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
    • DĂ©velopper et mettre en Ĺ“uvre une stratĂ©gie de communication pour sensibiliser Ă  la valeur ajoutĂ©e du big data de la santĂ© et promouvoir une image positive du big data de la santĂ©.
    • Renforcer le capital humain par rapport au besoin croissant d'une main d'Ĺ“uvre qui peut tirer profit du potentiel du big data de la santĂ©.
    • DĂ©velopper et diversifier les sources existantes de big data de la santĂ© et en dĂ©couvrir de nouvelles, garantir leur qualitĂ© et assurer leur protection.
    • Promouvoir l'accès libre et le partage des big data sans compromettre le droit des patients Ă  la protection de leur vie privĂ©e et Ă  la confidentialitĂ©
    • Appliquer de manière ciblĂ©e les rĂ©sultats des analyses de big data en se basant sur les besoins et les intĂ©rĂŞts des parties prenantes, y compris les patients.
    • Identifier les potentiels de l'analyse des big data, amĂ©liorer les mĂ©thodes d'analyse et promouvoir l'utilisation de mĂ©thodes novatrices.
    • Mettre en Ĺ“uvre des mĂ©canismes de gouvernance qui assurent un accès et une utilisation Ă©quitable et en toute sĂ©curitĂ© des big data pour la recherche mĂ©dicale
    • DĂ©velopper de normes techniques pour le big data de la santĂ© afin de simplifier leur application et amĂ©liorer leur interopĂ©rabilitĂ©.
    • Assurer un investissement rĂ©flĂ©chi guidĂ© par la Commission europĂ©enne afin de garantir rentabilitĂ© et durabilitĂ©.
    • Clarifier et aligner les rĂ©glementations existantes des big data de la santĂ© concernant la protection de la vie privĂ©e.
    Les dix exemples d'utilisation du big data en santé
    • Comet K-Project DEXHELPP: projet autrichien visant Ă  appuyer les politiques et la planification en matière de santĂ© grâce au dĂ©veloppement d'un serveur de recherche intĂ©grant diffĂ©rentes sources de donnĂ©es.
    • The Shared Care Platform: projet de plateforme de soins partagĂ©s dĂ©veloppĂ© au Danemark en coopĂ©ration avec IBM afin de recueillir des donnĂ©es des systèmes d'information individuels et des prestataires de soins de santĂ© sur le traitement des patients atteints de maladies chroniques.
    • E-Estonia: le plan "E-Estonie" mis en place par le gouvernement a permis de dĂ©velopper des solutions Ă©lectroniques nationales dans le système de santĂ© (dossier de santĂ© en ligne, e-prescription, etc.). Les donnĂ©es issues de ces services sont compilĂ©es pour mesurer les tendances en matière de santĂ©.
    • ARNO observatory: l'observatoire ARNO mis en place en Italie par un consortium Ă  but non lucratif est un rĂ©seau pour la surveillance Ă©pidĂ©miologique combianant au sein d'une base de donnĂ©es d'importants volumes d'informations sur les prescriptions, hospitalisations, services Ă  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 donnĂ©es sur les comportements de santĂ© des citoyens rĂ©alisĂ©e avec l'aide des unitĂ©s locales de santĂ©.
    • Hospital Episode Statistics (HES): entrepĂ´t de donnĂ©es anglais contenant des informations dĂ©taillĂ©es sur les admissions, rendez-vous, urgences et accidents enregistrĂ©s par les services de santĂ© du National Health Service (NHS).
    • The YODA Project: Projet gĂ©rĂ© par un groupe de chercheurs cliniques universitaires en collaboration avec des dĂ©tenteurs de donnĂ©es, dont Medtronic et Johnson & Johnson, pour accĂ©der aux donnĂ©es de leur programme d'essais cliniques. En fĂ©vrier 2016, les donnĂ©es de 125 essais cliniques Ă©taient accessibles via le projet YODA.
    • CEPHOS-LINK: projet de recherche sur les services psychiatriques dans six pays europĂ©ens (Finlande, Autriche, Roumanie, Norvège, SlovĂ©nie, Italie) utilisant les bases de donnĂ©es Ă©lectroniques administratives afin d'Ă©tudier les rĂ©hospitalisations psychiatriques en comparant diffĂ©rents types d'intervention.
    • Flatiron: start-up fondĂ©e en 2012 et basĂ©e Ă  New York, ayant dĂ©veloppĂ© la plateforme d'analyse de donnĂ©es OncologyCloud, regroupant des donnĂ©es pertinentes des systèmes de dossiers de santĂ© Ă©lectroniques sur le cancer issus de près de 200 centres de cancĂ©rologie aux Etats-Unis.
    • Spanish Rare Diseases Registries Research Network (SpainRDR): financĂ© par l'Institut de santĂ© Carlos III, le rĂ©seau SpainRDR vise Ă  fournir une plateforme centrale d'accès aux donnĂ©es issues de diffĂ©rents registres comprenant des donnĂ©es Ă©pidĂ©miologiques et cliniques afin de dĂ©velopper 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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