Le projet international Secur-e-Health a mis au point une architecture innovante permettant l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le traitement des maladies cardiovasculaires, sans compromettre la confidentialité des données patients. Présentée lors de la conférence nordique sur la santé numérique et les solutions sans fil à Oulu, cette solution répond à l’un des principaux défis du secteur médical : exploiter l’IA sur des informations de santé réparties dans plusieurs systèmes tout en garantissant leur protection. Développée sous l’impulsion de l’organisme de recherche finlandais VTT, l’architecture intègre un traitement sécurisé des données, une gestion rigoureuse des consentements et des outils d’IA préservant la vie privée. Elle couvre l’ensemble du parcours de soin, de la prévention primaire à la prise en charge des patients déjà diagnostiqués. Pour la prévention, l’équipe a testé l’apprentissage fédéré, une technique d’entraînement des modèles d’IA qui permet de mutualiser les connaissances algorithmiques sans transférer les données vers un serveur central. Les résultats confirment que les modèles entraînés avec cette méthode atteignent une précision équivalente à celle des approches traditionnelles. Dans le cadre des soins continus, le projet a également conçu un processus sécurisé pour recueillir les consentements, intégrer les données de surveillance électrocardiographique et croiser les informations issues de différents systèmes cliniques. Le système garantit que l’identification des patients reste strictement contrôlée et n’est divulguée que dans la mesure nécessaire. Selon Gaurang Sharma, chercheur principal à VTT et auteur de l’étude, cette approche renforce la confiance entre les patients, les établissements de santé et les chercheurs, tout en permettant aux organisations de conserver le contrôle de leurs informations. Mika Hilvo, chef de projet chez VTT, souligne que cette convergence entre besoins cliniques, sécurité des données et méthodes d’IA modernes jette les bases de services de santé numérique plus efficaces et respectueux des droits individuels. En déployant une architecture prête à l’emploi, le projet Secur-e-Health ouvre la voie à une coopération institutionnelle sécurisée, essentielle pour développer des outils d’aide au diagnostic et de suivi thérapeutique à grande échelle.