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Les Smart Data dans l’analyse prédictive au sein de la santé


Rédigé par Perrine MAIRRE le Mercredi 28 Février 2018 à 10:01 | Lu 2822 fois


Les Smart Data et l’Intelligence Artificielle permettent de prédire la météo, de prendre des décisions commerciales, ou encore de comparer nos performances sportives. Ces technologies sont également de plus en plus utilisées dans le domaine de la santé pour anticiper les risques et apporter des soins personnalisés adaptés aux patients.


Depuis le 10 avril 2017, le Système National des Données de Santé est entré en service (Photo CNIL)
Depuis le 10 avril 2017, le Système National des Données de Santé est entré en service (Photo CNIL)
D’où proviennent ces données médicales ? Tout d’abord, il y a les données qui existaient avant l’informatisation des usages, comme les informations du dossier médical des patients. Ces données sont issues de la recherche et de l’administration, et sont détenues par les institutions et les professionnels de la santé.

Avec l’arrivée des nouvelles technologies et du Big Data, de nouvelles données sont apparues : nos conversations sur les réseaux sociaux, les mesures issues de nos objets connectés, ou encore des données sur l’état de notre environnement. En 2020, le volume des données de santé sera multiplié par 50 ! Grâce à ces données, la personnalisation des soins est en passe de devenir une priorité. Xavier Boutin, directeur du groupe d’hôpitaux privés Vitalia, utilise les informations de ses patients pour : « répondre à leurs besoins spécifiques, notamment pour la préparation de l’hospitalisation et la convalescence ».

La fédération Unicancer a, quant à elle, mis en place avec les ingénieurs de la société Temis, une solution d’analyse sémantique des dossiers de ses patients, afin d’aider les médecins dans le choix du traitement le plus adapté à chaque cas clinique.

Qu'en est-il pour des données des études médicales ? Elles peuvent souvent être biaisées car subjectives. Ce problème s’explique par le fait que, pour la plupart de ces études, ce sont directement les patients qui rapportent eux-mêmes leurs comportements. Quelle solution peut être envisagée pour plus d’objectivité ? La réponse semble résider dans les bracelets connectés et leurs applications : en effet, il est désormais possible d’aider les utilisateurs à suivre leur progression vers un mode de vie plus sain.

Ainsi, le suivi et la surveillance de l’activité physique, d’une alimentation équilibrée, mais également des maladies chroniques comme le diabète, Parkinson ou les maladies cardiaques, sont facilités grâce à ces objets connectés.

Le futur de la santé 2.0 : la médecine prédictive

Des programmes comme IBM Watson existent et sont utilisés pour la reconnaissance de patterns dans le cadre de diagnostics. Les algorithmes de type Machine Learning s’avèrent désormais plus efficaces que l’analyse humaine pour localiser et diagnostiquer des cancers. Watson est capable de diagnostiquer un cancer du poumon dans 90 % des cas. Pour des patients souffrant d’obésité, les tests montrent que l’accompagnement grâce à des objets connectés est très efficient pour éviter la reprise de poids et une nouvelle intervention chirurgicale. Le suivi des patients est plus concluant et permet ainsi d’anticiper les risques.

Le Japon est le précurseur en la matière, et annonce les prémices d’une véritable révolution dans l’utilisation de la robotique pour les soins. De nouveaux usages émergent notamment à cause du vieillissement rapide de sa population. Les robots peuvent désormais être utilisés pour surveiller les patients isolés et âgés, ou encore pour aider les médecins à prodiguer des soins à distance.

De même, des robots de « compagnie » aident à apaiser et à empêcher la démence chez les patients atteints d’Alzheimer. Le secteur de la santé est en passe de subir une transformation profonde grâce aux Smart Data, au Machine Learning et à l’intelligence artificielle. Si les robots sont encore loin de remplacer les professionnels de la santé, ces technologies bouleversent déjà les usages des patients et du corps médical.
 

La santé à l’épreuve de la RGPD

Depuis le 10 avril 2017, le Système National des Données de Santé est entré en service. Il s’agit d’une base de données centralisant toutes les informations de santé des français et regroupant toutes les données provenant des feuilles de soins, des consultations, de l’hospitalisation et des achats de médicaments. La FMF, syndicat professionnel de médecins libéraux français, alerte sur « le risque élevé de perte de confidentialité des données personnelles des patients », mais aussi sur les risques de discriminations à l’embauche et à l’assurance, liés aux critères de santé, tels que l'atteinte d'un cancer ou la séropositivité.

Le volume de données de santé, qui continue d'augmenter de façon exponentielle grâce aux nouvelles technologies, est une source précieuse de savoirs pour accompagner le malade. Mais la protection de la vie privée des patients et le respect du secret médical impliquent d’accroître la protection et de maîtriser l’utilisation de ces données.

Les données de santé étant personnelles, confidentielles et sensibles, il est primordial d’identifier l’usage final de la donnée recueillie ainsi que sa durée de conservation. L’arrivée de la nouvelle réglementation RGPD en mai 2018 permettra notamment de disposer d’un cadre juridique commun pour favoriser la libre circulation de ces données à caractère personnel au sein de l’Union Européenne. Pour l’International Data Corporation, le principal défi des acteurs de la santé est d’assurer la confidentialité en " pseudonymisant " les données des patients tout en garantissant la sécurité et la conformité de ces données.

Les Smart Data sont donc en train de transformer considérablement l’avenir de la médecine. Elles permettent, d’une part, de dresser un portrait objectif, complet et compréhensible d’un individu en tant que patient afin de lui offrir des soins sur mesure, et d’autre part, d’aider les médecins dans le choix du traitement à prescrire. Pour prédire et déterminer le traitement le plus adapté, le Big Data apparaît comme une source précieuse de données sur l’environnement, le comportement, et le capital génétique des patients. Ces données peuvent ainsi être récoltées, analysées puis comparées par des IA pour “matcher” les symptômes avec le meilleur traitement. Et ce sont ces mêmes robots qui pourront demain accompagner les patients au quotidien et personnaliser leurs soins. Fantasme ou réalité ?

Auteur : Perrine MAIRRE
Consultante mc2i Groupe






              


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