Introduction : Un défi majeur pour la recherche médicale
Le recrutement de patients éligibles aux essais cliniques est un véritable casse-tête pour les chercheurs et les laboratoires pharmaceutiques. Ce processus, souvent long et complexe, limite le développement rapide de nouveaux traitements innovants.
🚀 Peut-on utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour accélérer et optimiser cette sélection ?
C’est précisément ce que cherche à démontrer le projet AIIPIK (« Artificial Intelligence to Improve Patient Inclusion and Knowledge »), mené par la société Ospi en partenariat avec le CHU de Toulouse et soutenu par Amgen France.
Les premiers résultats, présentés lors du Congrès européen d’oncologie médicale (ESMO) à Barcelone, montrent que l’IA pourrait révolutionner la sélection des patients pour les essais cliniques.
Ospi : Un acteur clé dans l’exploitation des données médicales
Ospi est une entreprise spécialisée dans l’analyse des données de santé grâce à l’IA. Elle est née de la fusion, en 2023, du Groupe PSIH (expert en gestion médico-économique des hôpitaux) et de Collective Thinking (spécialiste du codage médical).
En 2023, Ospi a aussi acquis Alicante, une société pionnière dans l’exploitation des données hospitalières à partir de l’IA et de l’analyse sémantique.
🏥 Sa solution phare : I4H Research
Ce logiciel analyse en temps réel des milliers de données hospitalières, qu’elles soient structurées (résultats d’examens, analyses biologiques) ou non structurées (notes de consultation, comptes-rendus d’hospitalisation). Il utilise le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour identifier les patients correspondant aux critères d’un essai clinique.
Le projet AIIPIK : une initiative du programme européen EIT
AIIPIK est issu du programme « Start-ups Meet Pharma » du EIT Health, qui vise à connecter les start-ups innovantes aux grands laboratoires pharmaceutiques.
📌 Le défi lancé par Amgen ?
Créer un outil d’IA capable d’identifier automatiquement les patients éligibles aux essais cliniques en oncologie et hématologie, grâce à l’analyse des dossiers médicaux électroniques.
🎯 Pourquoi ce projet est stratégique ?
🔹 Aujourd’hui, estimer le nombre de patients éligibles dans un hôpital est difficile et chronophage.
🔹 L’objectif d’Amgen est d’accélérer la phase de pré-sélection des patients pour les essais cliniques, et ainsi augmenter leur participation, notamment pour les cancers.
📢 Nathalie Varoqueaux, Directrice Médicale chez Amgen France, souligne :
« L’identification des patients éligibles aux essais cliniques est cruciale pour le succès de nos études et l’attractivité de la France dans la recherche internationale. »
Des résultats prometteurs : l’IA surpasse l’identification humaine
Le logiciel I4H Research a été testé au CHU de Toulouse pour comparer l’IA vs. une sélection manuelle des patients pour une étude clinique en oncologie thoracique.
📌 Résultats :
✅ L’algorithme a identifié plus de patients éligibles que les équipes de recherche clinique.
✅ Il l’a fait plus rapidement et plus efficacement.
👉 Que signifie cette avancée ?
- L’IA pourrait accélérer considérablement le recrutement pour les essais cliniques.
- Plus de patients pourraient bénéficier plus tôt de traitements innovants.
- Les chercheurs pourraient se concentrer sur l’analyse clinique plutôt que sur l’administratif.
💬 Julien Mazières, Professeur au CHU de Toulouse, conclut :
« Grâce à cette technologie, nous avons pu identifier des patients pour un essai clinique sur un sous-type de cancer du poumon, en exploitant uniquement leurs dossiers médicaux. Ce nombre est supérieur à celui identifié manuellement, prouvant l’efficacité de l’IA. »
Conclusion : L’IA, un levier clé pour la recherche clinique ?
Le projet AIIPIK démontre que l’IA peut jouer un rôle essentiel dans la recherche médicale en optimisant le recrutement des patients.
👉 Mais plusieurs questions restent en suspens :
- 📌 L’IA peut-elle garantir une sélection totalement fiable et sans biais ?
- 📌 Quelles seront les limites éthiques et réglementaires de l’exploitation des données médicales ?
- 📌 Les hôpitaux et laboratoires vont-ils massivement adopter cette technologie dans les prochaines années ?
L’IA dans les essais cliniques semble prometteuse, mais son déploiement à grande échelle devra être rigoureusement encadré pour garantir éthique, transparence et fiabilité.