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« Intelligence artificielle » : quels services, quelles applications, quels résultats et quelle valorisation aujourd’hui en recherche clinique ? Quel impact sur la qualité des soins ? Quelles recommandations ? - 23/02/19

Doi : 10.1016/j.therap.2018.11.006 
Vincent Diebolt a, , Isaac Azancot b, François-Henri Boissel c

Les participants à la table ronde « Sujet d’actualité (2) » des Ateliers de Giens XXXIV

Isabelle Adenot d, Christine Balague e, Philippe Barthélémy f, Nacer Boubenna g, Hélène Coulonjou h, Xosé Fernandez i, Enguerrand Habran j, Françoise Lethiec k, Juliette Longin l, Anne Metzinger m, Yvon Merlière n, Emmanuel Pham o, Pierre Philip p, Thomas Roche q, William Saurin r, Anny Tirel s, Emmanuelle Voisin t, Thierry Marchal u
d Haute Autorité de santé, 93218 Saint-Denis la Plaine, France 
e Institut mines-telecom business school, 91011 Evry, France 
f Astrazeneca, 92400 Courbevoie, France 
g Inserm transfert, 75013 Paris, France 
h DRCI, AP–HP, 75475 Paris, France 
i Institut Curie, 75005 Paris, France 
j Fonds FHF recherche et innovation, 75993 Paris, France 
k Janssen Cilag, 92787 Issy-lès-Moulineaux, France 
l Merck santé, 69008 Lyon, France 
m Hospices civils de Lyon, HCL, DRCI, 69229 Lyon, France 
n CNAMTS, 75986 Paris, France 
o IPSEN, 91940 Les Ulis, France 
p Université de Bordeaux, CHU de Bordeaux, 33076 Bordeaux, France 
q Delsol avocats, 69001 Lyon, France 
r Dassault systèmes–3DS, 78946 Vélizy-Villacoublay, France 
s MSD, 92400 Courbevoie, France 
t Voisin consulting life science, 92100 Boulogne, France 
u ANSYS, université catholique de Louvain, 1348 Louvain la Neuve, Belgique 

a F-CRIN, pavillon Leriche, hôpital Purpan, place du Dr-Blayac, 31059 Toulouse cedex 9, France 
b Hôpital Lariboisière, AP–HP, 75475 Paris, France 
c Novadiscovery, 69009 Lyon, France 

Auteur correspondant.

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Résumé

L’intelligence artificielle (IA), au-delà des applications concrètes qui ont déjà intégré notre quotidien, permet de traiter des données et des connaissances nombreuses et hétérogènes, et de comprendre des règles potentiellement complexes et abstraites à la manière de l’intelligence humaine mais sans intervention de sa part. Elle conjugue deux propriétés, l’auto-apprentissage d’abord par le traitement successif et répétitif de données et, une capacité d’adaptabilité, c’est-à-dire la possibilité pour un programme codé de traiter des situations multiples susceptibles de varier au cours du temps. Les experts de la table ronde ont confirmé l’apport potentiel et le bénéfice théorique que représente l’IA en recherche clinique et en matière d’amélioration de l’efficience des soins. Ils ont pu mesurer également, comme c’est le cas pour tout processus nouveau qu’il faut acclimater et apprivoiser, son impact sur les pratiques et les mentalités. Pour en maximiser les bénéfices, quatre points critiques ont été identifiés. Leur prise en compte conditionne l’intégration technique et l’appropriation par tous les acteurs de la recherche, instances de régulation, industries en santé, établissements et réseaux de santé sans, surtout, oublier les patients et la société civile : 1er point critique : réunir les éléments de preuve des bénéfices de l’apport de l’IA en recherche clinique et pouvoir les quantifier ; 2e point critique : créer un climat de confiance pour garantir la diffusion et l’acceptabilité de l’IA en recherche en santé, dans un contexte réglementaire adapté ; 3e point critique : assurer la disponibilité des compétences techniques, ce qui implique un investissement en formation, l’attractivité du secteur de la santé et le développement d’outils ergonomiques de collecte des données auprès de l’ensemble des opérateurs de santé ; 4e point critique : se mettre en ordre de marche, c’est-à-dire assurer l’organisation et la gouvernance d’un modèle réparti et sécurisé à l’échelon national pour faire converger l’information et les services dont bénéficie le patient au niveau territorial et régional. Au final trente-sept recommandations concrètes ont été formulées qui doivent permettre l’acclimatation de l’IA en recherche clinique, sachant que la mise en place du « health data hub » constitue une opportunité idéale.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : IA, Données, Connaissances, Recherche clinique, Essais cliniques, Études en vie réelle, Évaluation, Formation, Inter-disciplinarité, Interopérabilité, Gouvernance


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Vol 74 - N° 1

P. 141-154 - février 2019 Retour au numéro
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  • How to improve vaccine acceptability (evaluation, pharmacovigilance, communication, public health, mandatory vaccination, fears and beliefs)
  • Alain Dutilleul, Jacques Morel, Clémentine Schilte, Odile Launay
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  • “Artificial intelligence”: Which services, which applications, which results and which development today in clinical research? Which impact on the quality of care? Which recommendations?
  • Vincent Diebolt, Isaac Azancot, François-Henri Boissel

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