Préserver la confidentialité et bénéficier d’un accès complet au DSE ?

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Les centres de recherche d’aujourd’hui et les adopteurs précoces des innovations numériques profitent largement des bienfaits qui découlent de l’utilisation des données massives pour la recherche clinique. L’utilisation des données massives accélère le pipeline de recherche en facilitant l’identification des cohortes d’études et les collaborations entre les établissements de recherche, en plus d’augmenter le nombre de publications et d’améliorer le rendement du capital investi (RCI).

 

Tirer parti des outils de bioinformatique

Logibec NOAH intègre des plateformes de source ouverte transparentes qui ont été élaborées par le NIH et testées par des centaines d’établissements de recherche. Dépourvue de tout biais de nature commerciale, cette plateforme s’appuie sur un processus de mise en œuvre fiable ainsi que sur un soutien de qualité professionnelle. Sont notamment inclus l’extraction des données sur place, la dépersonnalisation de tous les dossiers de santé électroniques (DES) et l’ajustement des données, y compris les informations structurées et non structurées des DSE, selon une ontologie clinique et de recherche.

L’automatisation fiable qu’offre Logibec NOAH des politiques en matière d’accès et de gouvernance d’un établissement de recherche permet de resserrer la conformité au chapitre du respect de la vie privée à un coût moindre que si cette opération était réalisée par des ressources internes.

On trouvera ci-après un exemple des classifications ontologiques utilisées par le Shared Health Research Information Network.

Type de données  Terminologie
Diagnostics
CIM-10 et outils médicaux intelligents (OMI)
Interventions
CPT
Médicaments
Les médicaments sont classés selon la hiérarchie Medi-Span utilisée dans la version CCHMC du système Epic. RxNorm
Résultats de laboratoire  Les essais en laboratoire sont identifiés par une combinaison de codes LOINC et de numéros Cerner internes. Les essais sont répertoriés selon la même hiérarchie que celle qui prévaut pour Epic. 

  

Les DSE sont dépersonnalisés, codifiés et rassemblés au sein d’une base de données maîtresse où l’on retrouve les données relatives aux patients de tous les établissements de recherche et les centres cliniques travaillant en collaboration. Cette approche a fait ses preuves pour plus de 200 centres de recherche, ce qui s’est traduit par des centaines de collaborations, de rigoureuses demandes de subvention et des publications à grand retentissement.

Logibec NOAHappuie les centres de recherche en organisant les données et en faisant en sorte qu’elles puissent faire l’objet de recherches par le truchement de l’outil Informatics for Integrating Biology and the Bedside (i2b2) élaboré dans le but d’identifier les cohortes de patients et de faciliter la recherche translationnelle. Tous les DSE de la base de données sont automatiquement chiffrés et l’accès aux données est consenti à différents groupes d’utilisateurs, selon leur niveau d’autorisation. Les niveaux variables d’autorisation sont intégrés au système et n’ont pas d’incidence sur les données d’origine.

Le tableau qui suit propose un exemple de la façon dont des renseignements de nature délicate, comme la date de naissance (DDN) d’un patient, apparaitraient à des utilisateurs jouissant d’un niveau d’accessibilité différent. Les niveaux incluent : la formulation d’origine, le masquage ne laissant apparaître que l’année, la tranche d’âge, la transformation en jetons ou l’absence d’accès, selon le statut de l’utilisateur. Le fichier de données est également dépersonnalisé au moyen de k-anonymity, ce qui offre un niveau de protection additionnel lorsque se pose un risque potentiel de réidentification du fait que les interrogations se traduisent par un faible nombre de patients. De surcroît, les données relatives aux patients peuvent être automatiquement supprimées si un patient en particulier choisit de retirer son contenu.

 Rôle  Niveau d’accès  Patient 1 Patient 2   Patient 3
Curateur de données ou médecin Formulation d’origine 3 juin 1972 12 décembre 1985
25 mars 1992
Chercheur Masquage ne laissant apparaître que l’année *** ** 1972
*** ** 1985
*** ** 1992
Scientifique de données Tranche d’âge 40-49 30-39  20-29
Administrateur Transformation en jetons x067A4F01...
x032Z1FE4..
x011b92FC..
Autre Non autorisé s.o. s.o.  s.o.

Tableau 1 : Exemple de la façon dont des données de nature délicate, telles que la DDN, s’affichent à différents utilisateurs de Logibec NOAH, selon leur niveau d’accès. Si les utilisateurs peuvent consulter et manipuler des variations des données, tous les renseignements d’origine sont préservés au sein du fichier de données et toutes les interrogations de données sont consignées pour en faciliter l’utilisation.

Fait plus significatif encore, quel que soit le niveau d’autorisation, tous les utilisateurs se voient privés de l’accès à l’identité des patients. Pour ré-identifier les données des patients dépersonnalisés, le centre ou l’établissement intéressé doit se conformer aux processus du comité d’examen institutionnel mis en place par le comité d’éthique de l’organisation hôte. Avec Logibec NOAH, le processus d’obtention de données ré-identifiées est automatisé, ce qui permet aux centres de recherche et aux médecins traitants de profiter d’une mesure d’efficience, de réaliser des économies et de jouir d’une tranquillité d’esprit.

Logibec NOAH se conforme à l’ensemble de la réglementation en matière de conformité, comme c’est le cas de la Loi sur la protection des renseignements personnels et les documents électroniques (LPRPDE), tandis que les processus d’accessibilité et de gouvernance des données intégrés soumis à de rigoureux contrôles font en sorte qu’il est facile pour les chercheurs de se concentrer sur les aspects importants, comme la réalisation des recherches, l’obtention des subventions et l’amélioration des résultats sur le plan de la santé pour leurs patients.

La base de données des DSE est facile à utiliser. L’interface est pourvue d’un tableau de bord de type glisser-déposer qui permet aux utilisateurs de formuler un nombre illimité d’interrogations et d’itérations de recherche pour cerner les cohortes de patients qui correspondent à des ensembles de critères spécifiques. Contrairement à ce qui est le cas de nombreuses solutions informatiques qui prévalent dans le domaine clinique, aucune expérience en bioinformatique n’est nécessaire, tout comme aucune modification de l’infrastructure informatique interne n’est requise.

 

Conclusion

Logibec NOAH assure une automatisation fiable pour les politiques en matière d’accès institutionnel et de gouvernance des données qui assure le respect de la vie privée à un coût nettement inférieur à celui qu’il serait si ces tâches étaient confiées à des ressources internes. Cette solution offre aux chercheurs cliniques l’accès à l’information dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin, pour réaliser des recherches de pointe dans notre monde d’aujourd’hui, qui se caractérise par son caractère de plus en plus numérique et concurrentiel.

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