Pourquoi l’industrie de la santé devrait-elle s’intéresser à l’IA décentralisée ?

Qu’est-ce que l’IA décentralisée ?

L’IA décentralisée est un système dans lequel le traitement des données et l’apprentissage automatique se font à travers plusieurs emplacements plutôt que de dépendre d’un référentiel central unique. Bien que contre-intuitif, cette approche renforce la sécurité et la résilience en éliminant les points de défaillance uniques, réduisant le risque de violations de grande ampleur. Elle s’appuie sur des technologies de mise en réseau décentralisées, comme la blockchain, pour enregistrer et vérifier de manière sécurisée les échanges de données, sur l’edge computing pour traiter les données localement sur des appareils ou des serveurs de proximité au lieu de centres de données distants, et sur l’apprentissage fédéré pour entraîner des modèles sur plusieurs appareils sans partager les données brutes. En conséquence, l’IA décentralisée garantit une meilleure confidentialité des données, réduit la latence et permet des applications IA plus personnalisées et en temps réel.

Contrairement à l’IA centralisée, qui exige que les données soient réunies en un seul endroit pour l’entraînement et l’inférence, l’IA décentralisée permet aux propriétaires des données, qu’il s’agisse d’hôpitaux, de cliniques ou de patients, de conserver le contrôle de leurs informations sensibles. Au lieu de transférer les données brutes, seuls des modèles résumant des schémas, des tendances ou des mises à jour sont partagés, assurant que les données personnelles restent privées. En outre, cette approche décentralisée atténue les risques de cyberattaques en distribuant le traitement sur plusieurs nœuds, rendant plus difficile la compromission de l’ensemble du système.

Implications et applications pour la santé

Les avantages de l’IA décentralisée vont au-delà des préoccupations en matière de confidentialité. Son potentiel pour révolutionner le paysage de la santé s’étend à de multiples secteurs, notamment les industries pharmaceutiques, les établissements cliniques et la recherche académique.

Dans les industries pharmaceutique et biotechnologique

Les entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques s’appuient fortement sur les données pour stimuler l’innovation, de la découverte de médicaments aux essais cliniques. L’IA décentralisée peut améliorer ces processus en permettant une collaboration sécurisée des données entre les organisations tout en préservant la confidentialité des données. Par exemple, les entreprises pharmaceutiques peuvent entraîner de manière collaborative des modèles d’IA sur des données d’essais cliniques sans avoir à partager directement des informations sensibles sur les patients. Cela augmente le volume de données disponible pour l’analyse, accélérant la découverte de médicaments et améliorant les traitements, tout en respectant des réglementations strictes comme le RGPD.

L’IA décentralisée peut également prendre en charge l’analyse en temps réel des données collectées lors d’essais cliniques décentralisés (DCTs), où les données des patients sont recueillies à distance via des objets connectés ou d’autres outils numériques. Ce type d’IA garantit que les données des patients restent sécurisées et sont traitées localement, ce qui permet d’obtenir des informations plus rapides et plus précises pouvant améliorer les résultats pour les patients et l’efficacité des essais.

Dans le cadre médical

Dans les hôpitaux et les environnements cliniques, l’IA décentralisée pourrait transformer les soins aux patients et les diagnostics en rapprochant l’IA du point de soin. Par exemple, des outils de diagnostic basés sur l’IA pourraient être déployés sur des nœuds hospitaliers locaux, analysant les données des patients sur place pour aider les médecins à prendre des décisions en temps réel. Cela réduit le besoin de transferts massifs de données vers des serveurs centralisés et accélère la boucle de rétroaction entre l’analyse des données et la prise de décision clinique.

En particulier, l’edge computing combiné à l’IA décentralisée permet aux hôpitaux de traiter localement les données issues des dispositifs médicaux, des dossiers de santé électroniques (DSE) et des technologies d’imagerie. Cela garantit que les professionnels de la santé peuvent accéder à des informations rapides et fiables sans compromettre la confidentialité des patients ou la sécurité des données. Dans les situations d’urgence ou dans les zones rurales, où la bande passante et la connectivité sont souvent limitées, l’IA décentralisée peut fournir un soutien décisionnel crucial en temps réel.

Dans le milieu académique

La recherche académique en santé, en particulier dans le domaine de la médecine et de la santé publique, nécessite souvent une collaboration entre institutions et régions. L’IA décentralisée offre une plateforme où les chercheurs peuvent accéder à des modèles d’IA et collaborer sans avoir besoin de partager des ensembles de données brutes, souvent restreints pour des raisons de confidentialité.

Cette forme d’IA permet aux chercheurs de constituer des ensembles de données plus diversifiés et d’appliquer des techniques avancées d’apprentissage automatique à des études multi-institutionnelles. Par exemple, un modèle d’IA décentralisé entraîné sur des données de maladies rares provenant de plusieurs hôpitaux apprend des schémas plus robustes qu’un modèle entraîné dans une seule institution. Chaque hôpital contribue à la connaissance du modèle, capturant les variations des symptômes, de l’efficacité des traitements et de la progression de la maladie, le tout sans exposer les dossiers médicaux individuels.

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Défis et obstacles à l’adoption de l’IA décentralisée

Bien que le potentiel de l’IA décentralisée soit immense, plusieurs défis doivent être relevés par l’industrie de la santé pour intégrer pleinement cette technologie.

• Standardisation des données : L’un des plus grands obstacles est le manque de standardisation entre les formats de données de santé et les systèmes. Pour que l’IA décentralisée fonctionne efficacement, les données doivent être structurées de manière cohérente et interopérable entre les différentes institutions et plateformes.
• Coûts d’infrastructure : La mise en œuvre de l’IA décentralisée nécessite un investissement dans des infrastructures d’edge computing et de blockchain, ce qui peut être prohibitif pour les petites organisations de santé. Assurer un accès équitable à cette technologie dans l’ensemble du secteur est un défi crucial. Cependant, des solutions open source, comme Bittensor par exemple, sont en train d’émerger.
• Conformité réglementaire : Bien que l’IA décentralisée améliore la confidentialité des données, la conformité réglementaire reste une problématique complexe, notamment lorsque les données sont traitées à travers les frontières. Les organisations de santé doivent s’assurer qu’elles respectent toutes les lois régionales et internationales sur la protection des données.
• Confiance et collaboration : Pour que l’IA décentralisée soit efficace, il faut instaurer une culture de confiance et de collaboration entre les organisations de santé, les entreprises pharmaceutiques et les institutions de recherche. Cela nécessite non seulement des solutions technologiques, mais aussi des changements culturels et organisationnels au sein du secteur. En particulier, ce type de collaboration pourrait mener à des litiges sur la propriété et la traçabilité des données et des processus utilisés pour générer de nouvelles découvertes ou insights.

L’intérêt croissant du secteur de la santé pour l’IA peut être encore renforcé par l’adoption de l’IA décentralisée. Cette technologie émergente promet une confidentialité accrue des données, une analyse en temps réel plus rapide et la possibilité de collaborer entre institutions sans compromettre les informations sensibles. De l’accélération de la découverte de médicaments à l’amélioration des diagnostics et à l’avancement de la recherche académique, l’IA décentralisée peut offrir des solutions innovantes qui répondent à certains des défis les plus pressants de la santé.

Alcimed peut accompagner votre organisation dans l’exploration des opportunités qu’offre l’IA décentralisée, en vous aidant à naviguer dans les aspects techniques et stratégiques pour mettre en œuvre efficacement cette technologie révolutionnaire. Si vous souhaitez en savoir plus sur la façon dont l’IA décentralisée peut bénéficier à votre entreprise et révolutionner vos opérations en santé, n’hésitez pas à contacter notre équipe !

À propos de l’auteur,

Matthieu, Manager chez Nautilus.ai, l’équipe Data & IA d’Alcimed aux États-Unis.