« Concilier recherche médicale et RGPD, un prérequis indispensable pour continuer à innover »

(c)FredPieau

Les progrès des technologies de l'information ouvrent une nouvelle ère pour les soins médicaux. Chaque patient a potentiellement accès à un parcours de santé personnalisé et optimal. Mais le caractère hétérogène et distribué des données de santé constitue un frein à l’adoption de nouvelles solutions cliniques issues de projets de recherche. Bien que les hôpitaux, le monde de la recherche médicale et les professionnels de santé soient aguerris aux problématiques de protection et de sécurisation des données de santé, il est impératif aujourd’hui de leur proposer des solutions innovantes pour faciliter le partage, l’analyse et le traitement de données anonymes garantissant la confidentialité. Ainsi, les patients pourront bénéficier des résultats de recherche permettant d’agir sur leurs propres soins.

La recherche translationnelle est un processus émergent qui permet de traduire en applications concrètes vers les patients des travaux issus de la recherche en laboratoire. Cette pratique permet aux patients de bénéficier rapidement de ces résultats pour leur suivi médical. La mise en place de ce continuum recherche-soins nécessite le développement de passerelles adaptées à la recherche clinique. Une collaboration étroite entre les cliniciens, gérant la relation avec les patients, les chercheurs, développant les traitements innovants, et les industriels, permettant la sécurisation et le déploiement des échanges, est primordiale. Dans le cadre de ces échanges bidirectionnels, l’anonymisation des données personnelles, lorsqu’elles sont transmises au chercheur, avec la possibilité pour le clinicien de les ré-identifier, est un élément clé.

Il est aujourd’hui essentiel que la réglementation sur la protection des données ne freine pas l’innovation. Alors comment concilier recherche translationnelle et RGPD ? 

Le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) précise que le traitement à des fins de recherche scientifique doit respecter les droits et libertés de la personne concernée. Ces garanties doivent permettre la mise en place de mesures techniques et organisationnelles dès la conception (privacy by design), pour assurer le respect du principe de minimisation des données, telle que la pseudonymisation. Dans le cadre d’un processus de pseudonymisation, les éléments d’identification sont remplacés par des informations qui ne permettent pas de remonter aux personnes physiques. Le responsable des données conserve les éléments remplacés, ce qui permet d’inverser le processus. 

Le cas particulier de l’imagerie médicale constitue une bonne illustration. Dans le cadre d’un projet de recherche translationnelle, un clinicien transfère des examens d’imagerie médicale dé-identifiés vers un centre de recherche qui les traite. Il peut ensuite bénéficier des résultats de ces travaux et, après ré-identification, les utiliser comme support au diagnostic de ses patients. Le mécanisme d’anonymisation, utilisant  le chiffrement, doit ici être un peu plus évolué qu’une simple pseudonymisation car le clinicien doit pouvoir ré-identifier un examen traité du patient. Ceci est possible grâce à un rapprochement entre l’image médicale résultant d’un traitement avec l’image d’origine envoyée par le centre de recherche.

Ce mécanisme peut être mis en œuvre en s’appuyant sur le standard DICOM. Ce standard de gestion informatique des données issues de l'imagerie médicale dispose de champs dédiés aux données personnelles (nom, date de naissance, sexe, etc.) qui facilitent la pseudonymisation, dans le respect des recommandations du RGPD.

Une solution de recherche translationnelle dans le domaine de l’imagerie médicale offre plusieurs bénéfices. Tout d’abord, un patient peut bénéficier des avancées scientifiques (telles que les solutions basées sur l’intelligence artificielle) pour mieux comprendre l’évolution de sa maladie et bénéficier ainsi du meilleur traitement. Le clinicien peut également disposer d’outils l’aidant dans sa pratique quotidienne : confirmation du diagnostic, suivi de l’évolution de la maladie… Le chercheur quant à lui peut avancer plus vite dans ses travaux grâce à l’accès à un échantillon plus large de population et à une validation plus rapide de ses résultats à travers les études cliniques. Enfin, le fait d’être compatible avec les recommandations du RGPD facilite sa mise en œuvre et son déploiement industriel.

Il est aujourd’hui indispensable de considérer la recherche médicale à des fins de bénéfice patient, à la fois à travers les mécanismes de recherche translationnelle et avec le respect des exigences du RGPD. Le partage analytique de ces données, dans le respect de la vie privée du patient, permet non seulement de rassurer les patients, de poursuivre les avancées de la recherche, mais aussi d’accélérer les innovations. Les marketplaces d’applications d’aide au diagnostic à destinations des cliniciens se multiplient. Les progrès de l’IA en la matière permettent de décupler les résultats. Les chercheurs, les professionnels de santé et les industriels ne sont pas les seuls à bénéficier de cet essor. C’est le bénéfice patient qui se retrouve augmenté.