Mardi 30 avril, le professeur Stéphanie Allassonière de l’université Paris Cité et le docteur Jean-Louis Fraysse, directeur associé de Bot Design, ont présenté à le presse leur livre blanc “Données de santé artificielles : analyse et pistes de réflexion”, depuis PariSanté Campus et en présence de la directrice de l’Agence de l’innovation en santé Lise Alter. Un projet réalisé par un collectif d’acteurs publics et privés et né de l’idée de contribuer à la réflexion sur le recours aux données de santé artificielles dans les essais cliniques, ainsi qu’en recherche clinique.

« On travaille et on se bat pour essayer d’accéder plus facilement, plus rapidement et à plus de données dans la santé, affirme le professeur Antoine Tesnière, directeur de PariSanté Campus, en propos introductifs. Dans cette quête de plus de données, travailler sur des données synthétiques est absolument essentiel. » Et l’intelligence artificielle pourrait être un élément de réponse, comme le souligne le docteur Lise Alter : « Nous investissons massivement dans l’IA – quelque 400 millions d’euros investis dans le cadre de France 2030 – avec des cas d’usages. Près de la moitié des projets soutenus sont des outils innovants qui embarquent de l’IA, comme dans la robotique, mais aussi le diagnostic, ou encore le drug discovery. »

Les données de santé artificielles pour des essais cliniques jusqu’alors impossibles

Alors que les innovations en santé s’accélèrent, de nombreux patients restent sans solution thérapeutique adaptée, en particulier dans les cas où il est difficile de conduire des essais cliniques dits contrôlés et randomisés. Toutefois, l’augmentation rapide et continue des découvertes, des outils et des avancées technologiques et thérapeutiques, pourrait permettre d’accélérer le développement de produits de santé dans ces cas de besoin médical mal ou non couvert, ainsi que dans le cadre de la personnalisation de la médecine. Partage des données à l’échelle mondiale, augmentation des capacités de calcul, recours à l’intelligence artificielle, réflexion des autorités de régulation sur l’évaluation des traitements et technologies utilisant ou développées avec de l’IA… Les interrogations sont encore nombreuses quant à l’usage de l’intelligence artificielle comme accélérateur de l’innovation.

Concrètement, demain, des patients “artificiels” pourront être créés sur la base des données cliniques déjà existantes, recueillies dans le cadre du soin ou de recherches précédentes. L’enjeu de ces “patients artificiels” est d’optimiser la conduite des essais clinique en limitant et en simplifiant les besoins de recrutement des patients, tout en garantissant la sécurité et le niveau de preuve de ces essais. Après la publication de ce livre blanc, l’Agence de l’innovation en santé poursuit ses travaux en partenariat avec l’infrastructure F-Crin sur les nouveaux outils, nouveaux usages et nouvelles approches méthodologiques en recherche clinique.

Antonin Tabard