Données de santé : défis éthiques et juridiques
Montre connectée, achat à la pharmacie, ou examen en laboratoire d’analyse sont autant de sources de collecte possibles pour les données de santé. La numérisation accrue et la diversité des points de collecte, combinées aux possibilités de stockage et de traitement de l’information toujours plus performant rendent les données de santés très convoitées. L’impact de leurs utilisations dans les nouvelles technologies de l’information et de la communication est difficilement mesurable. Il semble donc nécessaire de mieux comprendre les usages des données de santé dites « sensibles » afin d’engager une réflexion sous le prisme de l’éthique.
Les données sont partout et les données de santé aussi !
Ce mois-ci un article publié dans The Lancet Health Journal nous a interpellé. Cet article traite de la commercialisation des données santé à des fin de recherche médicale et de conception d’algorithme de santé aux États-Unis. Les « data broker » ou courtier en données sont monnaie courante et ce type de vente est devenu très lucratif dans un pays où la régulation est bien plus libérale qu’en Europe. En effet, dès lors que les données sont anonymisées, elles peuvent être vendues sans le consentement préalable de la personne en question. Et les applications possibles sont nombreuses en industrie comme en pratique clinique : mieux Designer une molécule thérapeutique, aide au diagnostic clinique ou encore gestion des dossiers patients.
Le commerce de la donnée
Toujours aux Etats-Unis, la commercialisation des données génère des disparités dans les opportunités de recherche. Effectivement, ceux qui « ont les moyens » sont avantagés pour avoir accès aux bases de données. De fait, la recherche académique ayant bien moins de moyen que les industriels ne peut se permettre d’acheter beaucoup de données. Finalement, entrave et ralentissement des recherches. L’un des problèmes majeurs qui apparait est la reproductibilité. La validation par les pairs est un élément essentiel dans la méthodologie scientifique. Dès lors que l’étude initiale est réalisée à partir de bases de données privés, vérifier la reproductibilité devient très compliqué. Ajoutons à cela, l’opacité qui règne sur les moyens de collectes et les traitements que subissent les données qui ne permet pas aux chercheurs d’évaluer correctement tous les biais potentiels de son étude.
biais ethnique et socio-économique
Aux Etats-Unis, l’accès au soin est sous-jacent à un certain niveau socio-économique. Par conséquent, les personnes qui alimentent les bases de données sont le reflet de ce niveau. Des études montrent que la spécificité et la sensibilité des outils conçus avec ce type de biais sont défavorables pour les groupes sous représentés dans la base. Ce phénomène induit une discrimination ethnique et socio-économique dans le parcours de soins. C’est pourquoi, s’assurer que les données utilisées dans une étude comprennent bien un panel représentatif des cibles potentielles est crucial pour garantir la qualité du modèle.
Alors comment cela se passe en france ?
A première vue conservatrice, la France assure une politique de protection des données stricte. L’article 6 du RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) impose l’interdiction de la commercialisation non autorisée des données de santé. Le traitement ou la divulgation à des partenaires commerciaux doit être soumise à un consentement explicite préalable de la part du patient.
Afin de promouvoir la science et face au potentiel que ces données offrent, le gouvernement lance en 2019 la mise en place du Health Data Hub, une plateforme numérique de stockage des données d’intérêt pour la recherche en santé. Un objectif principal, centraliser les données afin d’harmoniser les niveaux de sécurité, de mieux les croiser et rendre leur accès aux scientifiques plus facile.
Pour qui ? et pourquoi ?
Les données de santé sont des sources d’information exceptionnellement riches qui s’avèrent utiles en recherche médicale et pour la conception d’algorithme. Principalement à destination des industries pharmaceutiques, de start-ups en MedTech et des chercheurs académiques. Les outils développés ont vocation à s’intégrer à tous les niveaux du parcours de soin (dépistage, diagnostic, pronostic, thérapeutique). Quel que soit le destinataire, leur accès est très limité et contrôlé en Europe.
Et chez geodaisics comment ça se passe ?
La collecte et l’accès aux données de santé soulèvent des enjeux éthiques majeurs. Chez GeodAIsics, nous nous engageons à garantir la qualité des données (représentativité des maladies et conditions d’acquisition) et la protection de nos serveurs hébergés en France sur des serveurs spécialisés Hébergeur de données de santé (HDS). Nous développons nos solutions en collaboration directe avec des médecins pour répondre aux mieux à leurs besoins et leurs attentes. Le tout en s’assurant que chacune des données utilisées suivent un chemin respectueux du droits individuels de chacun tout en participant au progrès de santé publique.
Mots clés
- Une donnée de santé : Toutes données relatives à la santé physique ou mentale, passée, présentent ou future, d’une personne physique qui révèlent des informations sur l’état de santé de cette personne. Source : CNIL
- Consentement explicite : Le consentement est jugé explicite dès lors qu’une action claire de la part de la personne atteste de son consentement (de préférence un accord écrit). Il doit être éclairé, libre et spécifique. Il s’oppose au consentement implicite associé à « qui ne dit mot, consent » applicable pour le don d’organe par exemple. Source : CNIL
Des questions persistent ? Ou tout simplement envie d’en savoir plus ? Rendez-vous sur le site internet de la CNIL.
