u00e9ristiques de patients ou des propri\u00e9t\u00e9s particuli\u00e8res des images.<\/span><\/p>\n

    A noter : le registre d\u2019images de la SDPI sera enti\u00e8rement d\u00e9pourvu de m\u00e9tadonn\u00e9es, celles-ci seront retir\u00e9es des fichiers DICOM. Les informations descriptives associ\u00e9es aux images, ainsi que les liens permettant de les retrouver dans le registre, resteront h\u00e9berg\u00e9s dans les bases de donn\u00e9es des h\u00f4pitaux. Ces bases seront f\u00e9d\u00e9r\u00e9es gr\u00e2ce aux infrastructures de Tune Insight et du SPHN, sans centralisation des donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n

    La requ\u00eate sera alors ex\u00e9cut\u00e9e de mani\u00e8re f\u00e9d\u00e9r\u00e9e aupr\u00e8s des bases des h\u00f4pitaux afin d\u2019identifier les images correspondant \u00e0 ces crit\u00e8res et d\u2019\u00e9valuer leur disponibilit\u00e9, sans d\u00e9placer ni exposer les m\u00e9tadonn\u00e9es.<\/span><\/p>\n

    Le chercheur pourra ainsi r\u00e9pondre \u00e0 une premi\u00e8re question fondamentale avant de lancer son \u00e9tude : \u00ab Les images dont j\u2019ai besoin existent-elles et sont-elles disponibles au sein du r\u00e9seau ? \u00bb<\/span><\/p>\n

    Tune Insight a d\u00e9j\u00e0 d\u00e9velopp\u00e9 et pr\u00e9sent\u00e9 un premier prototype de cette exp\u00e9rience, permettant de construire une cohorte, d\u2019identifier les images pertinentes et de pr\u00e9parer une demande d\u2019acc\u00e8s aux donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n

    Encadrer les demandes d\u2019acc\u00e8s aux donn\u00e9es<\/b><\/h2>\n

    Trouver des images pertinentes ne signifie pas pouvoir les utiliser imm\u00e9diatement.<\/span><\/p>\n

    Les donn\u00e9es de sant\u00e9 restent soumises \u00e0 des r\u00e8gles strictes. Chaque projet doit respecter les autorisations institutionnelles, les exigences r\u00e9glementaires et les conditions d\u00e9finies par les \u00e9tablissements qui d\u00e9tiennent les donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n

    Une fois les images identifi\u00e9es, le chercheur pourra donc soumettre une demande d\u2019acc\u00e8s pr\u00e9cisant les donn\u00e9es souhait\u00e9es et le cadre de son \u00e9tude. Cette demande sera ensuite \u00e9valu\u00e9e par une instance comp\u00e9tente, qui pourra l\u2019accepter ou la refuser.<\/span><\/p>\n

    Seules les donn\u00e9es ayant fait l\u2019objet d\u2019une autorisation pourront ensuite \u00eatre mises \u00e0 disposition dans un environnement s\u00e9curis\u00e9 pour leur analyse.<\/span><\/p>\n

    Tune Insight contribuera ainsi \u00e0 structurer plusieurs \u00e9tapes essentielles du parcours :<\/span><\/p>\n

      \n
    • la recherche d\u2019images \u00e0 partir de crit\u00e8res pr\u00e9cis ;<\/span><\/li>\n
    • la constitution des cohortes ;<\/span><\/li>\n
    • la formulation des demandes d\u2019acc\u00e8s ;<\/span><\/li>\n
    • la gestion du processus d\u2019approbation ;<\/span><\/li>\n
    • la mise \u00e0 disposition des donn\u00e9es autoris\u00e9es dans l\u2019environnement de recherche pr\u00e9vu.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      La plateforme de Tune Insight n\u2019a pas vocation \u00e0 r\u00e9aliser elle-m\u00eame toutes les analyses des images. Elle doit permettre aux chercheurs de trouver les bonnes donn\u00e9es, d\u2019obtenir les autorisations n\u00e9cessaires et de les exploiter ensuite avec les outils scientifiques ou les mod\u00e8les de machine learning adapt\u00e9s.<\/span><\/p>\n

      Prolonger les infrastructures s\u00e9curis\u00e9es d\u00e9j\u00e0 d\u00e9velopp\u00e9es en Suisse<\/b><\/h2>\n

      La SDPI s\u2019appuiera \u00e9galement sur les standards et les infrastructures d\u00e9j\u00e0 mis en place par le Swiss Personalized Health Network.<\/span><\/p>\n

      Le SPHN travaille notamment \u00e0 la standardisation des donn\u00e9es de sant\u00e9 afin de faciliter les collaborations entre les \u00e9tablissements suisses. Dans le cadre de la SDPI, ses mod\u00e8les seront enrichis pour mieux prendre en compte les sp\u00e9cificit\u00e9s des lames histologiques num\u00e9ris\u00e9es et les m\u00e9tadonn\u00e9es n\u00e9cessaires \u00e0 leur description.<\/span><\/p>\n

      Cette continuit\u00e9 repr\u00e9sente un atout important pour Tune Insight. Sa plateforme est d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9e pour soutenir la collaboration entre les h\u00f4pitaux universitaires et cantonaux au sein de l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me SPHN. Cette exp\u00e9rience a contribu\u00e9 \u00e0 positionner l\u2019entreprise comme un partenaire technologique pertinent pour la SDPI.<\/span><\/p>\n

      Une nouvelle infrastructure au service de la recherche suisse<\/b><\/p>\n

      En facilitant la d\u00e9couverte et l\u2019acc\u00e8s \u00e0 des volumes importants de lames histologiques num\u00e9ris\u00e9es, la SDPI doit permettre aux \u00e9quipes scientifiques de lancer plus facilement des projets multicentriques et de travailler sur des donn\u00e9es plus riches et plus repr\u00e9sentatives.<\/span><\/p>\n

      Pour Tune Insight, cette s\u00e9lection marque une nouvelle \u00e9tape dans le d\u00e9veloppement d\u2019infrastructures permettant aux \u00e9tablissements de mieux valoriser leurs donn\u00e9es de sant\u00e9, tout en conservant une gouvernance rigoureuse de leur acc\u00e8s et de leurs usages.<\/span><\/p>\n

      Apr\u00e8s les donn\u00e9es cliniques, g\u00e9nomiques ou structur\u00e9es, Tune Insight \u00e9tend ainsi son expertise \u00e0 une nouvelle cat\u00e9gorie de donn\u00e9es particuli\u00e8rement complexe et strat\u00e9gique : les images de pathologie num\u00e9rique.<\/span><\/p>\n

      Une avanc\u00e9e destin\u00e9e, d\u2019abord, \u00e0 acc\u00e9l\u00e9rer la recherche et, demain, \u00e0 contribuer \u00e0 des diagnostics plus pr\u00e9cis et \u00e0 une m\u00e9decine toujours plus personnalis\u00e9e.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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