Remerciez-le!

Remerciez @Admin pour avoir partagé cet document gratuitement, de la manière la plus simple, en partageant sur les réseaux sociaux.

Big Data : "L'enjeu réside dans le traitement et l'analyse des données de santé

Big Data : "L'enjeu réside dans le traitement et l'analyse des données de santé". Comme tous les domaines, la santé n'échappe pas à l'abondance et à la prolifération des données personnelles. D'ici 2020, nous en collecterons 50 fois plus. Récupérer les données médicales est une tâche relativement facile ; en revanche, les traiter et les analyser de manière précise et efficace est plus complexe. En effet, la santé reste, par défaut, un domaine où le numérique n'est pas encore totalement implanté. Pourtant, s'approprier les codes du numérique et adapter les procédés technologiques les plus avancés dans ce domaine est une urgence afin d'identifier les opportunités de recherche et d'avancées médicales dans ce domaine. Pathologie traitée, âge, médicaments prescrits, durée d'hospitalisation, sexe.... Le croisement de toutes ces données peut révéler des maladies liées aux médicaments (affaire Mediator) ou aux modes de vie (affaire Erin Brockovich). Le Big Data (gestion d'énormes volumes de données en temps réel) s'applique pleinement au domaine de la santé et permet de traiter et d'analyser, en même temps, une multitude de données que l'être humain ou les outils informatiques traditionnels ne sont pas en mesure de faire. Comment le Big Data peut-il révolutionner la médecine de demain ? Vers une médecine personnalisée et prédictive grâce au Big Data Les modes de collecte des données médicales sont aujourd'hui multiples et diversifiés . ---Par le biais des professionnels de santé et de la R&D : Les données peuvent être récupérées directement par les professionnels de santé (dossier médical du patient lors d'une hospitalisation ou d'une visite chez le médecin) ou par des examens plus poussés (lors d'essais cliniques ou par l'analyse de l'ADN). Le volume de données exposées est donc très important. ---Via les individus eux-mêmes.. : Les individus génèrent leurs propres données par le biais d'objets connectés (montres, vêtements, domotique, applications mobiles). Ces éléments constituent une source d'information précieuse en nous renseignant sur l'activité physique, le rythme cardiaque, les heures de sommeil et placent l'individu comme principal acteur de sa propre santé. Ces données, générées de différentes manières, produisent une forte interaction voire une synergie entre les différents acteurs du système de santé. Il est désormais possible de mettre en place un suivi des patients à distance, ce qui n'était pas le cas auparavant. Depuis 2005, le CHU de Caen a mis en place un suivi à distance des patients traités pour insuffisance cardiaque : chaque jour, le patient répond à un questionnaire (évolution des symptômes, régime alimentaire, pratique sportive, etc.) Les médecins reçoivent les données en temps réel afin d'adapter précisément le suivi médical. On se tourne donc de plus en plus vers une médecine personnalisée avec des fonctionnalités prédictives ; la télésurveillance quotidienne permet d'analyser et de traiter les symptômes dès leur apparition, voire avant, et ainsi d'éviter certaines pathologies. ----Accélérer la recherche médicale L'accès à une multitude de données permet d'orienter la recherche sur toutes sortes de maladies et d'accélérer les traitements. Les chercheurs n'ont plus besoin d'examiner des centaines de dossiers médicaux pour sélectionner, diagnostiquer et traiter les patients. Les applications technologiques se concentrent sur la communication instantanée afin d'identifier les anomalies et d'ajuster le traitement si nécessaire pour mieux étudier la progression de la maladie. Le projet mPower sur la maladie de Parkinson met en relation patients et chercheurs. Les patients partagent leurs symptômes via une application : déviations minimes de la voix ou de la marche ou évaluation de leur dextérité via le finger tapping (toucher l'écran du téléphone en alternant le majeur et l'index le plus rapidement possible). Toutes ces mesures analysées de manière très précise affinent la recherche et favorisent un suivi médical moins contraignant et invasif que la recherche "classique", qui oblige le patient à se rendre régulièrement à l'hôpital pour subir une série de tests sur une période déterminée. En rapprochant le patient de son médecin grâce aux objets connectés, et donc d'une recherche médicale toujours plus rapide et précise, l'application du Big Data au secteur de la santé permettra également de réduire les dépenses à l'avenir (300 milliards de dollars par an aux États-Unis, par exemple). C'est particulièrement vrai pour le traitement de l'obésité : l'opération ne représente que 30% du coût du traitement, les 70% restants sont dans la prise en charge du patient après l'opération (comportement, hygiène de vie). Or, le suivi du patient est encore très insuffisant : il est trop souvent laissé à lui-même après l'opération, ce qui entraîne un taux d'échec du traitement assez élevé. uploads/Sante/ sante.pdf