joue un rôle déterminant : l?automesure, ou quantified self. Chacun désormais peut disposer d?applications mobiles qui lui permettent de mesurer son rythme cardiaque, sa tension, sa glycémie, etc., en plus de ses performances sportives ou cognitives, et de partager en ligne ces données. « Toutes ces informations sont d?autant plus précieuses d?un point de vue médical qu?elles parviennent en temps réel », souligne le P r Lodi. Transmises aux professionnels de la santé et croisées avec d?autres données comme de l?imagerie médicale, des ordonnances, etc., elles leur permettent d?assurer un suivi efficace à distance des patients et d?adapter traitements et posologies à la physiologie et au mode de vie du patient. Cette démarche a aussi l?avantage d?impliquer activement le patient qui s?automesure dans son traitement ou le maintien de sa santé, d?où le terme de « médecine participative » utilisé pour désigner cette tendance. Enfin, l?analyse de ces données aide également les autorités de la santé à prendre des décisions concernant l?autorisation de mise en marché d?un médicament, ou encore à améliorer la pharmacovigilance. Cependant, il faut pouvoir « lire » dans ces masses de données hétérogènes. « Le rôle des médecins, ce n?est pas l?analyse de données brutes, mais l?interprétation des informations qu?elles peuvent apporter. Nous devons fournir aux médecins des outils fiables, basés sur des algorithmes très puissants, capables d?intégrer en temps réel des données médicales issues de diverses sources », précise le chercheur. Il souligne qu?à ce défi scientifique s?ajoutent ceux de comprendre la façon de travailler des spécialistes de la santé et de parler un langage commun. « Travailler sur des projets big data en santé implique de savoir collaborer avec des équipes multidisciplinaires d?ingénieurs, d?informaticiens, de chercheurs en médecine et en pharmacie, de gestionnaires de services hospitaliers, etc., explique le chercheur. Le défi de l?hétérogénéité ne réside pas que dans les données ! » Transformation du parcours de soin en milieu hospitalier Les algorithmes s?invitent aussi dans les P re Nadia Lahrichi, Département de MAGI hôpitaux, qui sont confrontés à la nécessité de mieux répondre aux besoins des patients, quand le rythme d?augmentation des demandes en soins excède de beaucoup celui des budgets. Nadia Lahrichi, professeure au Département de mathématiques et de génie industriel (MAGI) et membre du Centre >> ÉTÉ 2015 / Volume 12 / Numéro 2 / POLY 7

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