Assurance, banques, marketing… C’est bien simple, le Big Data est partout ! Ces montagnes de données ont bouleversé bon nombre de secteurs d’activité ces dernières années. Et le secteur de la santé n’échappe pas à la déferlante Big Data. Recherche, prévention, diagnostic, gestion de crise… Le développement des nouvelles technologies est source d’impressionnants progrès médicaux. Mais à quel prix ? Il reste légitime de se demander si cette utilisation intensive des données de santé ne comporte pas de face cachée. Alors, Big Data et santé : opportunité ou danger ? Toutes les réponses à vos questions se trouvent ci-dessous.
Comment le Big Data révolutionne le domaine de la santé ?
Début d’année 2020 : la pandémie COVID-19 arrive en France. Durant les confinements successifs, nous avons été nombreux à suivre presque en temps réel l’évolution du virus et la multitude de chiffres, de comparaisons, de cartes et de projections liées. Mais ce n’est pas tout : les experts en la matière ont tenté d’anticiper la progression de l’épidémie en analysant les informations des personnes contaminées. L’objectif ? Détecter l’apparition des zones de concentration du virus. On comprend donc que les ensembles massifs de données représentent un outil particulièrement utile pour prédire les épidémies et proposer des mesures sanitaires adaptées au moment où celles-ci se propagent. Vous l’aurez compris, les données constituent des ressources précieuses pour les professionnels du domaine.
Autre atout du Big Data dans la santé : ils permettent d’améliorer la prise en charge des maladies et des patients. L’accès à une immense quantité de données profite à la recherche clinique : plus les bases de données sont larges, plus les résultats sont fiables. Sur le long terme, la collecte et l’agrégation de données permettent d’identifier des facteurs de risques pour certaines maladies (diabète, cancer, maladies neurodégénératives…). Ces bases de données géantes sont alors utilisées pour éduquer la population et pour créer des campagnes de prévention à l’attention des individus à risque. On peut même envisager une réduction des dépenses de santé grâce à la détection préventive de ces maladies.
Le soin de patients individuels est lui aussi amené à changer avec le Big Data et l’Intelligence Artificielle. Ces technologies sont capables d’assister les professionnels de santé dans leur prise de décision et dans leur démarche de diagnostic auprès des patients. Une aide à ne pas négliger, car on sait pertinemment que plus une maladie est repérée tôt, plus le traitement aura de chance de fonctionner.
Big Data et santé : quels sont les risques liés aux données dans le secteur médical ?
Disposer de capacités de stockage suffisantes
Qui dit Big Data, dit forcément problème de stockage. Car, par définition, le concept de Big Data fait référence à des volumes de données trop massifs pour être traités par des systèmes classiques. Les quantités sont telles qu’il est indispensable de pouvoir se reposer sur des systèmes adaptés à cette masse colossale de données. Des outils souvent coûteux, qui constituent une première contrainte économique.
Réussir à traiter les données
C’est une évidence : l’abondance de données médicales constitue un avantage considérable pour la médecine de demain. Mais encore faut-il savoir comment analyser ces données ! Récupérer un nombre incalculable d’informations n’a d’utilité que si l’on est capable d’exploiter ces données. D’autant que celles-ci proviennent souvent de sources différentes, si bien qu’il est nécessaire de standardiser les data pour pouvoir les comparer et les interpréter. Des plateformes qui supportent un tel volume de données et des algorithmes de recherche complexes qui font appel à l’intelligence artificielle doivent alors être mises en place. Et cela mobilise du temps, des moyens et des compétences particulières.
Protéger les données personnelles des citoyens
Nous l’avons vu ci-dessus : les données sont une mine d’or pour les professionnels, mais aussi pour les criminels du web. Il faut donc que la sécurisation des données soit considérée comme une priorité. Le but ? Garantir à tout prix l’anonymat des patients. En France, l’utilisation des données personnelles est encadrée par le règlement général sur la protection des données (RGPD). Autre règle à respecter : la certification HDS. Cette mention est obligatoire pour toutes les sociétés qui exploitent des données médicales ou qui hébergent ces dernières pour le compte d’un établissement ou d’un tiers de santé. Seuls les organismes publics ou privés qui sont accrédités et certifiés HDS (comme PROXIVAL) ont le droit de sauvegarder et de traiter les données de santé.
Vous l’aurez compris, la gestion des données de santé ne doit pas être laissée au hasard. C’est pour cela qu’externaliser des data de santé chez un prestataire de confiance s’avère être une solution avantageuse. Envie d’en savoir plus ? Nous assurons la disponibilité, l’intégrité, la confidentialité et la traçabilité des données de vos clients du secteur médical. N’hésitez pas à nous contacter pour plus d’informations.
Pour conclure, le Big Data ouvre de nombreuses perspectives pour la médecine de demain, mais soulève aussi un grand nombre de défis d’ordre éthique et technique. Si Big Data et santé semblent aller de pair, il est nécessaire de rester vigilant et de raisonner en termes de balance bénéfices / risques du Big Data.
