En direct de SantExpo 2026 : de l’usage secondaire des données hospitalières à l’accélération de la collecte de données primaires, quelles réponses aux nouveaux enjeux de la recherche clinique ?

Afin d’introduire l’importance et les enjeux constitués par la réutilisation secondaire des données de santé, Diane-Charlotte Baillet, Directrice des partenariats chez HEVA, s’est appuyée sur le résultat d’un sondage réalisé lors de la journée Filière Intelligence Artificielle et Cancers (FIAC) 2025. Ce dernier a révélé que 73% des acteurs de l’écosystème de la santé interrogés estimaient que les données cliniques issues des entrepôts de données de santé (EDS) sont les données de santé les plus stratégiques pour les études de demain. Cette démonstration de l’intérêt d’accélérer l’exploitation des données des EDS s’inscrit dans le cadre d’une expertise, celle portée par HEVA.

Entité de La Poste Santé & Autonomie, HEVA travaille depuis plus de vingt ans dans l’exploitation des données de santé hospitalières. Sa palette d’expertises s’est progressivement enrichie, et elle compte aujourd’hui 80 collaborateurs au service de la réalisation de tous types d’études (essais cliniques/investigations cliniques, accès dérogatoires, et études observationnelles). Pour répondre aux attentes de leurs clients et des projets scientifiques, HEVA s’appuie sur des sources de données comme la collecte ad hoc de données primaires, des bases médico-administratives, et les données cliniques. A cette fin, HEVA a constitué un écosystème intégré pour faciliter l’exploitation de diverses sources de données secondaires, notamment hospitalières. Pour Diane-Charlotte Baillet : « L’idée est de se positionner comme un trait d’union entre les investigateurs et promoteurs et les producteurs de données, au travers de différents partenariats et projets déjà engagés ». Le travail d’HEVA et de ses partenaires autour de la donnée hospitalière permet de répondre à plusieurs besoins, tels que compléter les données du SNDS avec des informations cliniques supplémentaires.

Diane-Charlotte Baillet est également revenue sur les défis à relever et les problématiques persistantes autour de l’exploitation des données des EDS. Parmi elles, figure notamment le fait que les données d’un seul établissement sont souvent très limitées pour pouvoir mener un projet, et des biais de sélection se produisent alors très rapidement. Un premier niveau de réponse est néanmoins apporté aujourd’hui pour accéder à la donnée de plusieurs établissements en même temps. Il s’agit du projet FeDATA CHU porté par la Fédération Nationale des DG de CHU et soutenu par Docaposte et HEVA sur la partie technologique. Ce projet vise à construire un espace de données fédérées de l’ensemble des CHU français. Selon Gaëlle Nachbaur, Phamaco-Epidemiology and Health Outcomes chez GSK, cette première initiative, qui doit être saluée, permettra d’aller vers une donnée utile et informative.

À titre de transition, Cathy Maillard, Directrice développement chez HEVA, a estimé que si les bases de données sont aujourd’hui indispensables et permettent de faire de la recherche, les données primaires ont encore un véritable avenir. Ce dernier se conjuguera nécessairement avec l’intégration des modèles d’IA dont les atouts et pièges ont été justement rappelés. Ils peuvent être également synonymes d’amélioration du système de santé tel que l’ont démontré Antony Dubois, IA & Clinical Evidence Generation, et Adil Bousfiha, Directeur RWE chez Résilience.

Ces derniers ont développé le premier dispositif médical de télésurveillance médicale en oncologie. Ce dispositif, actuellement utilisé dans 150 centres partenaires en France, a permis de suivre 40 000 patients traités pour tous types de cancers. Leur conviction est que l’ensemble de ces patients, du fait de leur prise en charge, peuvent contribuer à l’amélioration du soin et à la recherche. A cette fin, ils ont constitué un entrepôt de données de santé qui est alimenté à la fois par les données de santé rapportées par les patients dans le cadre de la télésurveillance médicale, et par des données issues des dossiers patients informatisés de l’hôpital qui sont structurées par leur solution d’IA.