Pr Claude Negrier¹, Pr Ph Douek² – 1. Service d'hématologie biologique et d'hémostase clinique, Hospices Civils de Lyon. 2. Service d'Imagerie Diagnostique et thérapeutique, Hôpital Cardio-Vasculaire et Pneumologique Louis Pradel, Bron.

Dans son rapport publié en septembre 2018 sur l’application des lois de financement de la Sécurité sociale, la Cour des comptes porte un jugement critique sur la transformation digitale du système de santé français. Dans son avis préalable à la révision bioéthique rendu public le 25 septembre dernier, le CCNE propose que soit créée une plate-forme nationale sécurisée de collecte et de traitement des données de santé pour articuler, entre eux, les différents enjeux éthiques afférents aux données de santé. La création d’un Health Data Hub vise précisément à apporter une réponse opérationnelle en créant une infrastructure nationale sécurisée, permettant notamment des traitements croisés entre bases de données médico-administratives type SNIIRAM et données cliniques détenues par les professionnels de santé libéraux, ou stockées dans les entrepôts de données des établissements de santé. Il convient de définir ce que sont le Système national des données de santé (SNDS) et le Health Data Hub (HDH). Le premier correspond à la mise à disposition d’un ensemble de données (données de l’Assurance Maladie, données des hôpitaux, causes médicales de décès, données relatives au handicap, un échantillon complémentaire de l’Assurance maladie) rendues accessibles car elles sont utiles aux travaux d’intérêt public. En second lieu, le Health Data Hub vise à élargir les données du SNDS aux données cliniques et biologiques et à rendre l’exploitation de celles-ci particulièrement efficaces. Le renforcement du partage des données est absolument nécessaire pour améliorer la qualité et l’efficience du système, et permettre un véritable pilotage territorialisé en fonction des problématiques de santé publique rencontrées par la population Mais la constitution d’un  de données vise aussi à permettre l’entraînement d’algorithmes qui permettront de mieux prendre en charge les patients. Le basculement vers l’intelligence artificielle est déjà en cours au niveau mondial : la France accuse jusqu’ici un certain retard sur la constitution de bases de données qui permettront de fiabiliser les algorithmes d’aide à la décision médicale de demain. La France ne pouvait pas rester sur le banc de touche, d’autant plus que sa médecine est mondialement reconnue. 

Nous verrons cette semaine, aux Journées francophones de radiologie, qu’un potentiel très important existe en France en imagerie mais également en biologie. Les expériences françaises académiques et industrielles dans le domaine de l’intégration de l’Intelligence Artificielle en imagerie et biologie seront abordées aujourd’hui dans le cadre d’une session qui abordera les enjeux éthiques et techniques par le retour d’expériences d’industriels (start-up et industriels du domaine de la santé).