La déferlante de données (bigdata) des données massives au service de la santé

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1 La déferlante de données (bigdata) des données massives au service de la santé

2 Un besoin, une nécessité, une opportunité la demande des consommateurs est clairement identifiée. les enjeux économiques des systèmes de santé sont autant de défis. la fracture «médicale» est omni présente, entre les pays, dans les pays, y compris parmi les plus avancés. l urbanisation «galope» laissant «déserts» des pans entiers de territoire. le vieillissement de la population accroît la demande ET déséquilibre l offre

3 192G en 2017: le vertige une économie de 99G et un supplément de 93G de PIB pour l Europe En pour 185 million de patients. Nota: m-health et

4 5 plans

5 data, little data, big data Vu du patient: Le diagnostic ( dont imagerie médicale), puis le traitement et son suivi demandent: o une masse d informations, o une diversité d informations, o des échanges. Vu du soignant: X du nombre de patients, X du nombre d intervenants, Vu de l industrie et du système de santé: Essais et tests (pharmacie), épidémiologie,... + personnalisation/individualisation du traitement, +,+,

6 La médecine 4P Prédictive, Préventive, Personnalisée, Participative les réseaux sociaux joueront un rôle important (entre patients, entre soignants) et participeront au système de santé. McKinsey relève 5 domaines prometteurs: o la prévention (suivi et invitation à changer les habitudes), o le diagnostic en aident le médecin à choisir le traitement le plus approprié et «personnalisé», o Le personnel médical en déterminant le type d intervention et le personnel qualifié et disponible correspondant, o La maîtrise des coûts (1), o L innovation: compréhension du vivant et amélioration des traitements, McKinsey évalue entre 350 et 450 milliards de dollars les sommes que le «big data» pourrait faire économiser au système de santé américain, sur une total de 2600 milliards

7 PwC, McKinsey,

8 PwC, McKinsey,... Les études nombreuses, mettent toutes l accent sur l innovation

9 et ce n est pas fini... Quantified Self et Big data Santé 3.0 : sommes-nous prêts? Le Quantified Self, qui permet au patient de collecter et d échanger ses propres données biométriques via des capteurs connectés, ouvre l ère de la Santé 3.0. Couplée aux réseaux sociaux, la masse de données ainsi récoltée promet une médecine plus efficace et personnalisée, au meilleur coût. Patients, autorités, professionnels de santé, industrie : sommes-nous prêts à transformer l essai? Monstre de données, le SNIIRAM (Système national d informations inter-régime de l assurance maladie) retraite et stocke chaque année plus de 1,2 milliard de feuilles de soins, 500 millions d actes médicaux et 15 millions de séjours hospitaliers. Il s agit de la plus grande base de données de santé au monde. Julien Sportisse

10 pour quoi faire? 9/02/11 Confidentiel 10

11 comment? On ne peut pas passer sous silence la problématique de la confidentialité, Au-delà de la confidentialité en général, la confidentialité dans le domaine médical est essentiel, notamment vis-à-vis des tiers (famille, employeur,...). Rapport sur la gouvernance et l utilisation des données de santé (sept 2013) Note CNIL (juil 2013) En liaison avec: o Quantified self, o Smart Home, o Wearable devices (1) 9/02/11 11

12 comment?

13 un chiffre à retenir: le chiffre 5 C'est le nombre d exaoctets(milliards de gigaoctets) que représente l'information numérisée produite par l'humanité depuis ses débuts jusqu'en Fin 2011, 5 exaoctets, c'est ce qui était généré en 2 jours. Fin 2013, 5 exaoctets, c'est ce qui est généré en 12 minutes. Et pour traiter cette masse incroyable de données, la plupart multi-structurées (son, vidéo, texte,...), très rapidement, en les corrélant par des algorithmes prédictifs pour leur donner de la valeur, et visualiser des résultats pertinents, voire prédire l'avenir, on fait appel aux technologies du BigData (ou déferlante informationnelle). Notre monde en sera bouleversé. Restons à l'écoute. 9/02/11 13

14 un exemple 9/02/11 Confidentiel 14

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