« Le Big Data en Santé »
De la technologie à la thérapie, en passant par la confiance
Troisième entretien Télécom ParisTalks
le 16 juin 2016
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| Conférence sur le Big Data en Santé | |
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| Différents orateurs ont animé cette conférence | |
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Télécharger les supports de présentation
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Présentation de : Alain TASSY - Co-président du groupe Santé de Télécom ParisTech alumni |
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Présentation de : Georges UZBELGER - Advanced Analytics & Cognitive Solutions Leader, IBM Watson |
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Présentation de : Isabelle HILALI - Vice President, Strategy and Marketing, ORANGE Healthcare |
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Présentation de : Raphaël POUSSET-BOUGERE - Big Data and Analytics Director, IPSEN |
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Michel LE VAN QUYEN - Directeur de recherche, ICM |
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Dr Pascal ZELLNER - Fondateur, Institut de Recherche en Médecine de Montagne |
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Compte-rendu détaillé
Cette conférence est la troisième édition des Télécom Paristalks. Elle a été organisée conjointement par le Club Télécom Paristech Santé et Télécom Evolution. Elle a rencontré un vrai succès avec plus de 190 inscrits.
Cette conférence fait suite à quatre réunions thématiques de Télécom Paristech Santé sur les objets connectés en santé, la sécurité numérique, l’imagerie médicale et la gamification (Pour plus d’information consulter le site de l’association ou Slideshare Telecom-Paristech-Santé). Nous avons donc concentré les débats sur le big data et évité les digressions très naturelles sur les objets connectés qui seront certainement les sources principales des données de santé.
Technologies
L’augmentation de la puissance des processeurs et des capacités de stockage font que les machines sont capables de traiter un très grand nombre de données dans des délais très courts dépassant très largement les capacités humaines dans ce domaine. En parallèle, le nombre de médicaments et le nombre de publications ont explosées ces dernières années.
Après un rappel sur les technologies cognitives, l'intelligence artificielle, Georges Uzbelger explique comment on passe du descriptif au prescriptif. Il présente ensuite Watson qui utilise l’intelligence artificielle pour aider les médecins à prescrire le bon traitement.
Intel pour sa part fourni à ses partenaires les technologies permettant de stocker et de traiter des très grandes quantités de données. Valère Dussaux présente des cas d’usage d’utilisation du machine learning et de l’apprentissage de models sur des données collectées dans les dossiers patients d’un réseau d’hôpitaux. Les algorithmes ainsi générés permettent de prédire le risque de ré-hospitalisation dans 30 ou 90 jours pour des insuffisants cardiaques. Cette collecte de données entre un grand nombre d’établissement de santé est clef. Valère présente la création d’un Cloud Collaboratif sur le cancer qui offre la possibilité aux hôpitaux des Etats-Unis de donner accès à de nombreux dossiers patients atteint d’un cancer. Valère introduit la notion de médecine personnalisée qui équivaut à considérer que tous les malades sont atteints d’une maladie rare qui leur est propre.
De son côté Raphaël Pousset-Bougère présente comment Ipsen, un laboratoire pharmaceutique, utilise le big data dans différents métiers de l’entreprise. Par exemple, des chercheurs se sont livrés à une expérience dans la lecture de publications scientifiques. Sur un très grand nombre de publications, les chercheurs ont sélectionné deux articles pertinents pour leur thème de recherche. Dans un temps très court, la machine en a sélectionné 7 donc 4 qui n’avaient pas été retenus par les chercheurs mais qui étaient parfaitement ciblés sur leur sujet de recherche.
Isabelle Hilali explique qu’Orange intervient dans la chaine de valeur au niveau du transport et du stockage des données, de l’accès aux données via des applications et de la sécurité. Orange a été le premier hébergeur agréé pour stocker les données personnelles de santé. L’interopérabilité entre système et la disponibilité des infrastructures sont des problèmes importants pour permettre le partage de données et leur traitement.
Orange utilise les techniques de big data pour modéliser la propagation des maladies et pour optimiser la localisation des centres de soin et des ressources disponibles pour améliorer la prise en charge médicale.
Thérapie
Comme nous avions pu le voir dans les réunions thématiques précédentes, les évolutions technologiques, comme les objets connectés de santé ou les nouvelles techniques d’imagerie, génèrent automatiquement un très grand nombre de données qu’un médecin ne peut plus traiter manuellement.
Dans ce sens, Michel Le Van Quyen nous explique qu’un challenge de la recherche en neuroscience est la maîtrise du déluge de données qui inondent le domaine. L'interprétation visuelle des tracés EEG est souvent difficile et longue. En utilisant les technologies du big data, il est possible d’identifier des biomarqueurs EEG de l’épilepsie. Le but des recherches est d’arriver à prédire les crises et donc d’apporter un vrai bénéfice thérapeutique pour le patient.
De même Pascal Zellner nous montre qu’en utilisant du big data sur des mesures SPO2 (la saturation de l'hémoglobine en oxygène par oxymétrie) haute définition, il est possible de prévenir les œdèmes pulmonaires chez les insuffisants cardiaques.
Enfin Paul-Louis Belletante explique que Betterise utilise jusqu’à 1000 données pour caractériser la personne, son comportement, ses usages et le contexte. Avec un nombre très important de contenus, validés par un collège de médecins, Betterise propose à ses utilisateurs conseils, programmes de coaching, tableaux de bord, quizz, défis, recettes, etc. La plateforme peut traiter 17 thématiques bien-être/santé comme les maladies cardio-vasculaires, les cancers ou diabètes de type 2. En aidant la personne à modifier légèrement son comportement et en luttant contre les principaux facteurs de risque, Betterise a une action thérapeutique qui évite les accidents et diminue la prise médicamenteuse. Des assureurs comme Harmonie Mutuelle ou des grandes entreprises ont compris cela et offre les services Betterise à leur assurés ou leur personnel.
Confiance
La confiance est au cœur du monde de la santé. La personne fait confiance à son médecin. Elle a confiance dans le médicament qu’elle prend même s’il peut provoquer des effets secondaires. Elle a confiance en l’hôpital même si le risque de maladie nosocomiale existe. Quand la confiance est rompue tout le système est remis en cause (ex : Médiator).
Sommes-nous prêt à faire confiance à un algorithme ?
Pierre Desmarais raconte que le CNOM s’est très sérieusement posé la question d’attaquer les fabricants de logiciels intelligents pour exercice illégal de la médecine. En réalité ce n’est pas possible juridiquement.
Il y a consensus pour dire que ni Google, ni Apple, ni un nouveau venu ne remplacera le médecin. En revanche Pascal annonce clairement que les médecins vont voir leur métier se modifier complètement dans les années à venir. Il remarque des réticences chez certains de ses confrères mais l’adaptation aux nouveaux outils est indispensable.
Comme son nom l’indique, le big data a besoin d’un très grand nombre de données. Mais les données de santé sont les données personnelles les plus sensibles. Ces données ne risquent-elles pas d’être piratées et utilisées à notre insu pour des fins mercantiles?
Pour assurer la confiance il est indispensable de mettre des règles sur le traitement des données. Pierre rappelle que la France s’est dotée d’un arsenal législatif parmi les plus contraignants au monde sur le stockage des données. Le règlement européen relatif à la protection des données, qui entrera en vigueur en mai 2018, va aussi renforcer les règles qui sont fondées sur le consentement explicite de la personne.
Jean-Yves Robin explique que le traitement des données dans le secteur de la santé offre des opportunités nouvelles mais génèrent de nouveaux risques. Les équilibres entre protection de la vie privée d’une part et la nécessité d’innovation et de croissance d’autre part conduisent à réinterroger les règles qui régissent le traitement des données quasi inchangé depuis près de 40 ans.
Une des façons de protéger les données est de les anonymiser. Aujourd’hui les chercheurs ne travaillent déjà le plus souvent que sur des données anonymes. Mais dans le domaine thérapeutique la problématique est bien plus complexe et il y aura certainement besoin d’un tiers de confiance entre le patient, le médecin et les plateformes web.
Paul-Louis insiste sur le fait qu’il faut laisser la liberté aux gens qui ont confiance de profiter des avancées technologiques. Le problème est d’évaluer la balance bénéfice/risque qui n’est pas homogène sur l’ensemble des données et sur la population. Par ailleurs le risque dépend du modèle économique de l’entité qui traite les données. Ainsi, Betterise propose un service payant et n’a donc pas besoin de monnayer les données pour exister. Ce n’est pas le cas des services gratuits comme Google ou Facebook.
La confiance dans la société qui traite les données est essentielle. Et ce n’est pas le fait d’utiliser l’Internet qui change le problème. Refuser en bloc le big data en santé nuira aux innovations dans le monde médical. Si de plus la France ou l’Europe font cavalier seul avec une législation très restrictive, elle s’expose à une perte de compétitivité des entreprises et un recul de la compétence du corps médical français reconnu aujourd’hui encore parmi les plus performants au monde.
Conclusion de cette 3ème conférence
Avec la multiplication du nombre de médicaments, l’évolution des méthodes de diagnostic, l’apparition des objets connectés de santé et la médecine participative, le traitement des données devient un élément clef de la médecine. Avec les évolutions technologiques tant en traitement qu’en stockage, le big data ouvre des voies thérapeutiques nouvelles qui vont nécessairement modifier en profondeur la pratique médicale.
Utiliser des algorithmes mathématiques sans pouvoir vérifier explicitement les résultats pose au médecin et au patient un premier problème de confiance. Le partage des données de santé qui sont sensibles, pose des problèmes de sécurité et donc un deuxième problème de confiance. Mettre des règles sur le traitement des données est nécessaire pour établir la confiance. Mais légiférer de façon très restrictive risque de nuire à l’innovation. Imposer un consentement explicite avec obligation de mémoriser ce consentement sur plusieurs années, est un frein au développement du big data car cela tue le business model des industriels. Un consentement a priori, avec liberté de refuser le partage des données pour les personnes qui le souhaitent semble plus adapté au développement de la médecine prédictive et personnalisée.
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