Depuis l’ère COVID en 2020, les centres hospitaliers et des laboratoires ont accéléré l’exploitation de data patients. Les professionnels observent davantage d’initiatives autour de la production mais également sur la réexploitation de données existantes.
La révolution dans les essais cliniques est en marche, portée par l’exploitation des données et l’intégration de technologies avancées. Cela ouvre la voie à une meilleure compréhension des thérapies disponibles et à des solutions plus adaptées pour les patients.
Exploiter les data cliniques avec un objectif
L’enjeu de ces recherches est de mieux comprendre les thérapies qui sont déjà disponibles et proposer des solutions toujours plus adaptées pour la prise en charge de demain. Cela veut dire mieux cibler les types de patients, davantage comprendre les profils de tolérance, identifier des biomarqueurs qui permettent d’élargir les approches classiques.
Cette révolution voit émerger un nouveau type de CRO (Clinical Research Organisation), disposant de deux axes de compétences :
- une expertise dans les processus classiques de l’industrie et sachant répondre aux exigences de qualité
- des compétences technologiques de pointe, en plus des connaissances réglementaires.
Comment expliquer cet engouement récent ?
Plusieurs raisons expliquent ce changement. Les puissances de calcul du cloud proposées par les GAFAM sont désormais accessibles à tous.
Les cadres en termes de protection des données fixé par le RGPD et les autorités réglementaires locales commencent à devenir fonctionnels pour répondre à ces enjeux.
Des options sûres et locales sont également déployées pour permettre une utilisation répondant à ces exigences.
Cela ouvre le champ à des données nouvelles, organisées sous forme d’entrepôts (data lakes) et destinées à être enrichies par les données de vie réelle, mais aussi à des appariements de bases cliniques ou administratives, pour mieux comprendre l’évolution des patients avec leur traitement.
Quel changement d’utilisation observe-t-on ?
Au-delà de l’optimisation des processus de recherche actuels, déjà mis en place et fonctionnels, et de l’exploitation des données de vie réelle, un autre cas de figure intéresse de plus en plus.
Il s’agit de l’intérêt pour les industriels et les hospitaliers à vouloir exploiter des bases dormantes, à la lumière des opportunités offertes par les nouvelles technologies et l’IA.
Un exemple classique d’exploitation des données a posteriori comprend le mapping et le nettoyage de bases, la compilation de documents existants et la structuration pour identifier de nouveaux modèles permettant de mieux accompagner les médicaments mis sur le marché.
Les challenges toujours présents
Malgré cette révolution, des défis subsistent. La capacité à favoriser l’interopérabilité des bases entre hôpitaux est cruciale, mais reste complexe.
De plus, la volonté de penser long terme est essentielle pour avoir la capacité d’itérer, et finalement trouver des résultats différenciants.
Dans le podcast L’hôpital du futur, Pierre-Antoine Dejace, directeur des projets transverses chez Business&Decision Life Sciences, détaille les enjeux d’une CRO autour des essais cliniques actuels et à venir :
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