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Des chercheurs québécois développent une solution à base d'IA pour crypter les données de santé

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    La solution a été présentée en juin dernier lors de la conférence Information Processing in Medical Imaging en Argentine. (Image de senivpetro sur Freepik)
  • Une équipe de chercheurs de l’Université de Sherbrooke (UdeS) et de l’École de technologie supérieure (ETS), au Québec, a développé une solution basée sur l’intelligence artificielle (IA) permettant de crypter et décrypter les données médicales hébergées dans le cloud. Elle vise à renforcer la sécurité de ces données sensibles. 

    Les hôpitaux font partie des cibles prioritaires des cyberattaques. Sécuriser les données de santé, particulièrement sensibles, est donc devenu un enjeu de poids. L’intelligence artificielle pourrait bientôt servir à crypter et décrypter des données confidentielles dans le domaine médical. C’est ce qu’une équipe de chercheurs, dirigée par le professeur Pierre-Marc Jodoin, tente de finaliser au Québec. 

    Les recherches de son équipe ont réussi à entraîner deux systèmes d’intelligence artificielle (appelés “réseaux de neurones”) à crypter des données médicales pour les rendre illisibles par un être humain. Concrètement, l’IA développerait un code secret qui permettrait de brouiller les informations et de les rendre inutilisables par un tiers. Elle permettrait donc de sécuriser les données de santé, comme celles contenues dans les dossiers patients dématérialisés hébergés dans le cloud.

    Étendre la recherche à d’autres types de données

    Pour l’instant, les recherches ont été présentées en juin dernier lors de la conférence Information Processing in Medical Imaging (IPMI) qui s’est tenue à San Carlos de Bariloche, en Argentine. “Pour amener ça à un autre niveau, il faudrait le tester sur des données publiques de plusieurs dizaines de milliers de patients, ce qui n’est pas évident, car il n’y a pas beaucoup de bases de données de cette envergure”, explique le professeur Jodoin dans La Presse Canadienne. 

    L’équipe de chercheurs reste néanmoins confiante sur la possibilité de mettre en application sa solution et de l'étendre par la suite à d'autres types de données. “On voudrait aussi la tester sur d’autres, comme des CT scans, des rayons X, des imageries ultrasonores, des échographies et de l’imagerie médicale d’autres parties du corps”, espère le professeur. “Nous sommes persuadés que la technologie va fonctionner tout aussi bien”.
     

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