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Des traitements plus ciblés grâce aux Big Data

Des traitements plus ciblés grâce aux Big Data
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Tandis que la révolution des Big Data prend de l’ampleur, il semble que les soins de santé connaissent leur propre révolution, en douceur.
Publié le 27 Novembre 2014 par Jeremy Garner dans relation patient
des traitements plus ciblés grâce aux Big Data

Tandis que la révolution des Big Data prend de l’ampleur, il semble que les soins de santé connaissent leur propre révolution, en douceur.

Avec l’avènement des objets connectés, et grâce au développement de l'accès à des dossiers de santé électroniques plus détaillés, sources par ailleurs de données démographiques mais aussi génétiques et d’analyses prédictives, les professionnels de santé peuvent prendre des décisions de plus en plus éclairées quant à leurs prescriptions.

vers une médicine personnalisée


Parce que l'on peut désormais récolter des données de santé en temps réel (via le quantified self ou la télésanté), diagnostic et traitement peuvent désormais être déterminés selon l’état du patient à l’instant T. Cela peut contribuer à éviter un grand nombre d’admissions hospitalières, en permettant aux médecins d’identifier précocement les symptômes et de bénéficier d’un profil plus complet de chacun de leurs patients.

Ces données peuvent également servir au suivi des vaccinations et à leur mise à jour. De plus, les dispositifs de détection que les patients utilisent pour surveiller leur état de santé chez eux ou au travail peuvent générer des flux constants de données exploitables par les médecins pour analyser en continu leur état et leur apporter, le cas échéant, un complément d’information.

identifier les risques combinés


Autre innovation intéressante, les Big Data peuvent jouer un rôle clé dans la gestion pharmacothérapeutique.

Parce que le nombre de patients sous médications multiples augmente, ces données peuvent se révéler précieuses pour identifier les interactions médicamenteuses et mettre en relief les contre-indications, toxicités et effets de dépendance.

On peut citer l’exemple de Surveyor Health, programme qui utilise une technologie d’analyse dite de 'veille des connaissances' dans une application de gestion appelée Med Risk Maps.
Cette application permet notamment aux prestataires de soins de santé de simuler des régimes médicamenteux modifiés afin de déterminer ceux qui seront les plus bénéfiques pour les patients.

Big Data : un gain de temps en recherche pharmaceutique


Enfin, parce que la recherche est un élément crucial de l’industrie pharmaceutique, les soins de santé peuvent directement bénéficier des gains d’efficacité que les Big Data génèrent. Le fait de pouvoir analyser d’énormes quantités de données de sources multiples peut aider les chercheurs à mieux cibler les candidats retenus pour leurs études. Les essais peuvent également être réalisés de manière plus efficace, ce qui permet aux chercheurs de mieux comprendre les résultats.

Toutefois, dans l’ensemble, le problème majeur des Big Data dans les soins de santé réside dans la qualité et non dans la quantité. Les données sont là, en nombre, prêtes à être collectées, suivies, étudiées et appliquées pour en déduire des informations et développer des solutions.
Le défi consiste désormais à organiser et analyser ces informations de manière efficace et rentable, afin qu’elles profitent à l’ensemble des patients.

Jeremy.

 

crédit photo : © everythingpossible
 
 

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