Santé et Big Data : une véritable course d'obstacles

Si cette promesse d'une médecine plus préventive que curative est ambitieuse, la mise en place de soins de santé pilotés par les Big Data est dans les faits une véritable course d'obstacles. Les établissements de santé ont bien du mal à gérer des dizaines de formats de données incompatibles, à rendre mobiles et à sécuriser de gros volumes de données, et à satisfaire aux exigences strictes qui régissent la confidentialité des données.

L'Internet de la Santé

Nombre d’établissements de santé commencent à réaliser que les données dont ils ont besoin sont prisonnières du matériel médical ou de services cloisonnés. Sans parler de l'incompatibilité des formats et des normes en jeu. Cependant, la libération de ces données n'est qu'une première étape. Pour les convertir en informations exploitables, il convient de les rassembler et de les normaliser dans un référentiel unique. C'est le seul moyen pour les prestataires de santé d'avoir une vue unifiée des patients, sans avoir à parcourir d'innombrables dossiers papier.

L'analyse des Big Data révolutionne également le secteur de la recherche médicale. Si les études de fond avec groupes témoins aléatoires restent pertinentes, l'analyse de jeux de données basés sur des échantillons proches de 100 % de la population des patients peut désormais compléter les résultats obtenus. Il est ainsi possible d'identifier des tendances de manière précoce, ainsi que des corrélations entre l'état de santé, le mode de vie et la situation personnelle des individus.

À la lumière de ces informations, chaque patient peut recevoir des soins entièrement personnalisés ; les problèmes de santé peuvent être identifiés et traités avant même de nuire au bien-être des personnes. De leur côté, les équipes médicales peuvent suivre leurs propres performances et régler les éventuels problèmes d'efficacité.

Résultat : un Internet de la santé, maitrisé par les établissements, est en train de voir le jour. C'est l'incarnation médicale de l'Internet des objets, qui permet aux patients de tirer parti de la puissance cumulée des capteurs, de la connectivité et des données.

Mais pour que cet Internet de la santé tienne ses promesses, il faut que les établissements de santé réussissent à franchir tous les obstacles de la course aux Big Data.

La puissance des données

Imaginez une personne atteinte d'un diabète de type 2 : cette pathologie, qui se développe rapidement, peut bien souvent être évitée. Aujourd'hui, le diabète représente un coût direct de 90 milliards d'euros pour l'Allemagne, l'Espagne, la France, l'Italie et le Royaume-Uni.

À Salford, une ville du nord de l'Angleterre, près d'un homme sur dix âgé de plus de 60 ans souffre de diabète, l'obésité étant l'un des principaux facteurs déclencheurs. Or, des changements même mineurs du mode de vie peuvent faire une grande différence : chaque kilo perdu réduit jusqu'à 15 % le risque de développer un diabète. Au lieu de diffuser ce message à l'ensemble de la population, trois établissements de santé locaux ont choisi de s'associer et de faire appel aux Big Data pour identifier les patients à risque. Les médecins ont ensuite contacté directement ces personnes pour leur proposer de participer à un projet visant à prévenir la maladie. Coachés, équipés de dispositifs connectés, les participants au projet sont encouragés à changer leurs habitudes, en faisant par exemple plus d'exercice, en réduisant leur consommation d'alcool et en mangeant plus sainement. C'est le système de dossiers électroniques intégré de la ville de Salford qui a rendu ce projet possible et permis de réaliser des économies significatives en offrant une meilleure qualité de vie à une population à risque.

Autre exemple aux Pays-Bas, où la direction du centre hospitalier St Antonius souhaitait utiliser les données pour améliorer les soins et réduire les coûts d'exploitation. Le problème, c'est que les données d'étude et les dossiers médicaux des patients étaient prisonniers des nombreux services cloisonnés de l'hôpital. Depuis la création d'un entrepôt de données central et le déploiement d'une plateforme de business intelligence, les équipes médicales peuvent rapidement identifier les problèmes et prendre des mesures pour améliorer les soins aux patients. Ce centre hospitalier est ainsi parvenu à réduire le délai d'attente de ses services d'urgence de 20 %, tout en améliorant l'utilisation des salles d'opération et du personnel, ainsi que l'accès aux données d'étude. De plus, les soignants disposent désormais d'outils plus performants pour interpréter les données de leurs patients.

Une course d'obstacles

Il n'est pas facile d'exploiter le potentiel de l'Internet de la santé. La fragmentation des données est l'un des premiers obstacles. La plupart des systèmes de soins de santé informatiques sont fragmentés : dans un hôpital, chaque médecin, chaque équipe et chaque service peut choisir son éditeur logiciel et ses formats de données. Pour pouvoir obtenir une vue patient unifiée et déployer des instruments d'analyse des Big Data, les établissements de santé doivent créer des référentiels intégrés capables de recueillir et d'unifier les données provenant de 50 à 100 systèmes médicaux conçus par 30 fabricants et utilisant 20 formats de données.

Ils doivent également composer avec le volume exponentiel des données générées : une simple IRM peut occuper plusieurs giga-octets d'espace de stockage. Ils doivent également tenir compte des sources de données externes — dispositifs connectés ou outils d'analyse des réseaux sociaux — qui permettent désormais de savoir rapidement si les patients sont satisfaits des soins prodigués.

Pour être sûr que le dossier d'un patient soit accessible sur les lieux de soins, toutes les données doivent être intégrées. Elles doivent aussi être injectées dans des jeux de données anonymisés afin que les chercheurs aient accès à des informations précises et que le secret médical soit préservé.

Pour relever ces défis à la racine, tout se joue au niveau du stockage des données. Le pilotage de la médecine par les Big Data et l'Internet de la santé exigent le déploiement d'un référentiel de données cliniques compatible avec des solutions analytiques et de business intelligence intégrées. Résultat : les coûts sont nettement réduits, et, surtout, les patients sont mieux traités.