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En rapport avec toutes les autres parties de ce webdocumentaire, la question se pose sur le traitement et le stockage des données médicales au sein de l'hôpital.
L'intelligence artificielle rend possible un archivage plus précis et rapide, pour permettre aux médecins de pouvoir comparer les données, mais aussi de les analyser plus en profondeur. Une récolte des données dans l'intérêt du patient et de la médecine. Mais qu'en est-il du secret médical et de la sécurité de ces données ? Nous allons ici, expliquer les données médicales et le rôle de l'intelligence artificielle. Comment traite-t-elle ces données et comment les sécurise-t-elle ?
L’intelligence artificielle au service du personnel soignant. C’est la direction qu’ont choisi de suivre les Hospices Civils de Lyon. François Talbot, informaticien en charge des projets IA de l’hôpital lyonnais, explique les travaux entrepris.
« Nous possédons les données médicales de quatre millions de patients sur plus de quinze ans de collecte. Nous avons la volonté de nous en servir pour aider les médecins », résume François Talbot, en charge des projets IA des Hospices civils de Lyon. L’hôpital rhodanien planche sur des outils d’intelligence artificielle faible (ciblée sur une tâche précise qui a pour but d’augmenter l’intelligence d’un être humain).
Deux modèles ont ainsi vu le jour aux Hospices civils de Lyon. Un outil d’aide au diagnostic a été testé au service endocrinologie (médecine des hormones) de l’hôpital. Il intervient au moment des consultations et permet de fournir une aide au personnel médical quant aux questions à poser aux patients. « Après un an d’observations, nous avons mis en place le modèle de décision. Maintenant nous allons pouvoir créer l’outil qui sera à destination des médecins et du personnel soignant », développe François Talbot.
Le deuxième projet IA des Hospices Civils de Lyon appartient au domaine du traitement de données. Un moteur de recherche est proposé au personnel soignant permettant de retrouver les patients qui ont la même pathologie, le même traitement, etc. au sein de l’hôpital. François Talbot et l’équipe IA ne comptent pas s’arrêter là : « la deuxième étape de cet outil est de proposer une recherche inversée. Une fois des patients trouvés grâce au moteur de recherche, il permettra d’indiquer leurs termes communs. Par exemple, il pourra mettre en lumière que tous les patients qui ont un méningiome habitent dans telle localité, ou ont eu tels traitements par le passé. Ces informations peuvent être pertinentes pour une meilleure prise en charge. »
Ces outils d’intelligence artificielle reposent sur un programme du nom d’Easily. Il s’agit d’une énorme base de données que François Talbot définit comme « un dossier patient électronique ». Et le patient dans tout ça ? Il sera consulté dans un cas selon le responsable des projets IA des Hospices : « les informations médicales sont saisies pour la prise en charge, c’est la loi, on a tout à fait le droit. En revanche, on a besoin du consentement du patient dès qu’on va devoir faire de la recherche clinique ».
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LES DONNEES MEDICALES AU SERVICE DE L'IA... ET DES MEDECINS
« Pour nous, statisticiens, c’est principalement une nouvelle étiquette sur quelque chose que l’on faisait déjà. L’IA c’est beaucoup de techniques que l’on utilise déjà au quotidien et certaines vont être amenées à être un peu plus saillantes. Les gens ont l’impression que c’est incroyable, terriblement nouveau, mais ce sont des méthodes dont on connaît très bien la plus-value et les limites. L’IA telle qu’on peut l’évoquer au quotidien ne va pas systématiquement supplanter des approches plus classiques. Derrière cette IA, il y a les données avec les entrepôts de données de santé, avec le “tout numérique”, les objets connectés et aussi tout un équipement informatique qui permet de traiter ces données là où avant on manquait de stockage, qui coûtait très cher. On est vraiment dans une conjoncture et c’est peut-être ce qui explique cette activité foisonnante autour de l’IA. »
Dans votre domaine de compétence, comment avez-vous ressenti l’arrivée de l’intelligence artificielle ?
« En réalité, toutes ces méthodes reposent surtout sur les approches statistiques. Chaque être humain est différent d’un autre, il y a donc une variabilité au sein des populations à l’étude mais aussi une variabilité intra-patients. On a pour mission de prendre en compte cette variabilité pour être en capacité de mettre en évidence des marqueurs d’un état du patient. Un des enjeux réside dans la très grande hétérogénéité de données que l’on va traiter, surtout dans la mise en place des entrepôts de données de santé, qui se structurent un peu partout dans les CHU. C’est aussi la prise en compte des résultats issus de l’IA pour les inclurent dans des modèles plus classiques, tout en gardant le maximum d’informations pour être en capacité de prédire un état. »
Quels sont aujourd’hui les projets, les expérimentations, les potentielles compétences de l’IA dans le domaine de la santé ?.
« Pour commencer, notre méthodologie autour de l’IA est diverse mais pas nouvelle. Ce sont des approches mathématiques, statistiques, incluant aussi des méthodes algorithmiques (auxquelles nous faisons souvent référence quand nous parlons d’IA, surtout en santé. Ces approches ne sont pas récentes, elles sont largement utilisées dans l’imagerie. Notre activité biostatistique au sein des Hospices Civils de Lyon, nous avons eu l’occasion de la mettre en oeuvre dès l’arrivée des nouvelles données en biologie moléculaire. Des méthodes très adaptées dans le sens où elle sont capable de synthétiser des données de grand volume. »
Est-ce que vous pouvez nous parler de votre travail autour de l’IA, aujourd’hui, dans la santé ?
Hervé Debar, chercheur en cybersécurité à Télécom SudParis et Mehdi El Siaghy, directeur de la recherche et de l'innovation au CHRU de Nancy, nous en disent plus.
Hervé Debar nous fait part de son analyse détaillée dans « Cyber-sécurité » (cliquez pour vous rendre sur l'article).
Racha Abu El Ata, directrice du pôle santé chez Microsoft France, nous explique le rôle de l'entreprise dans l'intelligence artificielle au service de la santé.
Enguerrand Habran
Directeur du Fonds Recherche et Innovation de la FHF
Les données de santé sauvergardées par ces intelligences, bonne ou mauvaise idée ?
Comment les hôpitaux font face à la problématique de cyber-sécurité ?
Les données de santé
« Ca dépend de qui est derrière, du type de données. Si par exemple, vous proposez des données cardiaques. Potentiellement, votre coeur au fil des années va évoluer, donc vos données ont changé. Avec les anciennes, on ne peut rien déduire, ou très peu de choses. Par contre, si vous donnez vos données génétiques, elles, n’évoluent pas. C’est donc plus problématique. Et c’est d’autant plus problématique qu’on peut potentiellement vous renseigner sur vos parents, sur vos enfants et sur vos frères et soeurs. En fonction de la typologie de la donnée, il y a en a qui sont plus sensibles que d’autres. Celles qui le sont le plus sont ces données génétiques. »
« Tous les systèmes d’information de santé, petits ou grands, produisent des données. L’exactitude – intégrité dans le domaine de la cybersécurité – de ces données est capitale pour le bon déroulement des soins. Ces données doivent également être disponibles facilement pour le personnel soignant. La facilité d’usage et d’accès est donc capitale pour que les soignants puissent, sans difficulté, interagir avec le patient.
Certaines de ces données sont également confidentielles. Sans chercher nécessairement à cloisonner les rôles au sein d’un centre de santé, toutes les données doivent à minima être protégées contre des accès non autorisés (typiquement d’une tierce partie). Il est également nécessaire de tracer l’accès aux données pour traiter les attaques éventuelles.
L’ensemble des mécanismes de protection des environnements numériques a un coût. Sur le plan des usages, cela peut complexifier le fonctionnement des outils ou des protocoles utilisés par les soignants. Cela peut également ralentir le fonctionnement de tels systèmes, ou imposer des contraintes qui contredisent la facilité de délivrance des soins. »
Pour en savoir plus :
“Ca dépend de qui est derrière, du type de données. Si par exemple, vous donnez des données cardiaques. Potentiellement, votre coeur au fil des années il va évoluer, donc vos données ont changé. Avec les anciennes, on ne peut rien déduire, ou très peu de choses. Par contre, si vous donnez vos données génétiques, elles, elles n’évoluent pas. C’est donc plus problématique. Et c’est d’autant plus problématique qu’on peut potentiellement vous renseigner sur vos parents, sur vos enfants et sur vos frères et soeurs. En fonction de la typologie de la donnée, il y a en a qui sont plus sensibles que d’autres. Celles qui le sont le plus sont ces données génétiques."
Delphine Maucort-Boulch
Médecin de santé publique et professeure en biostatistiques
Hospices Civils de Lyon
Hervé Debar
Chercheur en cyber-sécurtié
Télécom SudParis
