On assiste à une augmentation exponentielle des données transmises, qu’il est impossible d’exploiter avec les outils classiques de base de données et d’analyses de ces données, mais nécessitent une évolution des mentalités et des techniques d’analyse. Ce sont ce que l’on appelle les Big Data, et l’avenir appartient à qui saura les utiliser.
Anne Lauvergeon préside la commission « innovation 2030 », qui a permis de sélectionner sept ambitions pour la France, dont trois nous intéressent directement : la médecine individualisée, la silver économie et la valorisation des données massives.
La notion de diagnostic et de traitement d’une maladie sera adaptée à chaque individu, à partir de ses caractéristiques et notamment son génome (génomique, qui doit beaucoup au partage des données -Open Data- et à leur utilisation -Big Data-). Ainsi l’ordinateur d’IBM Watson est un expert dans le cancer du poumon, permettant de prendre la bonne décision thérapeutique dans 90 % des cas, contre 50 % lorsque la décision est humaine. Pour ce faire, il a dû ingurgiter et analyser des millions de données, tirant toute sa force de sa capacité à recevoir et interpréter des données présentées sous différentes formes et non codées. Ce que nous connaissions sous le nom d’une maladie sera ainsi décliné en 20 ou 30 entités, nécessitant des systèmes experts pour les diagnostiquer et les traiter.
Les seniors, qui sont les cibles de la silver économie, assureront d’après le rapport Lauvergeon, 54 % des dépenses nationales en 2015, dont 64 % des dépenses de santé et 58 % des équipements de la maison, dont une partie dédiée au maintien de leur autonomie. Dans cette population, des capteurs permettront d’identifier les situations à risque, ce qui suppose le développement de l’analyse et de l’utilisation de ces données. Chacun sera ainsi fournisseur de Little Data, qui, si elles sont des Open Data vont alimenter les Big Data permettant de développer des applications pertinentes pour les utilisateurs, et de nouveaux capteurs et robots d’assistance.
La valorisation des données massives est donc un enjeu fondamental, permettant des avancées dans le domaine de l’épidémiologie (l’analyse des données si elles avaient été disponibles aurait peut-être pu éviter le scandale du Médiator), mais aussi dans d’autres voies encore insoupçonnées (modèle mathématique pour la modélisation et l’optimisation des urgences à Troyes).
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