Entre 2012 et 2050, on va assister à une multiplication par 50 du volume des données de santé selon l’AMIA. La grande promesse du big data appliqué à la santé est d’améliorer l’efficacité médicale par une plus grande personnalisation des soins et d’améliorer les processus de R&D.

Le big data au service de la santé individuelle

Nous allons voir apparaitre des technologies « d’autoévaluation » médicales. Avec la démocratisation des technologies de mesures médicales, toute personne va pouvoir enregistrer une multitude de données : activité physique, poids et IMC, rythme cardiaque, tension, etc.Ces données vont pouvoir permettre d’analyser le profil et le mode de vie de chacun. Une comparaison avec d’autres profils sera possible, notamment pour identifier les facteurs de risque. Il sera possible d’alerter et d’inciter le patient à consulter en cas de suspicion de pathologie. On peut prendre l’exemple de Qalyo créée en 2014 qui propose de suivre son état de santé par le recueil d’informations. L’entreprise propose ce suivi sous forme d’une application smartphone.Les processus de décisions médicales vont être améliorés par plus d’informations disponibles sur les patients. C’est ainsi qu’Owkin, une startup française, propose aux professionnels de santé d’obtenir l’ensemble du parcours médical d’un patient, le tout formalisé sous forme de frise chronologique. L’entreprise propose également de comparer le profil du patient avec des profils similaires pour favoriser la prise de décision médicale.La startup s’est associée avec l’Inserm pour le développement d’algorithmes de machine learning – qui est possible grâce une exploitation des big data- dont le but est de trouver des corrélations entre certaines données médicales et des pathologies.On voit apparaitre le développement d’une médecine prédictive. Par exemple L’INSERM a réalisé une étude clinique en compilant des données sur les habitudes, les déplacements, les conversations (sur Facebook) et sur les traitements pour prévenir le risque de suicide chez les personnes souffrant de dépression.

Vers une amélioration des processus de recherche grâce à l’exploitation des data

Le recueil des informations de santé est croissant et de plus en plus précis. Le big data va nous permettre de mieux gérer et analyser ces données. Nous pouvons prendre les cohortes comme illustration ; il s’agit d’un groupe d’individus ayant un certain nombre de caractéristiques similaires. Les chercheurs étudient sur une période les cohortes pour détecter certains facteurs de risque ou certains dysfonctionnements en fonction des caractéristiques de la cohorte. Il y a donc une surveillance épidémiologique sur une population de grande taille associable au Big data.C’est ce qu’exploite la société I-Share : 30 000 étudiants suivis 10 ans.Le domaine de la génétique est évidemment impacté par le Big data tant le volume de données généré est important. Wuxi Next Code cherche à mettre en place une plateforme se voulant être la référence mondiale en termes de données génomiques. La société met en place un moteur de recherche, des analyses et des interprétations.L’efficacité d’un traitement peut également être analysée plus finement par le big data. Avec de multiples informations relatives au traitement nous pouvons inférer des résultats plus solides qu’auparavant.Citons également la start-up américaine Freenome qui propose une intelligence artificielle fonctionnant à partir d’un grand nombre de données génomiques. Le but de cette dernière est la détection précoce de Cancer par l’utilisation de cette IA basée sur les génomes. L’entreprise collabore avec l’institut Curie dans le but d’utiliser un outil prédictif pour les réponses des patients aux immunothérapies.Enfin, le Big Data sert dans la détection et la gestion des épidémies comme cherche à le faire Healthmap en compilant des données de sources multiples (départements sanitaires, organismes publics, presse…)

Les enjeux pour les acteurs de la santé face à la technologie du big data

L’impact économique du big data sur le secteur de la santé est énorme. Bis Research suggère que le marché big data et santé doit passer de 14,25 milliards en 2017 à environ 68,8 milliards en 2025. Beaucoup d’entreprises nouvelles, ou non, vont pouvoir bénéficier de cette croissance.Ce phénomène peut représenter une chance pour les institutions publiques qui vont pouvoir assurer la santé de leurs citoyens de façon plus optimale. McKinsey estime que le Big Data pourrait rapporter plus de 300 milliards de dollars seulement pour le système de santé américain. Les enjeux sont donc énormes mais l’intégration du big data dans le domaine de la santé soulève plusieurs problématiques.Il y a évidemment un grand nombre d’enjeux éthiques. D’une part, les données ne peuvent pas être utilisées sans l’accord du patient ce qui complique la mise en place d’analyses ; d’autre part, beaucoup de données sont réparties chez différents acteurs, notamment chez des compagnies privées qui vont récolter des données via les objets connectés ou chez des institutions publiques qui possèdent les antécédents médicaux, ce qui complexifie leur regroupement. On remarque également que la commercialisation de ces données est un problème épineux.Le cadre réglementaire n’a pas encore évolué face à ces problématiques. Les pays sont très hétérogènes sur leurs visions juridiques de l’exploitation des données médicales. Il pourrait y avoir des acteurs avantagés en fonction de leur localité.Coté utilisateurs, la gamme et les possibilités de thérapie devraient s’étoffer. De nouveaux outils de prévention apparaissent et vont certainement permettre une amélioration de la qualité de vie tout en réduisant le coût des dépenses de santé.La personnalisation médicale va être croissante notamment à travers des devices et des applications captant une multitude d’informations de santé.