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Les "big Data à découvert" : l’exemple de la santé avec le Professeur Corvol du Collège de France et le @CNRS

Les "big Data à découvert" : l’exemple de la santé avec le Professeur Corvol du Collège de France et le @CNRS

Interview du Docteur Pierre Corvol, professeur émérite au Collège de France et co-auteur de l’ouvrage « Les Big Data à découvert », CNRS Editions
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– Qu’apporte le Big Data dans le domaine de la santé ?
L’utilisation de données massives dans le domaine de la santé est crucial. Un individu peut être à l’heure actuelle étudié sur le plan de ses caractéristiques physiques mais aussi de ses caractéristiques biologiques, de son patrimoine génétique et de l’évolution en fonction du temps. Et donc, si on est capable, à l’heure actuelle, de collecter toutes ces données, on peut les relier à l’évolution de la santé, qui n’est pas obligatoirement une évolution vers des maladies mais qui, de temps en temps, peut effectivement s’accompagner d’infections.
On peut donc essayer, de cette façon là, d’améliorer la médecine. Et ceci, en faisant une médecine prédictive, en essayant de mieux repérer chez chaque patient la probabilité qu’il a de développer une maladie, avec aussi une médecine de précision, c’est à dire de faire un traitement à la carte, de ne pas donner à un individu un traitement à l’aveugle mais d’essayer de le personnaliser en quelque sorte. C’est particulièrement vrai pour le cancer. De cette façon là, il est possible d’améliorer la prévention, ce qui essentiel en médecine. Il s’agit donc d’essayer de repérer chez chaque individu le risque de développer une maladie quelle qu’elle soit.
– Comment peut-on exploiter et agréger ces données pour qu’elles soient utiles pour les chercheurs et également pour les médecins ?
Aujourd’hui, rien n’est figé en matière de Big Data puisque certains pays, comme le nôtre, développent seulement maintenant une collection des Big Data. C’est à dire qu’il faut pouvoir avoir un système d’information de ces données qui soit suffisamment fiable, reconnu par l’ensemble de la communauté médicale et scientifique. On parle le même langage : lorsqu’on a telle maladie, il faut qu’elle soit appelée de la même manière dans toute la France et aussi dans les autres pays, pour pouvoir comparer ce qui est réellement comparable. On progresse de cette façon là pour pouvoir affiner le diagnostic et ensuite le traitement. Et on a la possibilité d’avoir accès à des stockages de données massives qui vont pouvoir être réutilisés avec différents objets, différents projets comme par exemple, les analyses médicoéconomiques qui peuvent être faites mais aussi, ce qui intéresse plus les gens particulièrement, une analyse plus ciblées, individuelle pour essayer mieux de repérer le risque de développer telle ou telle infection.
– Quels sont les freins actuels qui devraient et qui pourraient être levés ?
Comme freins actuels, il y a peut-être une certaine méfiance du public. C’est logique que le public se dise que ce sont mes données et il est hors de question de lever en quelque sorte l’anonymisation de ces données. Il faut bien savoir que toute cette collecte de données doit se faire de façon extrêmement cryptée et la Commission Nationale Informatique et Libertés (CNIL) y veille et elle est très vigilante sur ces questions. Le deuxième aspect des choses, c’est la cherté. Pour pouvoir collecter ces données, il faut disposer d’outils performants pour les mesurer, les stocker et ensuite, les exploiter. Tout ceci nécessite une infrastructure qui se met en place, d’abord à un niveau limité, expérimental en France. Nous avons des cohortes de patients qui acceptent cette étude prospective au bénéfice de la communauté et de la société dans les années à venir.

Pour en savoir plus : le nouvel ouvrage didactique écrit par les chercheurs du CNRS « Les Big Data à découvert », sous la direction de Mokrane Bouzeghoub et de Rémy Mosseri, CNRS Editions.
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