L’intelligence artificielle (ci-après désignée : « IA ») représente aujourd’hui un enjeu majeur pour la recherche clinique, notamment quand le besoin médical est peu ou mal couvert – maladies d’évolutions lentes, maladies rares – mais également lorsque les populations concernées sont difficilement représentées ou intégrables dans les essais cliniques – les femmes, les enfants par exemple.
La disponibilité de données cliniques de plus en plus nombreuses, dont celles de vie réelle, couplée aux évolutions techniques majeures de l’IA, ouvrent de nombreuses voies d’accélération de la recherche clinique au bénéfice des patients et de la sécurité des soins. Cependant, cette accélération ne peut se faire sans considération pour la sécurité des patients, notamment la protection de leurs données personnelles de santé. Concilier ces enjeux est alors un défi important pour l’écosystème et l’exploitation du potentiel de données artificielles de santé constitue aujourd’hui une piste prometteuse.
C’est dans ce contexte que l’Agence de l’innovation en santé (ci-après désignée : « AIS ») propose aujourd’hui un premier livre blanc consacré au potentiel de l’utilisation des données artificielles de santé pour la recherche clinique. Copiloté par le Pr Stéphanie Allassonnière et le Dr Jean-Louis Fraysse et rédigé en collaboration avec l’AIS et l’ensemble des acteurs publics et privés de l’écosystème, ce livre blanc est un premier référentiel dans le domaine, le premier en France et un des premiers dans le monde. Il marque la mobilisation des acteurs français de la recherche clinique pour définir un cadre d’utilisation des données synthétiques qui permettrait, à terme, de garantir un développement accéléré des traitements utiles aux patient tout en préservant la sécurité de ces derniers.
Selon ce livre blanc, l’utilisation de ces données d’un nouveau genre permettrait de gagner en puissance, de réaliser plus de tests, dans un contexte plus sécurisé et ainsi participer à développer de nouveaux traitements efficaces, sûrs et utiles aux patients. Ce rapport liste notamment les intérêts des méthodes mathématiques qui permettent de créer des données artificielles grâce à des données de patients réels.
Si des publications scientifiques établissent l’intérêt de ces outils pour la recherche clinique, la démonstration de leur pertinence en pratique reste à consolider. Ce livre blanc tente d’apporter un premier éclairage sur cette question et notamment concernant le potentiel de ces données artificielles dans le développement d’une innovation éthique de l’IA.
Enfin, l’AIS annonce publier d’autres travaux sur les nouvelles méthodologies de recherche clinique dans les semaines à venir, en lien notamment avec les données artificielles de santé.