Les données artificielles en santé ouvrent de nouvelles perspectives en permettant d’accroître la puissance des essais cliniques, d’effectuer davantage de tests dans un environnement sécurisé, contribuant ainsi à la mise au point de thérapies innovantes répondant aux besoins des patients. Le livre blanc “Données de santé artificielles : analyse et pistes de réflexion”, publié ce 6 mai, contribue à sensibiliser les acteurs du domaine de la santé aux opportunités offertes par l’IA et aux défis à relever pour assurer son utilisation efficace et éthique dans le développement de nouvelles thérapies.
Face à l’accélération des innovations thérapeutiques et technologiques, l’offre de santé n’a jamais été aussi importante. Cependant, de nombreux patients demeurent sans solution thérapeutique adaptée, surtout dans les cas où les essais cliniques traditionnels sont difficiles à mettre en œuvre.
La création de cohortes de patients artificiels générées à l’aide d’algorithmes implémentant des modélisations mathématiques à partir de données cliniques existantes pourrait être une alternative au recrutement de participants, permettant de conduire ces essais de manière optimale tout en assurant la sécurité et la fiabilité des études. Ces outils de génération de cohorte de patients artificiels sont en cours de validation pour leur usage en recherche clinique, même si la preuve de concept de son utilisation a été faite et précisée dans un chapitre de ce livre blanc.
Coordonné par le Dr. Jean-Louis Fraysse et la Pr. Stéphanie Allassonnière, ce dernier détaille les enjeux et les perspectives qu’offre l’utilisation des cohortes de patients artificiels dans les essais cliniques. Il a été réalisé avec la contribution d’acteurs publics et privés, parmi lesquels AFM-Téléthon, Agence de l’Innovation en Santé (AIS), la CNIL, l’INRIA, BOTdesign, le CNRS, CHU de Toulouse, la Filière Intelligence Artificielle et Cancer, l’Institut Pasteur, la Haute Autorité de Santé (HAS), l’INSERM, l’Institut Prairie pour ne citer qu’eux.
Leur initiative s’inscrit dans les travaux de l’Agence de l’Innovation en Santé menés avec l’infrastructure F-CRIN et globalement dans la démarche du plan Innovation Santé 2030, dont l’un des objectifs est d’innover et d’accélérer dans le domaine de la recherche clinique.
Le livre blanc met en lumière le potentiel des cohortes de patients artificiels pour renforcer la puissance des essais cliniques et accélérer le développement de nouveaux traitements mais également les défis associés en termes de sécurité des données et de confiance dans les produits de santé développés.
Ses auteurs soulignent ainsi la nécessité d’une validation rigoureuse par des experts (professionnels de santé, mathématiciens, patients) pour s’assurer de leur fiabilité, c’est-à-dire de leur capacité à reproduire fidèlement les données réelles.
Pour le Dr Raphaëlle Parker, Principal Scientist en recherche translationnelle chez Janssen Pharmaceutical Companies of Johnson & Johnson :
“L’utilisation de l’IA dans le domaine de la santé présente des challenges particulièrement complexes inhérents aux types de données sur lesquelles elle s’appuie (données sensibles, sparses, hétérogènes, quantités souvent limitées, …). Cependant, les efforts de recherche de ces dernières années qui s’attèlent à répondre à ces défis spécifiques, permettent aujourd’hui d’entrevoir un potentiel vertigineux, entre autres et en particulier, dans le domaine des études cliniques, portant des promesses d’études moins chères mais surtout plus justes, plus inclusives et plus efficaces. Le recours à des données artificielles pour le développement de nouveaux médicaments est une ambition particulièrement audacieuse et sensible qui nécessite un effort commun et soutenu d’acteurs divers et complémentaires afin d’avancer de la manière la plus efficace possible”.
Retrouver le livre blanc ici
