Comment la FDA a l’intention d’intégrer la donnée dans son travail quotidien

Annoncée il y a un an, la stratégie de l’Agence américaine du médicament (FDA, pour Food & Drug Administration) en matière de données de santé vient d’être précisée. Le 3 mars 2021, a ainsi été publié un document de huit pages répondant au nom de Data modernization action plan (DMAP). “Sans une expertise et une approche actualisées pour gérer et analyser les données, la FDA pourrait manquer des opportunités essentielles à l’amélioration de la santé publique au bénéfice des patients”, souligne-t-elle en préambule. Si l’agence s’était déjà penchée sur le sujet dans le cadre de son Plan d’action de modernisation technologique (Technology modernization action plan), initié en septembre 2019 et qui décrivait des actions à court terme permettant de moderniser son utilisation de la technologie – logiciels et données – pour améliorer ses processus internes, il s’agit cette fois de moderniser son approche des données elles-mêmes.

Le DMAP décrit ainsi à son tour une série d’actions, ici réparties sur trois axes : identifier et réaliser des projets à haute valeur ajoutée pour l’Agence ; développer des pratiques cohérentes et reproductibles au sein de l’Agence ; et créer et soutenir un réseau de compétences associant forces internes et partenariats externes. 

Sélection de projets pilotes

La FDA va définir le cadre qui lui permettra d’identifier, de prioriser et de réaliser des projets pilotes qu’elle définit comme des “initiatives aux valeurs mesurables”. Il s’agit, au-delà des “indicateurs de performance traditionnels”, de projets qui s’attacheront à soutenir la transformation de l’agence via l’usage de modèles prédictifs ou l’application d’intelligence artificielle (IA). Elle cite pour exemple les inspections de produits importés ou les ruptures sur les chaînes de production en cas d’urgence. 

Définition de bonnes pratiques

La FDA estime que de bonnes pratiques en matière de données devraient viser quatre objectifs : simplifier leur acquisition et gagner du temps ; permettre une meilleure qualité et gouvernance des données ; en accélérer le développement et l’usage ; fournir une sécurité et la possibilité d’évoluer aux entreprises utilisant de la donnée. Pour atteindre ces objectifs, l’agence a défini quatre éléments-clés : l’identification (catalogue de données, définition d’un procédé pour demander et approuver une donnée…), la curation (caractérisation de la donnée, classement des utilisateurs…) , la gouvernance (utilisation d’algorithmes d’IA pour réduire les frictions dans les décisions d’utilisation de la donnée, reproductibilité des résultats utilisés pour la recherche…) et l’automatisation (prévenir l’introduction de biais…). Elle prévoit ainsi de : évaluer les bonnes pratiques-clés, établir un modèle de gouvernance, construire des architectures facilitant l’analyse de la donnée, adapter des techniques d’automatisation et créer un modèle de données d’entreprise (Enterprise data model) pour l’agence.

Développement des talents

Le troisième et dernier axe fait, selon l’agence, partie intégrante de son plan de modernisation : “sans un réseau de talents, ce plan serait lent, incohérent et onéreux”. Elle liste donc pour actions l’identification de compétences essentielles pour mener à bien des projets autour de la donnée, la réalisation d’enquêtes internes et de marché sur des méthodes d’entraînement efficaces, le développement de stratégies pour recruter et retenir les talents, la création d’un réseau interne de partage du savoir et des ressources et enfin la mise au point d’une plateforme de science de la donnée à usage interne qui concentrerait les compétences.

À court terme, la FDA doit former un comité de pilotage de son DMAP qui planifiera le besoin en ressources et identifiera les bonnes pratiques et les projets pilotes et lancer des programmes spécifiques à chacun des axes du plan.

Voir aussi notre Essentiels sur les données de santé