Libérer le potentiel de l’IA sans compromettre la gouvernance des données

Medgalia se situe à l’intersection de la science des données biomédicales, de l’IA et de la gouvernance des données. Nous nous intéressons tout particulièrement à la manière dont une meilleure utilisation de données biomédicales complexes pourrait aider les chercheurs à répondre à des questions difficiles en immunologie, dans le domaine des infections, de la recherche sur le microbiome et du cancer.

Notre mission consiste à mettre en œuvre l’IA/ML de manière responsable : la rendre utile en bioinformatique tout en établissant les contrôles nécessaires en matière de gouvernance, de qualité, d’interopérabilité et de sécurité, afin de renforcer le potentiel analytique des dossiers médicaux et des données biomédicales multi-omiques.

Nous accompagnons l’ensemble du cycle de vie des données, de leur gestion et de leur accès jusqu’à leur analyse:

Gestion des données : dépersonnaliser/anonymiser, préparer, harmoniser, gouverner.
Accès aux données : sécuriser, restreindre, isoler ou déployer des approches de data-visiting AI.
Analyse des données: explorer, comparer, modéliser, interpréter, visualiser

Rendre les données réutilisables

La réutilisation des données commence dès leur production. Les équipes de recherche doivent anticiper la qualité, la documentation, les métadonnées, la provenance, l’interopérabilité et les futures exigences de partage.

Medgalia aide les équipes à préparer leurs données à la reproductibilité, au partage contrôlé, au dépôt dans des entrepôts et à leur réutilisation future.

Dans les hôpitaux, les organisations pharmaceutiques et les institutions de recherche, de nombreux jeux de données existent déjà mais restent difficiles à découvrir, comparer ou réutiliser. Medgalia aide à cataloguer ces actifs, à évaluer leur qualité et leur accessibilité, et à créer des voies de réutilisation pour de nouvelles analyses et questions scientifiques.

Cela peut notamment inclure :

• Préparer les données de recherche pour la reproductibilité, le partage contrôlé et le dépôt dans des entrepôts.
• Réanalyser des dossiers médicaux électroniques et autres données cliniques pour de nouvelles questions.
• Harmoniser des cohortes comparables afin d’augmenter le potentiel analytique.
• Relier des sources multimodales cliniques, génomiques, transcriptomiques et métabolomiques.
• Créer des catalogues et cadres de métadonnées facilitant la découverte et la réutilisation.
• Élaborer des stratégies de partage respectant la vie privée, le consentement, la propriété intellectuelle et les restrictions d’accès.

Dans la recherche académique et publique, cette approche favorise la reproductibilité, le partage responsable et la science ouverte. Dans les hôpitaux et l’industrie, elle facilite la découverte interne, la réutilisation contrôlée et la valorisation de données existantes.

Triage des données et gouvernance des accès

Toutes les données ne nécessitent pas les mêmes modalités d’accès ou de réutilisation. Medgalia développe des cadres de triage des données permettant de déterminer quelles données peuvent être accessibles, par qui, pour quelle finalité et dans quelles conditions.

Le triage est particulièrement utile lorsque le statut d’un jeu de données évolue encore. Par exemple, les données préparées en vue d’une publication scientifique ou d’un partage peuvent nécessiter une évaluation de leur sensibilité, de leur qualité, de leur provenance et des restrictions d’accès applicables.

Pour les données déjà identifiées comme sensibles ou soumises à des restrictions d’accès, le triage peut plutôt consister à définir le niveau de sécurité, les exigences d’autorisation, la supervision et les mesures techniques nécessaires à l’activité de recherche envisagée.

Cette approche crée un parcours structuré allant de la découverte et de la classification des données à leur accès et leur réutilisation dans un cadre gouverné.

Qualité des données et interopérabilité

Une réutilisation responsable ne se limite pas à accorder un accès aux données. Les chercheurs doivent également pouvoir déterminer si les jeux de données sont suffisamment complets, cohérents, documentés et interopérables pour l’usage envisagé.

Medgalia développe des pipelines de contrôle qualité et d’harmonisation des données permettant notamment :

• La validation et le contrôle qualité des données.
• La gestion des métadonnées et de la provenance.
• L’harmonisation entre cohortes et sources de données.
• L’interopérabilité entre environnements cliniques, de recherche et d’analyse.
• La préparation de données biomédicales et multimodales complexes pour leur analyse.

Notre approche d’ingénierie s’adapte notamment aux domaines de la génomique, de la transcriptomique, de la métabolomique, de l’analyse clinique et de la recherche translationnelle.

Gouverner l’accès à l’IA

À mesure que les systèmes d’IA deviennent capables d’interagir directement avec les données biomédicales, la gouvernance des données doit également s’étendre aux systèmes qui y accèdent et les analysent.

En savoir plus sur la manière dont Medgalia aide les organisations à définir des règles claires en matière d’accès à l’IA, de sécurité, de supervision et d’utilisation responsable.

De la gestion des données à la stratégie de données

Medgalia accompagne les chercheurs, les ingénieurs, les responsables des données et les décideurs dans l’élaboration de stratégies de données adaptées aux besoins actuels de la recherche et aux technologies de demain.

En savoir plus sur la manière dont Medgalia développe des pipelines de data science reposant sur des technologies open source actuelles et éprouvées.