Données de santé
L'approche numérique de l'IA tire profit des données pour repérer la constance des phénomènes.
On peut distinguer les données médicales des données de vie réelle, même si les contours sont parfois flous. Quelle est la nature et l'origine de ces données de santé ?
Les données médicales
Produites au long du parcours de soins du patient par le système et les professionnels de santé :
médecins, hôpitaux, laboratoires d'analyse...
Des Chiffres, du Texte, des Images et des Sons
Poids, Taille, IMC
Bilans sanguins et Analyses biologiques
Compte-rendus médicaux
Prescriptions et ordonnances
Génomes et séquençages
Anatomopathologie
Clichés radiologiques
Des données administratives
Certificats de décès
Médicaments délivrés en pharmacie :
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remboursables (carte Vitale)
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non remboursables (tickets de caisse)
Potentiel et limites :
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Croiser les informations des ordonnances (e-prescription) et des médicaments réellement délivrés (carte Vitale) permet d'apprécier un premier niveau d'observance.
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Prendre en compte les données des tickets de caisse permet de suivre les interactions médicamenteuses potentielles avec des produits non listés délivrés hors prescription ("données frontières" de vie réelle).
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Toutefois, à ce stade, pas d'accès à la consommation des produits réellement administrés (sauf avec piluliers, lors d'essais cliniques virtuels par exemple).
Les hôpitaux créent tour à tour leurs propres Entrepôts de Données de Santé (EDS) afin de stocker leurs données médicales. Mais les données de soins restent dispersées dans l'espace, et surtout : sous des formats différents. Le défi est de rendre ces bases de données interopérables.
Les données de vie réelle
Produites par le patient lui-même, consciemment ou non, recueillies par des objets connectés à Internet.
Certaines de ces données sont de nature médicale.
Des Chiffres, du Texte, des Images et des Sons
Poids, Taille, IMC
Nombre de pas, distance parcourue...
Rythme cardiaque, Tension artérielle
Textes et mots clés saisis sur Internet via :
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moteurs de recherche
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réseaux sociaux
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messageries instantanées
Des données croisées
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Données comportementales de consommation :
Les achats de "junk food" et leur intérêt dans le dépistage des risques cardiovasculaires (et la précision de leurs facteurs de risque)
Géolocalisation et suivi de la qualité de l'air (polluants, pollens) pour le dépistage et le suivi de pathologies (asthme, allergie...)
Potentiel :
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La mesure des comportements dépressifs sur les messageries et les réseaux sociaux peut détecter des risques suicidaires.