L’intelligence artificielle (IA) correspond à des programmes informatiques permettant de simuler l’intelligence humaine. Au cœur de l’IA et du 21e siècle, les données ont une importance cruciale : elles sont l’or et le pétrole de ce siècle. C’est en effet à partir d’elles que les programmes peuvent améliorer leurs performances. L’utilisation des données n’est pas nouvelle, elle est même inhérente à la démarche scientifique.
Avec l’informatisation des dossiers médicaux, l’arrivée du dossier médical partagé et de la génomique, la production de données cliniques numériques(1) est en train d’exploser et devrait atteindre 44 zettaoctets (1 021 octets) en 2020 ; on parle de données massives ou big data.(2) L’innovation guidée par l’exploration des données de santé est susceptible de jouer un rôle important(3). En effet, les données massives en santé visent à diminuer la morbi-mortalité, à améliorer les pratiques cliniques, à permettre une médecine personnalisée, ainsi qu’à enrôler facilement une cohorte multicentrique importante, tout en minimisant les coûts. L’objectif de cet article est d’exposer les prérequis et les outils pour promouvoir une recherche de qualité en santé. En effet les dépenses de santé représentant 8,8 % du PIB(4) au sein de l’OCDE et un tiers de dépenses de Google Venture(5), le domaine médical constitue un immense marché financier. Données de santé : une définition large et complexe juridiquement encadrée Le Règlement général sur la protection des données (RGPD), mis en vigueur en mai 2018, est un outil de ...
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