WEBVTT
Kind: captions
Language: fr

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Je m'appelle Jayavanth et je suis ingénieur à l'Onai. Aujourd'hui, je vais vous parler de notre projet 

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d'analyse à grande échelle des dossiers médicaux, financé par la NSF. 

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Le problème, c’est que les dossiers médicaux sont des informations très importantes, mais nous n’avons pas 

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de bonne méthode pour les étudier à grande échelle. Traditionnellement, les études se faisaient dans des 

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hôpitaux individuels sur les dossiers de cet hôpital. Même là, c’est un travail laborieux, avec des résidents 

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et des étudiants qui transcrivent manuellement les données dans des feuilles de calcul. Ce processus est 

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aussi vraiment lent. Dans des situations comme celle du COVID-19, cela devient inacceptable – nous ne 

00:00:44.720 --> 00:00:52.000
voulons pas attendre qu’un seul hôpital ait suffisamment de données pour que des études statistiquement 

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significatives puissent être menées. C’est ce qui s’est passé – enfin, c’est ce qui se passe généralement. 

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Mais nous voulons vraiment obtenir des résultats dès les premières étapes de la propagation. Pour cela, 

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nous devons être capables de réaliser des études à travers plusieurs hôpitaux de manière agrégée. Il y a des questions très basiques qui, dans l’absolu, 

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devraient être faciles à répondre de nos jours, mais qui ne l’étaient pas pendant le COVID et ne le sont 

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toujours pas aujourd’hui. Par exemple, les médicaments contre l’hypertension améliorent-ils ou empirent-ils 

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le COVID ? Des dizaines de millions d’Américains prennent ces médicaments contre l’hypertension, donc on pourrait penser que ce 

00:01:30.320 --> 00:01:36.720
serait une question facile à répondre simplement en se basant sur les résultats des patients ayant pris des 

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médicaments contre l’hypertension et qui ont fini à l’hôpital avec le COVID. Cela devrait être aussi simple 

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qu'une requête Google, mais ce n'est pas le cas.

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Notre objectif était de permettre une recherche rapide sur les dossiers médicaux à travers plusieurs 

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institutions de santé de manière efficace et sans compromettre la confidentialité. Grâce à nos outils, les 

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institutions de santé et les entreprises pharmaceutiques peuvent atteindre des populations 

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statistiquement significatives beaucoup plus rapidement, et la recherche peut être réalisée 

00:02:14.240 --> 00:02:20.240
immédiatement. C’est également plus sécurisé. Alors, pouvons-nous obtenir le meilleur des deux mondes ? Pouvons-nous avoir un large ensemble de données 

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pour la recherche tout en maximisant la sécurité ?

00:02:26.400 --> 00:02:31.560
Oui, nous pouvons le faire grâce à cette technologie cryptographique. La technologie qui permet 

00:02:31.560 --> 00:02:37.520
d’atteindre cet objectif est une technique magique appelée "calcul multipartite". Cela permet à un 

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ensemble de parties de calculer un résultat sur leurs entrées sans révéler leurs entrées à l’autre ou à 

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quiconque d’autre. Un exemple de cela est ce qu’on appelle le "problème du millionnaire de Yao". Andrew 

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Yao a introduit cela en 1982 et il s’agit de nos deux millionnaires Alice et Bob. Ils veulent savoir lequel 

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d’entre eux est le plus riche sans révéler leur richesse réelle. Donc, vous avez deux personnes, Alice et Bob. 

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Elles connaissent leur propre richesse mais ne veulent pas la dire à l’autre. Et supposons qu’elles ne veulent 

00:03:04.160 --> 00:03:10.760
pas impliquer un tiers, pas d’IRS ou quoi que ce soit. Pouvez-vous penser à un moyen pour qu’elles découvrent qui est le plus riche ? Eh bien, croyez-le ou 

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non, il existe une manière de faire cela. Un autre exemple : supposons que nous voulions calculer la 

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moyenne des numéros de sécurité sociale de toutes les personnes de ce webinaire, mais nous ne voulons 

00:03:22.720 --> 00:03:28.960
pas révéler nos numéros de sécurité sociale les uns aux autres. Existe-t-il un moyen de le faire ? Oui, il 

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existe avec le calcul multipartite sécurisé (MPC). Nous avons appliqué le même concept aux dossiers de 

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santé et le résultat d’une requête est calculé à travers plusieurs hôpitaux sans que les hôpitaux aient besoin 

00:03:40.800 --> 00:03:47.960
de transmettre ou de révéler aucun dossier. Nous avons démontré cela à travers quelques sites 

00:03:47.960 --> 00:03:53.280
disparates dans notre projet.

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Voici quelques exemples de questions que l'on pourrait souhaiter poser, comme la durée moyenne du 

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séjour à l'hôpital des patients de plus de 70 ans, ou le pourcentage de patients très jeunes qui se retrouvent 

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sous respirateur. 

00:04:09.720 --> 00:04:14.120
Pour un public plus averti en matière de cryptographie, nous 

00:04:14.120 --> 00:04:19.560
avons utilisé une mascotte pour la technique des PNJ. Je n'entrerai pas 

00:04:19.560 --> 00:04:26.240
dans les détails maintenant, mais vous pourrez me poser des questions 

00:04:26.240 --> 00:04:31.560
à ce sujet plus tard si cela vous intéresse. La seule chose que je mentionnerai ici

00:04:31.560 --> 00:04:36.320
 est que ce protocole est sécurisé contre la majorité malhonnête, ce qui signifie que ce

00:04:36.320 --> 00:04:42.680
 protocole est sécurisé même si une majorité des participants est malveillante. 

00:04:42.680 --> 00:04:48.680
Je tiens à rappeler qu'avec notre approche, aucune donnée ne quitte jamais 

00:04:48.680 --> 00:04:54.040
l'hôpital. Les données de chaque hôpital sont complètement cloisonnées 

00:04:54.040 --> 00:04:59.640
dans leur service. Les services informatiques n'ont pas à s'inquiéter de la sécurité, et pas 

00:05:01.120 --> 00:05:05.960
seulement du fait que rien ne peut être désossé. La coordination des calculs se fait via la 

00:05:05.960 --> 00:05:11.320
blockchain ou le grand livre de distribution. 

00:05:11.320 --> 00:05:16.600
Ce cadre permet également de réaliser des essais cliniques plus équitables. 

00:05:16.600 --> 00:05:22.240
Traditionnellement, les populations de patients et les essais cliniques ne sont pas très 

00:05:22.240 --> 00:05:28.760
diversifiés. L'une des priorités de la FDA et d'autres organismes est d'améliorer cette 

00:05:28.760 --> 00:05:33.480
situation et, grâce à cette technologie, il est possible de localiser des sites où se trouvent des

00:05:33.480 --> 00:05:37.840
 patients intéressants, même s'il ne s'agit pas d'institutions avec lesquelles une entreprise travaille habituellement. 

00:05:37.840 --> 00:05:42.000
Depuis, nous avons étendu cette approche de la recherche à l'entraînement de modèles 

00:05:42.000 --> 00:05:48.640
d'intelligence artificielle sur des sites disparates, tout 

00:05:48.640 --> 00:05:55.520
en préservant la vie privée. Nous travaillons

00:05:55.520 --> 00:06:03.560
 également avec le NIH pour la découverte de 

00:06:03.560 --> 00:06:09.720
médicaments en préservant la vie privée. 

00:06:09.720 --> 00:06:17.800
Notre objectif final est de disposer de réseaux 

00:06:17.800 --> 00:06:24.280
d'intelligence préservant la vie privée dans 

00:06:24.280 --> 00:06:29.360
l'ensemble de la biomédecine. 

00:06:29.360 --> 00:06:32.680
Je vous remercie de m'avoir écouté 

00:06:32.680 --> 00:06:38.400
et j'aimerais remercier le CIC pour

00:06:38.400 --> 00:06:45.160
 cette opportunité et la NSF pour le financement de notre 

00:06:45.160 --> 00:06:50.080
projet, nos collaborateurs à travers le pays et mes collègues de l'Onai. N'hésitez pas à 

00:06:50.080 --> 00:06:57.520
me faire part de vos questions à la

00:06:57.520 --> 00:07:04.240
 fin de la session. Je vous remercie à nouveau. 

