14/03/2017

BIG DATA pour médecine LOW COST

Les données non structurées du Big Data vont transformer plus sûrement la médecine qu’aucune réglementation ne l’a jamais fait auparavant. Ni la FDA, ni le Gouvernement US (ni bien sûr le Conseil Fédéral) ne sont parvenus à contenir l’explosion des coûts de la santé, le Big Data va pouvoir le faire. La Mayo Clinic, considérée par tous comme le meilleur hôpital privé au monde, veut être pionnier en la matière. Cette année son fameux concours: Think Big Challenge a récompensé, le 15 septembre dernier, l’entrepreneur S. Nigam, un révolutionnaire de la médecine prédictive.

Visite et explications:

Depuis tout temps, les médecins ont essayé d’établir leurs diagnostics, leurs traitements et leurs prescriptions à partir des informations fournies par le malade et les examens médicaux. Ces informations étaient alors limitées en termes de quantité et de temps (durée de la prise des mesures). Aujourd’hui, les informations seront plus qu’abondantes … elles seront pléthoriques… mais grâce aux “data analytic”, aux “data mining”, aux “machine learning”, etc. tout va changer… on entre dans une ère dite de la “médecine prédictive”.

La Mayo Clinic qui est l’un des précurseurs en la matière, s’est lancée depuis quelques temps avec force dans le Big Data et les données non-structurées. Ces dernières sont devenues de plus en plus pertinentes avec l’interaction entre les sciences de la vie et de la mathématique algorithmique.

Maintenant on est capable d’associer de grandes quantités de données issues des moyens traditionnels avec celles produites par le flux d’information provenant d’objets connectés, qui sont en train d’envahir notre quotidien. Ainsi la médecine se tourne massivement vers le “pouvoir des données plus que celui des molécules”.

Toutes ces données, souvent insignifiantes mais qui une fois traitées et analysées par des formules mathématiques appropriées et de puissants outils numériques vont devenir souvent plus pertinentes que celles recherchées par les généticiens dans le tréfonds de nos cellules.

Demain, les données concernant la santé ne seront plus seulement le résultat d’un examen ou d’un acte médical, voir d’un décodage du génome mais bien celui d’un processus continu destiné à mettre à jour une information médicale pertinente. Car l’irruption du Big Data n’est ni anodine, ni fortuite dans le monde médical.

Il est intéressant de constater que cette révolution de l’algorithmique converge aujourd’hui avec une nouvelle approche de la maladie et des moyens pour la combattre. L’expression la plus marquante de cette nouvelle approche est sur le plan du médicament, l’arrivée de classes thérapeutiques comme les antirétroviraux ou l’immunothérapie ainsi que de nouveaux traitements comme les nano-médicaments, les anticorps monoclonaux ou les vaccins thérapeutiques qui à la fois ont la vocation de combattre la maladie avec celle d’aider le corps à s’en débarrasser.

Mais aussi, le développement de la «médecine personnalisée» permet d’ajuster le traitement du patient tout en dépassant le pur décodage du génome pour accéder aux informations non structurées. Ceci permettrait un traitement plus approprié dans la durée.

Le Big Data, c’est enfin la possibilité de prédire avant de prévenir. Ce qui transformerait la maladie perçue depuis la nuit des temps comme une fatalité en un événement prévisible, traçable et espérons-le guérissable.

Mais surtout cela va remplacer bon nombre de postes de travail du système de santé et créer enfin les économies tant espérées par tous. Si l’on peut prédire alors on a moins d’urgences et d’erreurs à gérer pour plus de précision et de rapidité d’interventions, sans les doublons ni les interventions inutiles… il y a moins de travail et donc moins de besoins en personnel …

… à méditer dans un contexte politique du contrôle des coûts de la Santé … n’est-ce pas Monsieur Berset!

 

(forwardé depuis LinkedIn)