La recherche clinique boostée par l’IA et le cloud de confiance

Analyse de Nathalie Dufouil, Responsable Secteur Santé et Social chez NumSpot

L’arrivée de nouvelles technologies, à l’image de l’IA, vient bouleverser le secteur de la santé, au point qu’il est devenu le premier producteur de données, en termes de volume, au niveau mondial ; cette production atteindrait chaque année 2,3 zettaoctets de données, soit plus de deux mille milliards de milliards de données, selon The World Economic Forum. La proportion de ces données effectivement exploitées n’est en revanche que de 3 % : un non-sens si l’on considère le potentiel de ces données pour améliorer la recherche clinique en analysant de façon massive les données provenant de multiples sources (données cliniques des patients, données génomiques, de santé publique, dispositifs de santé connectés…). Les nouvelles technologies peuvent-elles aider la recherche clinique à se transformer, à découvrir toujours rapidement thérapies et traitements novateurs, grâce à l’exploitation de plus grands volumes de données, tout en faisant face aux défis liés à la sécurité des données de santé ?

Accélérer la recherche clinique grâce à l’IA

La recherche clinique bénéficie, de plus en plus, de plus de rapidité et de précision dans l’analyse des données, grâce à l’intelligence artificielle. Les essais cliniques ont vu leur délai diminuer, et passer de plusieurs années avant à seulement quelques minutes aujourd’hui, ce qui est d’autant plus intéressant pour les maladies complexes, rares ou à évolution lente, ou dans les cas de populations mal ou trop peu représentées dans les essais cliniques, comme les femmes ou les enfants par exemple. La recherche clinique se voit ainsi accélérée significativement avec l’IA, au niveau du traitement des données, et cela permet de découvrir et mettre en place de nouvelles thérapies pour y répondre.

Le traitement des données à grande échelle a besoin du cloud

Le cloud est l’infrastructure centrale de l’exploitation efficace des données, là où l’intelligence artificielle en est l’outil de prédilection. Cela nécessite en effet des capacités considérables de calcul et de stockage pour traiter et analyser les données médicales de façon massive ; l’informatique « traditionnelle » n’est pas capable d’atteindre ces niveaux de performance. Les deux avantages principaux du cloud sont la sécurité de stockage des données sécurisée, et l’analyse en temps réel, conférant flexibilité et grande puissance de traitement.

Le séquençage du génome d’un individu prenait environ dix heures avec des outils d’informatique traditionnelle ; aujourd’hui, avec le cloud, il ne suffit que d’une quinzaine de minutes. En centralisant les bases de données et en facilitant la collaboration internationale entre les chercheurs du monde entier, le cloud facilite l’identification des tendances, l’anticipation des épidémies, ou la personnalisation des traitements.

Comment sont protégées les données de santé avec l’IA ?

Certains défis apparaissent en parallèle de cette avancée technologique, et en particulier la question de la protection des données de santé, qui sont extrêmement sensibles. Il est important d’encadrer les technologies de l’IA et du cloud avec des normes de sécurité strictes pour garantir la confidentialité et l’intégrité des données des patients, tout en révolutionnant la recherche clinique. Pour cela, certaines spécifications déjà en vigueur évaluent et valident la robustesse et la fiabilité d’un service cloud, comme par exemple HDS (Hébergeurs de Données de Santé) ou SecNumCloud. Ces qualifications sont aujourd’hui des prérequis réglementaires que les fournisseurs de services cloud se doivent de respecter s’ils hébergent des données de santé.

Avec la multiplication du nombre d’attaques et la prévalence des sujets de souveraineté des données dans l’actualité, les entreprises doivent s’appuyer sur des solutions de cloud aussi bien performantes que conformes aux standards de sécurité les plus stricts. Ce niveau maximal de sécurité pour le traitement et le stockage des données ne peut être atteint que grâce au recours à un cloud de confiance, qualifié SecNumCloud par l’ANSSI, en conservant le respect des normes locales et internationales.

Faire évoluer les procédures dans le cadre de mesures de sécurité

Améliorer la précision des essais cliniques, découvrir plus rapidement de nouveaux traitements, accentuer la personnalisation des soins et la collaboration entre les professionnels sont les trois avantages principaux du recours à l’intelligence artificielle et au cloud pour la recherche clinique.

Pour s’assurer que cette révolution soit respectueuse des normes éthiques et réglementaires, elle doit toutefois se faire avec une plus grande vigilance en termes de sécurité et de protection des données, et s’accompagner du déploiement de certifications sérieuses, comme HDS, et du recours à des solutions cloud de confiance qualifiées SecNumCloud. Cette quête d’équilibre entre innovation et conformité aux exigences de protection des données constitue donc l’enjeu central du secteur de la recherche clinique.