L’administration américaine envisage une refonte profonde de la réglementation dans le secteur de la santé afin d’exploiter le potentiel de l’intelligence artificielle (IA) pour réduire les coûts et améliorer les soins, une initiative qui pourrait transformer la découverte de médicaments et la gestion des données médicales.
Le ministère de la Santé et des Services sociaux (HHS) a lancé le 19 décembre une demande d’informations pour identifier les pistes d’application de l’IA. L’objectif est de stimuler l’innovation tout en garantissant la sécurité des patients et l’efficacité des traitements.
Accélérer la découverte de médicaments
L’un des domaines où l’IA pourrait avoir l’impact le plus significatif est la découverte de médicaments. Actuellement, l’approbation d’un nouveau médicament par la Food and Drug Administration (FDA) coûte en moyenne près de 3 milliards de dollars (USD) et prend des décennies. L’IA, en analysant de vastes ensembles de données biologiques, pourrait identifier des traitements potentiels beaucoup plus rapidement et à moindre coût.
« L’IA est particulièrement prometteuse pour les pathologies complexes et multifactorielles », souligne le rapport, citant les maladies neurodégénératives, les troubles du spectre autistique et les maladies chroniques comme exemples où les approches traditionnelles ont souvent échoué.
Le HHS devrait orienter ses subventions vers la recherche fondamentale basée sur l’IA, en ciblant les maladies difficiles à traiter. Parallèlement, la FDA devrait envisager un nouveau processus d’approbation accéléré pour les programmes développés grâce à l’IA.
Optimiser le développement des médicaments
L’intégration de l’IA ne doit pas s’arrêter à la découverte. Pour maximiser son potentiel, il est crucial de l’intégrer également au processus de développement des médicaments. L’IA peut automatiser et valider la documentation réglementaire, qui représente jusqu’à 30 % du coût de conformité. Elle peut également améliorer la conception des essais cliniques, la sélection des participants et la surveillance de la sécurité et de l’efficacité des traitements en temps réel.
L’Agence de réglementation des médicaments et des produits de santé au Royaume-Uni a déjà constaté que les délais d’approbation des essais cliniques ont été réduits de moitié grâce à l’IA et aux réformes associées.
Le HHS envisage de regrouper tous les essais cliniques utilisant l’IA en un seul essai continu, plutôt que de mener des essais de phases I, II et III distincts. Les résultats de sécurité pourraient être examinés en temps réel, et le traitement pourrait être approuvé une fois qu’un nombre suffisant de participants (par exemple, 1 000) aura démontré son efficacité et sa sécurité.
Améliorer la collecte et l’utilisation des données
Pour que l’IA soit efficace, elle a besoin de données complètes et précises. Or, le secteur de la santé souffre d’un manque de standardisation et d’interopérabilité des données. Chaque prestataire de soins encourage ses patients à s’inscrire sur un portail client, mais ces données sont souvent cloisonnées et difficiles à exploiter.
Le HHS devrait établir des normes nationales pour la collecte de données auprès des patients, en garantissant l’interopérabilité des formats, la capture des résultats diagnostiques et des variables pertinentes, ainsi que le respect de la confidentialité et du consentement éclairé des patients.
L’objectif serait d’inscrire 100 000 participants dans ce système de collecte de données dans les deux prochaines années.
Vers des normes de soins et des prix transparents
Les États-Unis manquent de normes nationales de soins pour de nombreuses maladies. Les patients ont souvent du mal à comprendre leur état, les options de traitement disponibles et les coûts associés. De plus, la couverture des traitements varie considérablement d’une assurance à l’autre.
L’IA pourrait aider à remédier à ces problèmes en analysant les pratiques de soins à travers le pays et en identifiant les modèles associés à de meilleurs résultats et à des coûts inférieurs. Ces informations pourraient être utilisées pour établir des normes minimales de soins fondées sur des données probantes et améliorer la transparence des prix.
À terme, l’IA pourrait même être utilisée pour calculer automatiquement les normes minimales de soins et les plafonds de prix, en tenant compte des subventions fédérales et des contraintes budgétaires.
Optimiser les opérations internes du HHS
L’IA peut également améliorer l’efficacité des opérations internes du HHS, générant des économies significatives compte tenu de l’ampleur des dépenses fédérales en matière de santé.
Pour mettre en œuvre ces changements, le HHS devrait créer des équipes multidisciplinaires dédiées, relevant du Bureau du secrétaire adjoint. Ces équipes seraient chargées d’élaborer des plans de mise en œuvre détaillés, d’identifier les obstacles réglementaires et d’établir des échéanciers et des critères d’évaluation.
