Les données médicale de la santé

Les données médicale de la santé

Sur une planète de plus en plus connectée, les acteurs traditionnels de la santé – infirmiers, médecins, hôpitaux, laboratoires – continuent à produire et analyser des données médicales, désormais numérisées, à des fins de soins et de recherche, pour faire avancer la connaissance scientifique mondiale.

Mais une multitude de nouveaux acteurs éco­nomiques, industriels ou de services, start­up ou grands groupes, s’intéressent à ces données et y voient, dans un monde vieillissant et de plus en plus peuplé, des débouchés commerciaux pro­metteurs. Avec notamment une percée très remarquée d’Amazon et de Google, dont les capaci­tés informatiques et la puissance financière sont hors du commun.
Les données de santé se retrouvent même dans la rubrique des faits divers, comme en no­vembre 2019, lorsque le CHU de Rouen (Seine­ Maritime) a été victime d’une cyberattaque, quelques semaines après les hôpitaux d’Issou­din (Indre), Delafontaine à Saint­Denis (Seine­ Saint­Denis), de Condrieu (Rhône) et les 120 éta­blissements du groupe Ramsay­ Générale de santé. « Le potentiel de ces données est énorme et suscite les convoitises, commente la juriste Hélène Guimiot­ Bréaud, chef du service de la santé à la Commission nationale de l’informatique et des li­bertés (CNIL). La médecine de demain ne sera pas basée uniquement sur de nouvelles molécules mais aussi sur une personnalisation des traite­ments rendue possible par toutes les informations détenues sur les personnes. »
Cette transformation accélérée du paysage de la santé, des Etats­Unis à la Chine, qui investit massivement dans l’IA, suscite désormais un débat dans les instances scientifiques interna­tionales. L’usage de l’intelligence artificielle avec en corollaire la collecte des données est dé­sormais un sujet suffisamment fort et évolutif pour nécessiter des mises au point régulières en­tre les différentes académies des sciences du G7. Une réunion d’appro­fondissement « IA et santé » a été organisée en septembre 2019 à Ottawa, après le G7 sciences en France. Les académies des sciences devraient continuer leur réflexion sur ce sujet lors d’une réunion en mars à Washington. Cinq questions pour faire le point…

1. Qu’entend­ on par «données de santé»?
Depuis sa naissance, une personne génère des « données de santé », souvent à son insu. Cela commence par son poids et sa taille de nourris­son, les remarques écrites par la sage­femme, un cliché annoté par un radiologue… Des chif­fres, des textes, des images. Cette production d’informations continue au cours de la vie, qu’un adulte utilise sa carte Vitale à la pharma­cie, reçoive le compte rendu d’un médecin, fasse une échographie. Même à sa mort, un certificat de décès renseigné par un médecin est produit. Ces chiffres, textes et images sont désormais la nourriture des algorithmes d’intelligence arti­ficielle, programmes informatiques qui cher­chent à donner un sens à ces informations massives et disparates.
Les arrivées du Web, du smartphone, des ré­seaux sociaux et des objets connectés – montres, balances, assistants personnels… il y a une tren­taine, quinzaine et dizaine d’années – conti­nuent à apporter plus de chiffres, textes, images et même de sons, dont certains peuvent être en lien avec notre état de santé ou de bien ­être. Comme des recherches sur une pathologie fai­tes sur un moteur de recherche, une discussion sur une maladie avec un ami sur WhatsApp, une conversation intime à domicile captée par un assistant personnel…
Pour englober ces usages hétéroclites et cette aspiration récente d’informations personnelles tous azimuts, la définition d’une «donnée de santé» choisie par le Règlement général de pro­tection des données européen (RGPD), en appli­ cation depuis mai 2018, « est très large ». Une donnée de santé peut ainsi l’être classiquement « par nature » (si elle est issue du corps médical) mais aussi «par croisement » : des achats réguliers de « junk food » et un nombre très faible de pas réalisés par jour sont des informations indépendantes qui, croi­sées informatiquement, peuvent donner une indication sur un état de santé. Le RGPD inclut également les données dites « par destination »

tel un simple selfie, qui n’est pas directement lié à l’état de santé mais qui peut être utilisé aux Etats­Unis, par exemple, par une société d’assu­rances pour estimer, à l’aide d’un logiciel d’ana­ lyse faciale projetant le vieillissement, une prime d’assurance décès.

2. Comment ces données sont ­elles protégées en France?
Une multitude de pratiques autour des données de santé – échange contre service ou argent par exemple – existant aux Etats­Unis ou dans cer­tains pays asiatiques ne seraient pas autorisées en France, où l’arsenal législatif est plus contrai­gnant. Dans le droit français, les données de santé, considérées comme la continuité du corps tel le sang, ne peuvent ni être cédées, ni être ven­dues. Le RGPD renforce encore leur encadre­ment. Comme les origines ethniques ou les opi­nions politiques, les données de santé sont dites “sensibles” et leur traitement, par principe, est interdit, sauf exception des situations qui peuvent être spécifiques à chaque pays. Ainsi, en France, le législateur a décidé «que les traitements ayant une finalité d’intérêt public, notamment à des fins de recher­che, peuvent utiliser des données de santé après autorisation de la CNIL ». Autre exception possi­ble, une entreprise peut les utiliser si elle a reçu le consentement « libre, éclairé, spécifique et uni­voque » d’un usager. Il faut cependant que la demande ait été très claire. Cer­taines start­up numériques nous disent que ce consentement est implicite dans les conditions générales d’utilisation, souvent illisibles d’ailleurs, qu’ils font signer à leurs utilisateurs. Ce n’est pas conforme au RGPD. »
Les recours en cas d’abus sont possibles. Si un citoyen a donné son accord pour l’utilisation de ses données de santé dans des conditions préci­ses, il peut saisir la CNIL «si ces conditions chan­gent sans qu’il en ait été informé. Aux Etats­Unis, le rachat en juillet 2019 et par l’assureur UnitedHealth – un re­preneur chinois était aussi sur les rangs – de la communauté «PatientsLikeMe», créée par la fa­ mille d’un malade et rassemblant les données vo­lontairement partagées par 750 000 autres mala­des voulant faire avancer la recherche, a créé un fort émoi. Le RGPD étant extraterritorial, la CNIL pourrait potentiellement être saisie par tout Français de cette communauté.

3. Qu’est ­ce que leur analyse va changer pour notre santé?
La façon dont nous nous soignons va être boule­versée. La médecine dite «curative», approche qui a contribué à un allongement de la durée de vie d’une trentaine d’années depuis le début du XXe siècle en Europe, va se juxtaposer à une mé­decine préventive et de plus en plus personnali­sée. Cela, à l’aide des textes, images, chiffres rela­tifs à des historiques de vie et de soins qui vont « entraîner » des algorithmes d’intelligence arti­ficielle pour aider au diagnostic et même traiter des patients. «Dès aujourd’hui, l’IA fait beau­coup mieux que des médecins, y compris spécia­listes, pour analyser les images de la peau, de l’œil, des images radio, etc.
Les résultats s’accélèrent. En 2017, une intelli­gence artificielle a fait aussi bien que des der­matologues pour déceler des cancers de la peau. En 2018, l’agence américaine du médicament (FDA) a accepté pour la première fois qu’une IA pose un diagnostic de rétinopathie diabétique, grave affection de l’œil, sans supervision par un médecin.
En France, depuis février 2019, six cliniques uti­lisent – et dix testent – le logiciel d’IA de la start­up Thera Panacea pour identifier les orga­nes à risque – autour d’une tumeur par exemple – à ne pas irradier lors d’une radiothérapie. Une validation d’un médecin est toujours nécessaire, mais cet algorithme est certifié classe D, pour dis­positif médical de traitement car, mal utilisé ou mal interprété, il peut avoir un impact sur la vie du patient. L’espoir est de créer un système natio­nalement plus équitable où tout patient puisse être soigné à l’identique, même si un médecin dans une petite ville n’a pas la même expertise que dans un centre spécialisé de pointe.
D’autres promesses de l’IA se précisent. On va pouvoir identifier de manière plus précise les re­chutes de malades chroniques avant leurs mani­festations classiques. Il sera aussi possible d’accompagner en temps réel des patients avec le « Just­in­Time Adaptive Intervention (JITAI) » – afin de modifier des com­portements à risque et adapter par exemple le traitement par insuline de personnes diabétiques ou l’alimentation d’un malade pour modifier son microbiote ». Déjà, en Allemagne, l’utilisation des robots conversationnels (chat­ bots), outils de psychothérapie basés sur de l’intel­ligence artificielle est remboursée par la Sécurité sociale ». Pour accélérer la recherche sur les mala­dies chroniques, certain ont lancé la communauté ComPaRe, où 37 000 patients volontaires partagent, pour la recherche publi­que, leurs données de « vie réelle » non collectées par des médecins. La prochaine étape est de re­lier ces données avec des données hospitalières et d’autres, médico­ administratives. »

4. Qui d’autre que le corps médical s’y intéresse?
Une multitude d’acteurs économiques, nouveaux ou plus traditionnels, se positionnent, avec un ap­pétit grandissant sur ce que l’on peut désormais appeler le « marché des données de santé », que celles­-ci soient issues de la vie réelle ou plus classi­quement de protocole de recherche clinique.
De petites sociétés numériques proposent des applications qui captent des données moyen­nant des services pour mieux dormir, gérer son poids, suivre son cycle d’ovulation… « Ces acteurs nouveaux surfent sur le marché du bien­être, moins contrôlé par la législation européenne que celui de la santé, alors qu’une grande partie des promesses annoncées ne sont pas prouvées scien­tifiquement. Des communautés privées de patients se développent, telle Care­nity, qui rassemble 500 000 malades et aidants dans le monde, dont 150 000 en France. Le ser­vice de réseau social pour les patients, accessible par une application en cinq langues, est gratuit et l’entreprise vend des enquêtes faites auprès de membres volontaires sur des questions posées par des laboratoires pharmaceutiques, de fabri­cants de dispositifs médicaux et d’organismes de recherche, à partir de résultats anonymes et agré­gés. Désormais égale­ment, des associations de malades développent des services auprès d’industriels ou de laboratoi­res pour proposer des prestations de recueil de données de membres volontaires.
Pour débusquer les données les plus fiables dans ces sources multiples, des intermédiaires appelés « CRO » pour « Clinical Research Organi­ sation») travaillent pour le compte de clients multiples, tout autant des laboratoires que des fabricants de pacemakers ou de balances connec­tées. Certaine société a par exemple ont constitué un Entrepôt propre de données de santé (EDS) qui s’enrichit, chaque se­maine, des informations issues des tickets de caisse d’environ 40 % des pharmacies en France.

Cette quête – que l’on retrouve dans le monde entier – des données de santé bien renseignées a une finalité économique simple : entraîner des logiciels d’intelligence artificielle avec le maximum d’informations sur des citoyens (malades ou bien portants) afin d’arriver, avant les autres concurrents, à proposer services ou produits inédits.
Aux Etats­Unis,  un grand laboratoire a tenté, en 2017, d’utiliser des données de vie réelle pour remplacer le groupe témoin, dans un essai clini­que de phase 3 [juste avant l’autorisation de mise sur le marché] en oncologie. Le médica­ment, qui a connu un développement accéléré et moins coûteux, a été approuvé par la FDA en 2018. Depuis, tous les autres laboratoires phar­maceutiques s’y mettent. Cette nouvelle plate­forme propose aux citoyens de mettre à disposition de chercheurs leurs don­nées médicales et de vie réelle moyennant ré­munération (uniquement pour les Etats­Unis). Le tout en utilisant une nouvelle solution numérique, la blockchain, technologie décentrali­sée permettant un partage sécurisé et vérifiable.
De nouveaux partenariats se nouent, tel celui des laboratoires pharmaceutiques Novartis, Ot­suka, Pfizer, Sanofi avec Verily, filiale de Google, en mai 2019 pour avoir accès à des plates-formes de données de santé provenant de sources multiples afin d’accélérer leur recherche clini­que et co-développer des outils. Les grands la­ boratoires cherchent à adopter une approche “beyond the pill” (au­ delà de la pilule).  C’est ­à­ dire ne plus vendre seulement des médicaments mais propo­ser des solutions et outils de prévention, de soins et d’après­ traitement. »
Au cœur de cette course, les Gafam (Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft) se déve­loppent à une vitesse sidérante. Ces entreprises proposent tout d’abord des services de Cloud pour héberger ces données qui prennent de plus en plus de place – comme Microsoft, qui hé­berge les données de la plate­forme française Health Data Hub. Elles développent et achètent aussi des applications ou objets connectés cap­ tant des données – telle l’Apple Watch ou l’appli­cation Fitbit, rachetée par Google 2,1 milliards de dollars (1,88 milliard d’euros) en novembre 2019 à la barbe de Facebook. Mais elles cherchent aussi désormais à se positionner sur la produc­tion de connaissance scientifique. Telle la publi­cation, dans Nature du 1er janvier, de l’étude très remarquée sur la lecture très efficace d’une mammographie par une IA pour dépister des cancers du sein. Une étude signée par 21 cher­cheurs du groupe Alphabet­Google (Google Health, DeepMind, Verily) et 10 chercheurs de 7 centres de recherche d’imagerie et d’hôpitaux spécialisés sur le cancer américains et britanni­ques (de Stanford à l’Imperial College, de North­ western Medecine à Cambridge). A quelle fin? Le professeur Philippe Ravaud, également pro­ fesseur associé à l’université Columbia (Etats­ Unis), voit bien ces géants se développer sur les outils «de diagnostic, de pronostic et même de prise en charge des malades sans que ce soient forcément des médicaments ». Il poursuit : « Les Gafam ne peuvent pas générer de la donnée pro­fonde de santé comme un CHU, mais ils négo­cient massivement pour en acquérir. Ils ont de l’argent, de la matière grise et une capacité à in­vestir quelle que soit la prise de risque. Sur 20 pro­ jets, peut­être qu’un seul marchera, mais il suffira à financer tout le reste.»

5. Quels sont les points d’ombre en France?
Pour espérer obtenir des résultats fiables avec des algorithmes d’intelligence artificielle,  il faut beaucoup de données pour éviter les biais statisti­ques et pouvoir déceler des effets subtils. Certain chercheurs mette au point des méthodes pour comprendre, par exemple, à partir d’images cérébrales, ce qui se passe avant que les stigmates d’une maladie de type Alzheimer n’apparaissent. Les équipes collabore et utilisent des données «de très grande qualité issues de la base UK Biobank, qui a presque 50 000 images de cerveaux renseignées, ce qui est inégalé ailleurs », précise­t­elle. UK Biobank, lancée en 2005 par l’épidémiologiste Sir Rory Collins pour suivre sur trente ans les données de santé (génétiques, biologiques, d’imagerie…) de 500 000 citoyens britanniques de 40 à 69 ans, est devenue une référence mondiale de la recherche.
C’est là que le bât blesse en France. Pour l’instant, seules les données médico ­admi­nistratives (SNDS) – registres de l’Assurance­ maladie, inscriptions hospitalières… – sont ras­semblées dans un fichier unique. Les données de soins, elles, sont dispersées dans une multi­tude de lieux (CHU, laboratoires de ville, centres de recherche, sociétés savantes…) et sous de multiples formats informatiques. Les pouvoirs publics ont laissé, au début des années 2000, le système de soins français s’informatiser de façon indépendante et il ne s’est pas construit de façon harmonieuse. Le même scéna­rio se reproduit pour la constitution actuelle des EDS sur le territoire. «Les différents CHU s’organisent comme ils le veulent, et ce n’est pas coordonné. Difficile, dans ces conditions, que toutes les données puissent « se parler » informatiquement.
L’autre frein à la création de cette plate­forme n’est pas technique. Les CHU, par exemple, n’ont plus un représentant unique dans le projet. « La Fédération hospitalière de France [qui représente l’ensemble des CHU] n’ apporte pour l’instant pas de réponse concrète sur ce qu’elles pouvent faire ensemble. Le partage de la valeur créée et de la propriété intellectuelle liées à la mise à dis­position de ces données, répond aux future. Certains CHU ou centres de recherche veulent que chaque société privée qui va accéder aux données contractualise avec eux et se mette d’accord sur un partage de la valeur créée. Certain pense de leurs côté qu’un retour sur investissement pour l’effort de la collecte est nécessaire, mais que cela ne doit pas forcément entraîner un contrat avec accès aux bénéfices potentiels. »
Le débat polarise. Dans le rapport « Données de santé : quelles valeurs pour les établissements de soins ? » publié en novembre 2019, le Healthcare Data Institute, un think tank co-créé par le groupe Orange, souligne qu’il «souhaite encourager les établissements de santé à se doter d’une stratégie d’exploitation de données». Cependant, l’histoire de la valorisation des données de santé a un côté très malsain. Si on était dans un système où toute la santé était gérée par des organisations privées, cela pourrait se comprendre. Mais nous sommes dans un système où tout – professionnels de santé, lo­giciels de santé, recherche – est financé par la so­lidarité nationale et administré par les pouvoirs publics, qui sont donc dans leur rôle pour définir des règles éthiques à la française afin d’éviter toute logique marchande.
La situation actuelle crée des blocages. «Au­jourd’hui, en France, on est obligé de passer un temps considérable à discuter sans être sûr d’avoir un jour accès aux données, constate le scientifique entrepreneur Nikos Paragios.
En décembre dernier, nous sommes allés au Canada, au centre hos­pitalier de Montréal, pour avoir des données, car notre demande auprès d’un grand CHU en France, lancée en septembre 2019, ne donnait rien. Dès jan­vier nous recevions le document de partage de don­nées du Canada. Alors que nous n’avons toujours pas reçu, à ce jour, de réponse française. »
Ces acteurs qui discutent de valorisation sem­blent oublier, poursuit l’entrepreneur, « que les données servent à l’apprentissage des algorith­mes. Une fois cette phase terminée, les données ne servent plus et la valeur n’est plus là ». Les projets de recherche, privés ou publics, attendent des ré­ponses rapides « car, comme nous sommes dans des domaines très nouveaux et concurrentiels, c’est la première offre mondiale de produit ou de service efficace qui récupérera le marché ».
«Il n’existe pas tant de start­up spécialisées en données de santé en France, tout simplement parce que c’est un parcours du combattant pour y accéder, et qu’ensuite, elles doivent traiter ces don­nées pour pouvoir les utiliser de manière mo­derne. Le premier dispositif médical intégrant de l’IA a été certifié au prin­temps 2018 par l’agence américaine du médica­ment et nous n’en avons pas en France. Si nous voulons rester sur un système de santé de pointe, et qui puisse bénéficier à tous, il faut impérati­vement que nous prenions ce virage ­là. Après, ce sera trop tard. »
Le sujet revêt une dimension géopolitique. « Dans tous les secteurs d’activité, les données sont désor­mais gérées par de très grandes plates-­formes, domaine dans lequel les Etats­Unis et la Chine, qui ont massivement misé sur des start­up pour les créer, sont très en avance. La santé ne va pas échapper à ce mouvement. Or il manque pour l’instant une plate­forme en France, tout l’enjeu est là. Il est essentiel qu’il y ait de tel­ les plates­-formes en Europe, car celles ­ci, avec leur logique, leurs valeurs et leurs normes, influeront fortement sur les politiques nationales de santé. » Le pouvoir des plates­-formes «se voit déjà dans d’autres domaines, tel le droit du travail avec des acteurs comme Uber par exemple ».
Nous allons, poursuit-­il, inexorablement vers un modèle d’exploitation de plus en plus massive des données de santé car, dans un monde idéal, la promesse est extraordinaire pour le bien com­mun, le bien des personnes et des populations. Mais il se pose désormais des questions de sou­veraineté qui dépassent les seuls intérêts privé­ public. Dépendre de plates­-formes étrangères dans des domaines comme la santé ou l’éducation, c’est inhiber la capacité même de gouverner. »

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