L’intelligence artificielle pourrait aider à élargir l’accès aux essais cliniques pour les patients des communautés rurales, là où la géographie et l’absence d’infrastructures de recherche ont historiquement limité les possibilités de participation.
« Si vous vivez dans une zone rurale, vos chances d’obtenir les meilleurs soins possibles, qui pourraient être un essai clinique, sont limitées », a expliqué Kent Thoelke, PDG de Paradigm Health. Environ 81,7 millions d’Américains — près d’un quart de la population — vivent dans des zones classées comme rurales par la Federal Housing Finance Agency, et pourtant beaucoup font face à d’importants obstacles pour accéder aux essais cliniques.
Des recherches publiées dans JCO Oncology Practice ont montré que 86 % des comtés non métropolitains des États-Unis ne disposaient pas d’essais actifs de traitement du cancer en 2022, contre 44 % des comtés métropolitains. Par ailleurs, une autre étude publiée en mars 2025 par la National Library of Medicine impliquant près de 30 000 participants à des essais sur le cancer a révélé que près des trois quarts des personnes originaires de zones rurales avaient parcouru plus de 80 kilomètres pour participer, contre 16 % des patients urbains.
L’IA pourrait aider à combler cet écart en parcourant rapidement les dossiers de santé électroniques pour repérer les patients répondant à des critères d’éligibilité complexes des essais.
« À la main, ce processus permettrait de dépister peut-être une douzaine de patients en une journée », a déclaré Thoelke. « Nous pouvons dépister 100 000 patients en dix minutes. »
Thoelke a précisé que plus de 85 % des systèmes de santé avec lesquels Paradigm collabore se trouvent dans des zones communautaires et rurales.
Il a indiqué que son entreprise a constaté des augmentations substantielles du dépistage des patients dans les milieux communautaires et ruraux après l’intégration de sa technologie aux dossiers de santé électroniques.
« Nous passons de 10 000 patients dépistés à 20 000 dépistés », a-t-il déclaré.
De plus, Thoelke a déclaré que le système peut utiliser les informations de planification pour signaler d’éventuels candidats à un essai avant les rendez-vous à venir.
« Si nous savons qu’un patient vient dans les deux ou trois prochaines semaines, et qu’il va subir une imagerie, nous essayons de mettre en avant ces patients afin d’avoir une conversation appropriée au bon moment, en nous basant sur l’état de leur maladie et sur leur éventuelle correspondance à un essai », a déclaré Thoelke.
Jennifer Litton, oncologue médicale spécialisée dans le cancer du sein et responsable de la recherche clinique à l’université du Texas MD Anderson Cancer Center, a également mis en lumière le potentiel de l’IA pour étendre la portée des essais afin d’atteindre davantage de patients.
« Nous trouvons des moyens d’amener les essais plus près des personnes, là où elles vivent, chez elles, plutôt que de limiter cela aux seuls patients qui peuvent se rendre dans un grand centre universitaire », a-t-elle déclaré.
Mais Thoelke a estimé que la technologie seule ne peut pas éliminer les obstacles. Connecter les systèmes de santé à l’infrastructure nécessaire nécessite des investissements informatiques et des accords juridiques qui peuvent prendre des mois.
« Pour la majorité de ces systèmes communautaires et ruraux, sans cette infrastructure, ils ne peuvent tout simplement pas rivaliser à l’échelle et ils ne peuvent pas offrir à leurs patients l’accès à ces essais », a-t-il déclaré.
Pour Thoelke, la question revient en fin de compte à savoir si la géographie détermine les opportunités de traitement auxquelles les patients peuvent accéder.
« Si vous vivez dans le Nord du Dakota rural, vous ne devriez pas mourir simplement parce que vous vivez dans le Nord du Dakota rural et que vous ne pouvez pas vous rendre à la Mayo Clinic ou à la Cleveland Clinic », a-t-il déclaré. « Cela permet d’offrir dans ces zones des traitements auxquels ces patients n’auraient autrement pas accès. »
