WeData expérimente l'anonymisation des données avec le CHU de Nantes

Frédéric Thual, à Nantes
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CHU Nantes
Reuters

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Anonyme ? La clinique des données l'est aussi. Seule une feuille A4 scotchée sur la porte mentionne le nom des six épidémiologistes habilités à pénétrer dans ce haut lieu de la data, sécurisé, discrètement perdu dans les étages du CHU de Nantes. Derrière la porte sont digérées les informations de 2,3 millions de patients, 50 millions de données structurées et 12 millions de documents « texte » recueillis au cours des vingt dernières années. C'est le deuxième entrepôt de données biomédicales agréé par la CNIL (Commission nationale de l'informatique et des libertés) pour organiser l'accès à l'information générée dans le cadre des soins, après l'APHP (Assistance publique-Hôpitaux de Paris). Et ici se dessine la médecine de demain.
Si le Règlement général sur la protection des données (RGPD) encadre désormais les données personnelles, en revanche, tous les autres usages, comme l'exploitation en masse des informations médicales, utiles pour de l'analyse, des prédictions, le partage des connaissances... doivent être impérativement anonymisés. « L'arrivée du numérique a ouvert de réelles perspectives en matière de recherche et de médecine personnalisée », explique Sylvie Sacher Huvelin, à la direction de la recherche du CHU.
Ce qui n'est pas sans soulever des problèmes de réidentification. « L'anonymisation n'est pas seulement compliquée à dire, elle est aussi complexe à faire », explique Olivier Breillacq, fondateur de WeData, née dans le giron de la société MethodOmics, créée autour des questions de big data et de la santé.
Avec sa solution, WeData a imaginé générer des avatars. « Ce sont des données de synthèse, vraisemblables, utilisables en lieu et place des données sensibles. Nous utilisons des techniques d'anonymisation profondes sans appauvrissement de manière à pouvoir maintenir des corrélations », précise Olivier Breillacq. Cette forme de leurre, conforme à l'esprit du RGPD, ouvrirait de nombreuses possibilités d'exploitation des données (glycémie, alcoolisme, diabète, nombre globules rouges...) à des fins d'analyses pour déterminer si un médicament A sera plus approprié que le B...
Frédéric Thual, à Nantes