Tout au long d'un parcours de soins en cancérologie, de nombreuses informations sont produites : résultats d'analyses biologiques, données moléculaires ou génétiques, images médicales, comptes rendus, traitements reçus, données de suivi clinique...

Le Big Data, ou données massives, désigne la capacité à réunir et à analyser de très grands volumes de données, parfois issues de sources très différentes.

L'intelligence artificielle, de son côté, regroupe plusieurs technologies capables d'exploiter ces informations. Certains outils peuvent, par exemple, rechercher des caractéristiques particulières dans un grand nombre de données ou repérer des éléments difficiles à identifier manuellement.

Appliquées à la cancérologie, ces technologies peuvent contribuer à mieux comprendre les cancers, faciliter l'analyse de certaines images médicales, faire émerger de nouvelles pistes thérapeutiques ou encore aider à adapter les traitements à la situation de chaque patient.

Elles jouent également un rôle dans le développement dans la médecine personnalisée, qui cherche à proposer une prise en charge aussi adaptée que possible aux caractéristiques du patient et sa maladie.

Le Centre Léon Bérard a commencé très tôt à informatiser les données utiles au suivi de ses patients.

Les premières briques de son dossier patient informatisé ont été mises en place dès 1993.
Le dispositif s'est ensuite développé progressivement jusqu'à l'informatisation complète du dossier patient dans les années 2000.

Aujourd'hui, la base de données du CLB contient des informations concernant plus de 300 000 patients ayant réalisé au moins une étape de leur parcours de soins dans l'établissement. Elle rassemble également environ 400 000 scanners et IRM.

Le dossier patient informatisé a été développé en interne. Cette maîtrise constitue un atout à la fois pour le suivi clinique des patients et pour les projets de recherche menés en cancérologie.

Des données protégées et encadrées

Les données de santé sont sensibles. Leur stockage, leur accès et leur utilisation sont donc soumis à des règles strictes.

Dans le cadre de certains projets de recherche, les données peuvent être pseudonymisées. Les informations permettant d'identifier directement une personne, comme son nom ou son prénom, sont alors remplacées ou retirées des données utilisées par les chercheurs. D'autres mesures de sécurité de sécurité viennent compléter ce dispositif afin de préserver leur confidentialité.

L'intérêt scientifique de cette base est important. Elle peut notamment servir à mieux comprendre certaines maladies, à analyser les pratiques de soins ou à développer de nouveaux outils pour la prise en charge des patients.

Son utilisation s'effectue dans le respect des droits des personnes concernées, notamment de leur droit à être informées de la réutilisation de leurs données de santé à des fins de recherche.

Le site mesdonnees.unicancer.fr permet aux patients d'identifier, en fonction des caractéristiques de leur prise en charge, les études dans lesquelles leurs données ont pu être réutilisées. Le Centre Léon Bérard propose également sur son site une rubrique consacrée à l'utilisation et à la protection des données de santé.

L'un des principaux intérêts de l'intelligence artificielle est sa capacité à analyser très rapidement un volume important d'informations. En cancérologie, cette capacité peut être utile à différentes étapes du parcours de soins.

Selon les usages, l'IA peut par exemple contribuer à la précision de certains actes médicaux, aider à adapter les traitements ou accélérer le passage d'une innovation issue de la recherche vers la pratique clinique.

Elle peut aussi rendre certaines tâches plus rapides pour les équipes. Le temps ainsi gagné peut être consacré à d'autres dimensions essentielles de la prise en charge, comme par exemple les échanges avec les patients.

Pour autant, l'IA ne remplace ni l'examen clinique ni l'expertise du professionnel de santé. Lorsqu'un outil intervient dans le parcours de soins, ses résultats doivent être interprétés et validés par les professionnels compétents.

Médecin·e·s, infirmier·ère·s, manipulateur·rice·s en électroradiologie médicale, chercheur·euse·s ou membres des équipes administratives peuvent être amené·e·s à utiliser des outils numériques intégrant de l'intelligence artificielle.

L'IA est particulièrement intéressante pour certaines tâches répétitives ou pour l'analyse de données complexes. Elle peut alors servir de support, automatiser une partie du travail ou aider à traiter plus rapidement certaines informations.

Cette automatisation ne modifie pas la responsabilité des professionnels. Les décisions médicales, le soin et l'accompagnement des patients restent des missions humaines.

L'intelligence artificielle n'est pas seulement un sujet de recherche. Au CLB, plusieurs outils sont déjà intégrés aux pratiques professionnelles.

Dans le domaine de la santé, l'utilisation de l'IA est soumise à des règles strictes en matière de sécurité, de performance et de protection des données.

En Europe, le Règlement général sur la protection des données (RGPD) encadre notamment l'utilisation des données personnelles. Le règlement européen sur l'intelligence artificielle, ou AI Act, définit aussi progressivement de nouvelles obligations pour les systèmes d'IA.

Au CLB, l'intégration de ces outils fait l'objet d'une gouvernance spécifique.

Un Comité IA réunit des spécialistes issus de plusieurs domaines : médecine, recherche, technique, droit ou encore éthique. Avant qu'un nouvel outil soit utilisé en routine, le comité examine notamment son intérêt médical, sa maturité, sa conformité réglementaire, la manière dont les données sont protégées et ses conséquences éventuelles sur l'organisation du travail.

Cette analyse permet de s'assurer que les outils retenus apportent un réel bénéfice et qu'ils peuvent être utilisés dans des conditions adaptées.