S’il existe un domaine où les données sont omniprésentes, c’est bien le domaine de la santé. En effet, dans les hôpitaux et les centres de santé, une quantité impressionnante de données sont collectées chaque jour. Tel est également le cas chez les laboratoires et les différents centres de recherche. Cependant, si la collecte de données s’avère facile, le traitement ainsi que l’analyse de celles-ci sont loin d’être des tâches aisées, et ce, malgré l’introduction du numérique et de différents outils technologiques dans le domaine de la santé. C’est à ce niveau qu’intervient le big data qui se révèle être une solution pertinente à ces problèmes analytiques. Mais à quel point les données massives sont-elles importantes pour la santé et la médecine ? Comment le Big Data a-t-il révolutionné le domaine de la santé ? Quelles peuvent être les applications du Big Data en médecine ? Découvrez tout de suite les réponses à ces questions dans le présent guide.

Application du big data en médecine : pour une approche à la fois personnalisée et prédictive de la médecine

Grâce à l’évolution de la technologie, on distingue aujourd’hui plusieurs différentes façons de recueillir des données liées à la santé d’une personne. Des dossiers médicaux constitués lors des visites médicales ou lors d’une hospitalisation, aux données collectées via les objets connectés, en passant par des examens médicaux plus poussés, la quantité de données recueillies s’avère abondante. Par ailleurs, ces données s’avèrent particulièrement variées et portent sur de nombreux paramètres liés directement à l’état du patient. On cite, entre autres, le rythme cardiaque, le nombre d’heures d’activité physique réalisée par jour ou encore le nombre d’heures de sommeil par jour. Bref, des informations précieuses et nécessaires au suivi médical du patient.

Pour donner un sens à ces données et les exploiter au maximum, certains professionnels de la santé ont alors recours au big data. C’est le cas, par exemple, du Centre Hospitalier Universitaire de Caen qui a mis en place un système de suivi médical à distance pour les patients souffrant de pathologies cardiaques. Ainsi, grâce aux données reçues en temps réel, les médecins ont la possibilité d’établir un traitement adapté à l’état de santé du patient. Le délai de prise en charge s’en trouve amélioré et cela leur permet même de prévenir l’apparition de certains symptômes.

Application du big data en médecine : pour des recherches médicales optimisées

L’introduction du big data dans le domaine de la santé se révèle également avantageuse pour les recherches médicales. En effet, en accédant à de nombreuses informations relatives à plusieurs maladies, les chercheurs ont la possibilité de proposer rapidement le traitement adéquat à l’état de santé de leurs patients.

Pour citer un exemple concret, voyons en détails le projet mPower qui permet d’optimiser la communication entre les chercheurs et les personnes atteintes de la maladie de Parkinson. Ces dernières peuvent notamment renseigner des données sur les symptômes et l’évolution de leur maladie sur une application pour bénéficier d’un suivi médical personnalisé. Cela évite également aux patients de se déplacer à l’hôpital à chaque apparition de nouveaux symptômes ou pour des tests médicaux, ce qui rend l’ensemble du processus moins contraignant et peut même accélérer l’avancement des recherches et la guérison du patient.

Application du big data en médecine : un enjeu financier à la clé

L’application du big data dans le traitement de certaines pathologies offre un avantage économique. Dans le traitement de l’obésité, par exemple, une réduction des dépenses est possible grâce au big data. En effet, il a été remarqué qu’une fois l’opération réalisée, les patients se retrouvent souvent livrés à eux-mêmes sans bénéficier d’un suivi médical suffisant. Cela entraîne alors quelques relâchements que ce soit au niveau de leur comportement alimentaire ou bien au niveau de leur mode de vie. Ces relâchements peuvent cependant coûter très cher, car ils entraînent souvent la programmation d’une nouvelle intervention.

Afin de limiter le taux d’échec, une expérience se portant sur un suivi post-opératoire basé sur l’usage des objets connectés a alors été menée. Cela a permis aux médecins d’effectuer des suivis plus efficaces, diminuant ainsi considérablement les risques de reprise de poids.

Application du big data en médecine : focus sur la relation entre le big data et la génomique

La génomique est une discipline scientifique et biologique qui se concentre sur l’étude des génomes. Si auparavant, ce genre d’étude était aussi chronophage que chère, la situation n’est plus la même aujourd’hui. En effet, pour l’obtention de la première séquence du génome humain, par exemple, les recherches ont duré 15 ans et ont nécessité un budget s’élevant à 3 milliards de dollars. Aujourd’hui, pour avoir la séquence génomique d’une personne, une seule journée est nécessaire. En outre, le coût de l’opération est d’environ 1 000 dollars. Ceci est aujourd’hui permis grâce à l’usage des techniques de séquençage à haut débit.

Le big data au service de la santé : ce qu’il faut savoir sur le stockage des données

Malgré les nombreux avantages apportés par l’application du big data en médecine, la question de confidentialité et de protection des données collectées occupe l’esprit de nombreuses personnes. En effet, il convient de préciser que les données relatives à la santé sont des données individuelles et doivent, en ce sens, être mises à l’abri de tout acte de malveillance.

L’exploitation de ces données ne doit notamment pas avoir d’impact sur la vie privée des patients. En outre, les informations collectées doivent servir uniquement à l’accélération des recherches médicales. Elles ne doivent donc pas servir à des fins commerciales. En effet, certains annonceurs peu scrupuleux pourraient utiliser ses informations pour la promotion de produits pharmaceutiques ou de tout autre nature.

Pour ce faire, la loi du 26 Janvier 2016 qui se porte sur la modernisation du système de santé en France prévoit la création d’un système d’information national open data sécurisé. Ce système centralise les données de santé, mais ne comporte aucune information pouvant mener à l’identification des patients. En d’autres termes, les informations personnelles comme le nom, l’adresse ou encore le numéro de sécurité sociale ne s’y trouvent pas.

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