Inférence causale en santé publique à partir de grandes bases de données observationnelles

CIPHOD
Charles ASSAAD

Exploration théorique et développement d'approches novatrices pour la découverte des graphes causaux, l'identification des effets totaux et directs, ainsi que la recherche des causes racines des anomalies, en mettant l'accent sur leur utilité pratique pour les épidémiologistes et en exploitant les grandes bases de données temporelles ainsi que les connaissances de haut niveau.

Présentation de l’équipe

Les objectifs généraux de recherche de l'équipe CIPHOD consistent à proposer de nouvelles découvertes théoriques et à développer des méthodologies innovantes dans le domaine de l'inférence causale, en mettant l'accent sur leur utilité pour les épidémiologistes et en travaillant en étroite collaboration avec d'autres équipes de l'IPLESP pour les appliquer dans des contextes épidémiologiques. Ces objectifs sont articulés autour de trois axes, en accordant une importance particulière aux grandes bases de données, aux données temporelles et aux connaissances de haut niveau (abstractions). Les trois axes sont :

  • la découverte des graphes causaux,
  • l'identification et l'estimation des effets totaux et directs, et
  • la recherche des causes racines des anomalies.

Pour le premier axe, notre objectif est de concevoir des méthodes permettant de construire un graphe causal à partir de données observationnelles, avec une attention particulière portée aux données provenant de divers environnements tels que différents hôpitaux. Nous cherchons à développer des approches qui préservent la confidentialité des patients tout en étant ciblées, par exemple en identifiant une partie du graphe suffisante pour répondre aux questions posées dans les deuxième et troisième axes.

Pour le deuxième axe, nous visons à trouver les conditions permettant d'identifier les effets totaux et directs à partir de données observationnelles, ainsi qu'à déterminer la méthode optimale pour les estimer lorsqu'ils sont identifiables. Les applications de cet axe sont variées ; par exemple, il pourrait être utilisé pour analyser l'impact de la santé mentale sur les risques d'infection, ainsi que pour étudier l'effet d'une infection et de son évolution - notamment passage à la chronicité, sur la santé mentale.

Dans le cadre du troisième axe, notre objectif est de concevoir des méthodes visant à détecter automatiquement les anomalies qui expliquent d'autres anomalies, en cas de présence de plusieurs anomalies. Ces travaux de recherche pourraient être bénéfiques pour orienter la surveillance, en particulier dans le contexte du réseau Sentinelles maintenu par l'équipe SUMO ou pour la médecine personnalisée.