Les risques les plus inquiétants pour les entreprises en 2019

Santé et Intelligence Artificielle, deux domaines complémentaires ?

L’Intelligence Artificielle est l’une des solutions les plus adaptées pour transformer le secteur de la santé et répondre aux besoins tels que l’amélioration des soins de santé, la réduction des coûts ou encore la veille sanitaire. Elle pose cependant de nombreux problèmes, notamment au niveau des données qu’elle doit exploiter.

 

Le domaine de la santé est un secteur dans lequel de nombreuses améliorations sont possibles, notamment avec les nouvelles technologies. L’intelligence artificielle, ou IA, suscite de grands espoirs, mais également des craintes quant à la sécurité des données personnelles de santé.

 

La transformation numérique du secteur de la santé

Analyse d’imagerie médicale, diagnostic, suivi des patients… l’intelligence artificielle ouvre de plus en plus de portes dans le domaine de la santé, et a tendance à se démocratiser, que ce soit au niveau des patients, des médecins généralistes et spécialisés ou des hôpitaux. Il ne s’agira plus dans le futur que d’un simple outil de plus… ou de remplacement. En effet, la transformation numérique touche aussi ce secteur et l’IA pourrait être une réponse à la demande d’amélioration des soins de santé ou de réduction des coûts. Aujourd’hui, seuls trois secteurs ont organisé la numérisation de leurs travaux : la radiologie, les laboratoires de biologie et les spécialistes du génome. De grands progrès restent à faire dans les autres domaines.

 

L’Intelligence Artificielle dans le domaine de la santé : contradiction réglementaire

En France, le système national d’information de l’Assurance maladie, qui couvre 99% de la population française et détient, de ce fait, un volume impressionnant de données, devrait être beaucoup sollicité au nom de l’IA dans le futur. En effet, cette technologie nécessite, pour fonctionner au mieux, de traiter d’énormes masses de données, afin de fournir les meilleures informations. Or, dans l’Hexagone, le traitement des données personnelles de santé est très réglementé et encadré. Il faut par exemple, depuis 1978 et la loi informatique, répondre à un motif d’intérêt public pour pouvoir y accéder.

 

Les données personnelles de santé et l’IA posent plusieurs problèmes

Le premier réside dans certains programmes d’IA qui sont lancés sans savoir précisément ce que l’on cherche. Par ailleurs, un consentement général de la part de tous les patients pour utiliser leurs données dans les algorithmes d’IA est inconcevable. Enfin, les données de santé ne sont pas toutes constituées de la même manière, en fonction des hôpitaux, des universités ou des laboratoires pharmaceutiques, et ne sont pas forcément organisées pour la recherche, ni pour l’exploitation par le Big Data. La solution serait de passer par des nomenclatures communes, mais conjuguer ces pratiques de restructuration paraît très complexe. Il est donc nécessaire de trouver un cadre au traitement et à l’exploitation de ces données de santé à caractère personnel. Des prestataires certifiés et agréés pour traiter ces données (avec par exemple l’agrément HDS) pourraient représenter le début d’un appariement des données, et la mise en commun des nomenclatures.

 

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