Le cloud : une solution pour fournir de meilleurs ensembles de données des essais cliniques

Plus que jamais, les hôpitaux, les chercheurs et les médecins, doivent s’appuyer sur les nouvelles technologies pour se développer et répondre aux challenges qu’ils rencontrent. Le cloud possède le potentiel pour les aider à améliorer, notamment, le processus d'essai clinique et à offrir une expérience plus centrée sur le patient. Cette modernisation est indispensable aux professionnels de la santé pour leur permettre de se concentrer sur la découverte de nouveaux traitements et thérapies mais surtout d'améliorer les résultats pour les patients.

Moderniser les essais cliniques

La qualité des données est une composante critique au succès d’un essai clinique. Mais les hôpitaux sont confrontés à des défis dans la conduite de ces essais, dans la gestion des parties prenantes ainsi que dans le partage et l’analyse de données collectées. Ces données existantes peuvent donc se trouver non structurées, cloisonnées, conservées sous forme de papier ou même parfois être périmées. Ce qui entraîne des difficultés conséquentes lors d'étapes essentielles à la réussite d'un essai clinique, comme la vérification du consentement du patient, l'identification des cohortes et la détermination des meilleurs sites d'essai pour les patients. Selon une enquête du Biopharmaceutical Investment & Competitiveness (BCI), l'exécution des essais cliniques est historiquement la partie la plus coûteuse du processus. En effet, ils représentent environ deux tiers de l'ensemble des coûts de R&D.

S'engager avec les patients

Une fois les essais commencés, des outils agiles pour intégrer l'utilisation des technologies mobiles telles que les appareils portables sont nécessaires. Cela peut améliorer l'engagement des patients et rationaliser la génération de leurs rapports tout en générant des données riches. Les services IoT connectent les appareils portables au cloud pour une collecte, une gestion et une analyse sécurisées des données. En diffusant des données dans un environnement cloud et en permettant une communication longue distance, les terminaux réduisent la nécessité pour les patients de se déplacer vers les sites d'étude, diminuant à la fois le coût des essais cliniques et la charge imposée aux participants. D’un autre côté, la technologie de machine learning peut contribuer à optimiser le recrutement des patients, à prévoir la faisabilité des essais cliniques et les délais de recrutement.

La société britannique uMotif a adopté cette approche centrée sur le patient pour capturer les données des essais cliniques. Ils utilisent les services de cloud computing pour créer une plate-forme cloud facile à utiliser n'importe où et à faire évoluer lorsque le trafic augmente. La plate-forme prend en charge la collecte de données pour les études cliniques, et l'application est utilisée pour suivre et transmettre les données relatives au consentement électronique, aux symptômes et aux dispositifs portables. Une approche centrée sur le patient a le potentiel de bénéficier à ceux qui en ont le plus besoin, en particulier dans les cas de maladies rares, où les essais peuvent donner de l'espoir avec l'objectif partagé de trouver des traitements et des thérapies qui peuvent apporter un soulagement.

Une nouvelle dimension

Les systèmes basés sur le cloud ajoutent une nouvelle dimension à la manière dont les fournisseurs collectent et stockent les données et à la manière dont ces données sont utilisées pour sélectionner les cohortes d'essais cliniques. Le cloud peut aider à construire des lacs de données et des modèles de données complets qui rendent la sélection des cohortes plus facile et plus précise. Par exemple, le fournisseur allemand de logiciels EDC, Climedo, utilise le cloud pour créer des solutions sécurisées, natives du cloud et évolutives afin de mieux capturer et gérer les données cliniques de manière décentralisée et centrée sur le patient. Le logiciel est utilisé par des sociétés pharmaceutiques, des fabricants de terminaux médicaux, des hôpitaux et des bureaux de santé publique. L’intelligence artificielle et le machine learning peuvent aider à optimiser le recrutement des patients, à prédire la faisabilité des essais cliniques et les délais de recrutement.

L'avenir des essais cliniques nécessitera des services évolutifs, sécurisés, connectés et conformes. La capacité de recueillir, d'analyser et de sécuriser les données des essais cliniques sera essentielle pour obtenir des résultats positifs, susceptibles de constituer la base de nouveaux médicaments, thérapies et vaccins susceptibles de sauver des vies.