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Comment l’IA générative façonne l’avenir de la médecine personnalisée

Pour les sociétés pharmaceutiques comme Roche, les données constituent un capital important, notamment pour pouvoir développer des médicaments plus rapidement et plus efficacement. Comment fonctionne actuellement l’accès aux données des patients pour le secteur pharmaceutique suisse ?

Commençons par dire que les données des patients sont très précieuses et que nous devons bien les protéger. Nous traitons ces données avec le plus grand respect, en protégeant la vie privée des patients et en empêchant tout accès non autorisé. Il est important de souligner que nous n’avons pas accès aux données identifiables des patients. Malheureusement, les données dites du monde réel ne sont souvent pas collectées de manière à permettre une évaluation simple et efficace. Leur potentiel est donc à peine exploité et je pense que cela pourrait être amélioré.

Comment imaginez-vous concrètement l’écosystème idéal pour les données de santé ?

Pour nous, les patients et la valeur ajoutée que nous pouvons créer pour eux sont toujours au centre de nos préoccupations. Je pense qu’un écosystème idéal est celui dans lequel différents groupes tels que les médecins, les institutions, les hôpitaux, mais aussi les universités et les entreprises comme Roche collaborent étroitement pour les patients. Les données de santé peuvent alors être utilisées de manière globale à des fins de recherche et les innovations au bénéfice des patients peuvent être encouragées. Notre tâche est de contribuer à organiser ce processus de manière à ce que nous puissions accéder aux données dans le respect de conditions strictes de protection des données afin d’acquérir de nouvelles connaissances. Et je souligne encore une fois que nous n’avons pas ici accès à des données identifiables et que nous n’en avons de toute façon ni l’envie ni le besoin. L’objectif est de pouvoir diagnostiquer plus rapidement et traiter de manière plus ciblée, tout en permettant aux chercheurs d’accéder à de précieuses données de santé pour développer d’autres thérapies et tests de diagnostic. L’efficacité serait également accrue, car des diagnostics plus précoces et des thérapies efficaces réduiraient les coûts, ce qui serait une bonne chose pour le système de santé suisse.

Quel rôle le dossier patient électronique (DEP) pourrait-il jouer dans un tel écosystème ?

Nous saluons chaleureusement le fait que le Conseil fédéral souhaite faire progresser la numérisation dans le domaine de la santé et développer le dossier électronique du patient (DEP). En effet, la Suisse doit rester un centre de recherche fort et compétitif afin que les conditions d’un système de santé durable et de qualité soient réunies. Et un système PED intégré profite à tout le monde : patients, prestataires et chercheurs. Il est important pour nous que les données soient utilisables pour la recherche. Pour ce faire, ils doivent être complets, accessibles dans les meilleurs délais, structurés et utilisables dans le respect de la loi sur la protection des données. La qualité des données est particulièrement importante pour la numérisation dans le secteur de la santé. Pour ce faire, certains points doivent faire l’objet d’une attention particulière: d’une part, il doit être possible de rendre le DEP suisse compatible avec les normes européennes et internationales, et d’autre part, le DEP, en tant que nœud central, doit être capable de relier judicieusement les données des d’autres banques de données ou registres décentralisés.

La Suisse est depuis longtemps à la traîne par rapport aux autres pays en matière de numérisation du système de santé. Qu’est-ce que cela signifie pour la place pharmaceutique suisse ?

C’est vrai, et ce retard a un impact direct sur la compétitivité de la Suisse dans la recherche pharmaceutique. Selon une étude de l’Université de Bâle, le manque d’accès à des données structurées (du monde réel) de haute qualité entraîne un déplacement des investissements en recherche et développement vers d’autres pays. Mais Roche s’engage clairement en faveur de la Suisse en tant que centre de recherche. Le nouveau centre de recherche qui vient d’être inauguré à Bâle est un exemple de notre engagement. En tant que site leader européen des sciences de la vie et siège de l’industrie pharmaceutique et de la science, Bâle est le lieu idéal pour notre nouveau centre de recherche.

Que faut-il pour faire progresser la transformation numérique du secteur de la santé en Suisse ?

Roche s’engage fortement en faveur de la numérisation en Suisse et travaille en étroite collaboration avec toutes les parties prenantes afin que le système de santé publique puisse être organisé pour l’avenir. Actuellement, les données de santé ne sont pas collectées de manière structurée sur l’ensemble du pays. Elles ne sont donc pas disponibles du tout et, deuxièmement, la base infrastructurelle, technique et juridique pour la réutilisation des données fait défaut. Nous avons besoin de normes communes servant de base à la qualité de la collecte des données, de professionnels dotés de compétences renforcées en matière de données, d’un financement durable pour un système de santé optimal à long terme, d’un cadre juridique constructif pour promouvoir les initiatives et de la sécurité juridique. De plus, il est essentiel de mettre en place une infrastructure en réseau qui constitue une sorte d’autoroute du système de santé. Enfin, l’acceptation et la participation de la population sont nécessaires.

Depuis plusieurs années, l’intelligence artificielle joue un rôle important dans la lutte contre le cancer, par exemple dans l’imagerie diagnostique. Où en sommes-nous exactement aujourd’hui ? Et comment l’IA façonnera-t-elle l’avenir de l’oncologie ?

Chez Roche, nous utilisons déjà l’IA dans de nombreux domaines opérationnels, par exemple en recherche et développement, en accélération des études cliniques ou en détection précoce dans le diagnostic. Des progrès significatifs ont été réalisés en oncologie, en particulier en imagerie diagnostique, où elle contribue à la détection précoce et au diagnostic précis du cancer grâce à une reconnaissance avancée des formes et à l’analyse d’images. Les algorithmes d’IA sont désormais intégrés aux flux de travail cliniques et aident les pathologistes et les radiologues à identifier les cancers avec plus de précision et d’efficacité.

En octobre dernier, Roche a annoncé un partenariat avec AWS et Ibex Medical Analytics. L’objectif affiché est d’aider les laboratoires à diagnostiquer le cancer grâce à l’IA. En quoi cela consiste-t-il concrètement ?

Il faut imaginer qu’une grande partie du travail en pathologie aujourd’hui est encore largement manuel et analogique. Le potentiel est énorme pour numériser les laboratoires et introduire des solutions innovantes d’analyse d’images basées sur l’IA, qui peuvent apporter de nouvelles informations importantes sur le processus de diagnostic et l’accélérer. À titre d’exemple, navify Digital Pathology de Roche est un puissant logiciel de workflow de pathologie qui facilite à la fois la visualisation d’échantillons de patients numérisés et l’utilisation de solutions d’IA utiles. Ce logiciel, construit sur l’infrastructure AWS, a été conçu pour prendre en charge à la fois les solutions d’IA de Roche et l’intégration d’algorithmes d’IA tiers (comme Ibex). Ce système ouvert offre aux laboratoires de pathologie la flexibilité nécessaire pour permettre l’utilisation d’une large gamme de solutions d’IA dans leurs laboratoires, dans le cadre d’un flux de travail clinique efficace.

Que signifie l’IA générative pour Roche ? Comment évaluez-vous les opportunités et les risques de l’IA générative pour le diagnostic médical ?

Comprendre l’IA générative, comment elle peut être utilisée et comment elle peut soutenir notre entreprise est extrêmement important pour nous. L’IA générative augmentera considérablement la productivité, l’efficacité des processus et la productivité des employés, par exemple grâce à l’automatisation des tâches répétitives, la création de contenu, la recherche sémantique, la traduction vocale, la synthèse de contenu ou la génération de code. L’IA générative offre également de grandes possibilités de diagnostic médical, améliorant la précision et la rapidité de la détection des maladies, permettant des plans de traitement personnalisés et facilitant la découverte de nouveaux biomarqueurs. Mais tous ces progrès ne doivent pas éclipser les risques, tels que les biais potentiels dans les algorithmes d’IA, les problèmes de protection des données et la nécessité d’une validation rigoureuse pour garantir la fiabilité clinique. Équilibrer ces opportunités et ces risques nécessite un cadre réglementaire solide, une surveillance continue et une collaboration entre toutes les parties prenantes.

À propos de la personne interrogée :
Alan Hippe est Chief Financial & Information Officer du groupe Roche et membre du conseil d’administration de Jacobs Holding à Zurich. Au cours de sa carrière, il a occupé des postes de direction dans les secteurs aéroportuaire, sidérurgique et automobile.

 
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