L’actualité numérique des industries de santé

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    Etudes

    Sécurité et efficacité du médicament: un rapport européen souligne les apports du big data

    BRUXELLES (TICpharma) - Une étude publiée le 16 décembre par la Commission européenne détaille les situations d'utilisation et la valeur ajoutée du big data dans le secteur de la santé, notamment pour améliorer la pharmacovigilance, et formule dix recommandations stratégiques afin de renforcer les systèmes de santé grâce à l'analyse d'importants volumes de données.

    Cette "étude sur les big data dans le domaine de la santé publique, de la télémédecine et des soins médicaux" a été commandée par la direction générale de la santé et de la sécurité alimentaire de la Commission européenne et par l'Agence exécutive pour les consommateurs, la santé et l'alimentation (Consumers, Health and Food Exectucive Agency, CHAFEA).

    Le "Big data de la santé" est défini par l'étude comme "des ensembles de données volumineux recueillis de manière régulière ou automatique, qui ont été enregistrés et stockés électroniquement".

    "On peut réutiliser ce concept dans le sens de données polyvalentes et y inclure la fusion et la connexion de bases de données existantes dans le but d'améliorer la santé ainsi que la performance du système de santé", note l'étude, précisant qu'"il ne s'agit pas de données recueillies pour une étude spécifique".

    L'exploration et l'interprétation de volumes importants de données permet d'"améliorer la pharmacovigilance et la sécurité des patients, grâce à la capacité de prendre des décisions médicales plus éclairées fondées sur des informations directement transmises aux patients", estime le rapport.

    Elle est créatrice de valeur afin d'augmenter l'efficacité et la qualité des traitements en permettant "des interventions médicales plus rapides", "une probabilité réduite dans l'apparition d'effets indésirables liés aux médicaments", "une baisse des erreurs médicales", "une meilleure détermination des causes et une meilleure compréhension de la comorbidité", "une mise en relation entre les prestataires de soins de santé et les professionnels", "une intensification de réseaux de recherche" et "une fusion des différents réseaux (réseaux sociaux, réseaux dédiés à des maladies, réseaux de médecins…)", énumère le rapport.

    L'étude met aussi en évidence le rôle de ces bases de données dans la prédiction des résultats afin de lutter plus efficacement contre les maladies chroniques ou infectieuses (cartes d'évolution des risques, meilleure compréhension des défis et tendances démographiques, et des voies de transmission). Elle ajoute que l'analyse des données peut "aider les médecins à rester informés sur les éléments scientifiques disponibles pour les pratiques cliniques".

    Cas d'usages et recommandations

    Le rapport européen fournit une liste détaillée d'exemples de recours au big data dans la santé dans l'Union et propose "dix priorités essentielles dans la mise en relation entre les big data et les pratiques exercées dans la santé publique" fondées sur une évaluation de la valeur ajoutée de ces cas d'usages en termes de qualité et d'efficacité des traitements, de durabilité des systèmes de santé, de lutte contre les maladies chroniques et de promotion d'habitudes de vie saines.

    Il formule enfin "dix recommandations stratégiques" afin de privilégier une "exploitation efficace des atouts et des opportunités des big data pour la santé publique sans menacer la vie privée et la sécurité des citoyents". Ces suggestions portent à la fois sur la sensibilisation des citoyens, l'ouverture et le partage des données, la gouvernance des accès à ces données et les normes techniques à développer (voir encadrés ci-dessous).

    Concernant ces recommandations, l'étude insiste sur le fait que "le big data de la santé ne doit pas être perçu comme un but en soi mais comme un outil permettant d'atteindre certains objectifs qui bénéficieront au patient", que "les normes éthiques actuelles ne doivent pas être affaiblies" et que les parties prenantes, patients en tête, "ne doivent pas être exclues de l'application des recommandations".

    Les dix recommandations stratégiques de l'étude
    • Développer et mettre en œuvre une stratégie de communication pour sensibiliser à la valeur ajoutée du big data de la santé et promouvoir une image positive du big data de la santé.
    • Renforcer le capital humain par rapport au besoin croissant d'une main d'œuvre qui peut tirer profit du potentiel du big data de la santé.
    • Développer et diversifier les sources existantes de big data de la santé et en découvrir de nouvelles, garantir leur qualité et assurer leur protection.
    • Promouvoir l'accès libre et le partage des big data sans compromettre le droit des patients à la protection de leur vie privée et à la confidentialité
    • Appliquer de manière ciblée les résultats des analyses de big data en se basant sur les besoins et les intérêts des parties prenantes, y compris les patients.
    • Identifier les potentiels de l'analyse des big data, améliorer les méthodes d'analyse et promouvoir l'utilisation de méthodes novatrices.
    • Mettre en œuvre des mécanismes de gouvernance qui assurent un accès et une utilisation équitable et en toute sécurité des big data pour la recherche médicale
    • Développer de normes techniques pour le big data de la santé afin de simplifier leur application et améliorer leur interopérabilité.
    • Assurer un investissement réfléchi guidé par la Commission européenne afin de garantir rentabilité et durabilité.
    • Clarifier et aligner les réglementations existantes des big data de la santé concernant la protection de la vie privée.
    Les dix exemples d'utilisation du big data en santé
    • Comet K-Project DEXHELPP: projet autrichien visant à appuyer les politiques et la planification en matière de santé grâce au développement d'un serveur de recherche intégrant différentes sources de données.
    • The Shared Care Platform: projet de plateforme de soins partagés développé au Danemark en coopération avec IBM afin de recueillir des données des systèmes d'information individuels et des prestataires de soins de santé sur le traitement des patients atteints de maladies chroniques.
    • E-Estonia: le plan "E-Estonie" mis en place par le gouvernement a permis de développer des solutions électroniques nationales dans le système de santé (dossier de santé en ligne, e-prescription, etc.). Les données issues de ces services sont compilées pour mesurer les tendances en matière de santé.
    • ARNO observatory: l'observatoire ARNO mis en place en Italie par un consortium à but non lucratif est un réseau pour la surveillance épidémiologique combianant au sein d'une base de données d'importants volumes d'informations sur les prescriptions, hospitalisations, services à domicile, examens diagnostiques et analyses de laboratoires.
    • PASSI: système de surveillance des facteurs de risque comportementaux en place depuis 2006 en Italie et reposant sur une collecte nationale et continue de données sur les comportements de santé des citoyens réalisée avec l'aide des unités locales de santé.
    • Hospital Episode Statistics (HES): entrepôt de données anglais contenant des informations détaillées sur les admissions, rendez-vous, urgences et accidents enregistrés par les services de santé du National Health Service (NHS).
    • The YODA Project: Projet géré par un groupe de chercheurs cliniques universitaires en collaboration avec des détenteurs de données, dont Medtronic et Johnson & Johnson, pour accéder aux données de leur programme d'essais cliniques. En février 2016, les données de 125 essais cliniques étaient accessibles via le projet YODA.
    • CEPHOS-LINK: projet de recherche sur les services psychiatriques dans six pays européens (Finlande, Autriche, Roumanie, Norvège, Slovénie, Italie) utilisant les bases de données électroniques administratives afin d'étudier les réhospitalisations psychiatriques en comparant différents types d'intervention.
    • Flatiron: start-up fondée en 2012 et basée à New York, ayant développé la plateforme d'analyse de données OncologyCloud, regroupant des données pertinentes des systèmes de dossiers de santé électroniques sur le cancer issus de près de 200 centres de cancérologie aux Etats-Unis.
    • Spanish Rare Diseases Registries Research Network (SpainRDR): financé par l'Institut de santé Carlos III, le réseau SpainRDR vise à fournir une plateforme centrale d'accès aux données issues de différents registres comprenant des données épidémiologiques et cliniques afin de développer la recherche sur les maladies rares.

    Accéder à l'"étude sur les big data dans le domaine de la santé publique, de la télémédecine et des soins médicaux"

    Raphael Moreaux
    raphael.moreaux@apmnews.com

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