MUNICH - Nous entrons dans une période de profonde mutation de la médecine, à mesure que les méthodes de recherche traditionnelles sont associées à une puissance de calcul phénoménale et une énorme abondance de nouvelles données. Tout récemment, Google a annoncé avoir développé un système d'intelligence artificielle (IA) capable de surpasser les radiologues dans la détection du cancer du sein. Cet exemple n’est que le dernier en date de la manière dont l'apprentissage machine et les mégadonnées conduisent à de nouveaux diagnostics, découvertes et traitements médicaux. Il est toutefois nécessaire, pour concrétiser l'énorme potentiel de l'IA, d’élaborer une approche pragmatique et mondialement reconnue pour guider la collecte et l'utilisation des « données de vie réelle ».
Les données de vie réelle comprennent toutes les informations susceptibles d’orienter les nouvelles recherches médicales. Certaines de ces données sont disponibles depuis un certain temps déjà. Les chercheurs sur le cancer, par exemple, utilisent depuis longtemps des dossiers médicaux anonymes pour sélectionner les patients les plus à même de réagir positivement à de nouveaux traitements expérimentaux. Mais d’autres types de données, ainsi que les technologies capables de les analyser à grande échelle, ne sont devenues disponibles que depuis peu.
Les nouvelles capacités présentées par l’IA et les technologies qui lui sont associées soulèvent des questions complexes, parfois controversées, au sujet de la protection de la vie privée et de la propriété des données. Nous pouvons toutefois relever ces défis en établissant des règles détaillées qui protègent les informations personnelles. Les décideurs politiques du monde entier et les institutions de gouvernance mondiale ne doivent pas tarder à les définir. Les grandes institutions médicales des États-Unis, où la grande disponibilité de données anonymes sur les patients alimente une nouvelle vague d'innovations, vont déjà de l'avant avec des initiatives basées sur des données de vie réelle.
MUNICH - Nous entrons dans une période de profonde mutation de la médecine, à mesure que les méthodes de recherche traditionnelles sont associées à une puissance de calcul phénoménale et une énorme abondance de nouvelles données. Tout récemment, Google a annoncé avoir développé un système d'intelligence artificielle (IA) capable de surpasser les radiologues dans la détection du cancer du sein. Cet exemple n’est que le dernier en date de la manière dont l'apprentissage machine et les mégadonnées conduisent à de nouveaux diagnostics, découvertes et traitements médicaux. Il est toutefois nécessaire, pour concrétiser l'énorme potentiel de l'IA, d’élaborer une approche pragmatique et mondialement reconnue pour guider la collecte et l'utilisation des « données de vie réelle ».
Les données de vie réelle comprennent toutes les informations susceptibles d’orienter les nouvelles recherches médicales. Certaines de ces données sont disponibles depuis un certain temps déjà. Les chercheurs sur le cancer, par exemple, utilisent depuis longtemps des dossiers médicaux anonymes pour sélectionner les patients les plus à même de réagir positivement à de nouveaux traitements expérimentaux. Mais d’autres types de données, ainsi que les technologies capables de les analyser à grande échelle, ne sont devenues disponibles que depuis peu.
Les nouvelles capacités présentées par l’IA et les technologies qui lui sont associées soulèvent des questions complexes, parfois controversées, au sujet de la protection de la vie privée et de la propriété des données. Nous pouvons toutefois relever ces défis en établissant des règles détaillées qui protègent les informations personnelles. Les décideurs politiques du monde entier et les institutions de gouvernance mondiale ne doivent pas tarder à les définir. Les grandes institutions médicales des États-Unis, où la grande disponibilité de données anonymes sur les patients alimente une nouvelle vague d'innovations, vont déjà de l'avant avec des initiatives basées sur des données de vie réelle.