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« Les données de santé constituent un bouleversement équivalent à la découverte des antibiotiques », estime Christophe Richard, directeur médical de Santéos et fondateur du master e-santé de l’Ecole Centrale de Paris.

Mais les débats sur leur utilisation ne doivent plus, selon lui, « opposer les bénéfices individuels aux bénéfices collectifs ».

Une analyse qu’il développe en soulignant la valeur de ces données mais aussi les risques qui y sont liés dans une tribune accordée en novembre 2016 à Health & Tech Intelligence.

« Comment hybrider big-data et santé »

Dans le monde de la santé, les big-data (ou données massives) sont devenues un sujet incontournable. Elles sont désormais l’outil qui peut rendre crédibles et réelles les idées jusqu’alors incantatoires.

Elles portent de véritables « enjeux » dont les impacts constitueront un bouleversement équivalent à la découverte des antibiotiques et qui deviendront aussi familiers dans la pratique du médecin que son « stéthoscope ».

Les big-data jouent et joueront un rôle déterminant, appelé à se renforcer autant pour l’individu (qui ne sera pas encore devenu un « malade ») que dans le pilotage du système de santé pour tous ses acteurs.

Ce même individu (qui ne sera peut-être jamais un « patient ») bénéficiera concrètement d’une médecine prédictive, préventive, personnalisée et participative. Et probablement plus …

Force est de constater qu’un écosystème de « big-data en Santé » se met lentement en place. Au-delà des dynamiques impulsées par les acteurs concernés, il se structure autour :

• d’un cadre juridique (Règlement européen relatif à la protection des personnes physiques à l’égard du traitement des données à caractère personnel, loi de modernisation de notre système de santé)
• d’une volonté des pouvoirs publics (Stratégie Nationale eSanté 2020, Rapport du Groupe de réflexion sur le big-data en santé, Concertation citoyenne big-data Santé)
• de l’apparition de solutions industrielles en mesure de répondre aux enjeux (le projet d’IBM Watson, Bullion d’Atos)
• d’enjeux économiques à l’échelle du monde (Etude Pipame eSanté)
• et bien entendu des professionnels de santé et des scientifiques qui œuvrent à concrétiser cette dynamique au plus près des usages, des pratiques et surtout du patient…

Pour autant les big-data en santé s’avèrent toujours « absentes » des processus de soins. Et bien que chacun soit sensibilisé au sujet, aucun de nous n’en a bénéficié ou ne les a utilisés. Tellement peu l’ont réellement vu que les big-data en santé apparaissent plus comme une « rumeur » qu’une « réalité ».

L’émergence des big data et du numérique impose des ruptures et des mutations au monde santé

L’émergence des big-data et du numérique impose des ruptures qui procèdent de plusieurs facteurs objectifs et identifiés :

• Les données sont infiniment plus nombreuses et plus fiables du fait de la multiplication des sources (open data, quantified self et la  digitalisation de plus en plus fréquente des processus médico-sociaux…)
• L’évolution des technologies favorisent cette expansion en facilitant la collecte et le stockage des informations provenant de sources multiples
• De nouvelles techniques de modélisation, des méthodes analytiques plus performantes apportent de nouvelles connaissances
• Des préoccupations budgétaires ou les acteurs de la santé ont de plus grandes incitations à compiler, mutualiser et échanger des données voire des informations
• Les tendances cliniques qui privilégient notamment la médecine fondée sur les preuves imposent des études de plus en plus précises et à la qualité irréprochable
• L’intérêt et le désir de chacun d’explorer ces nouveaux territoires…

Ainsi la digitalisation en santé créé un environnement numérique, global, personnalisable, connecté … au sein duquel chaque individu se trouve et auquel il souhaite participer.

Les big-data viennent encore enrichir cet écosystème en offrant des outils pour l’aborder mais en posant dans le même temps des problématiques nouvelles puisque les big-data fonctionnent à une échelle qui dépasse notre compréhension ordinaire… Alors sommes-nous en capacité de capter le plein potentiel de ces ruptures ?

La donnée en santé: une matière première qui se bonifie avec le temps !

La quantité de données issue de la prise en charge des individus dans un cadre sanitaire, médical, médico-social ne cesse d’augmenter, de même que le nombre de sources de données disponibles.

Pour mesurer le potentiel offert par les données de santé, il suffit dans un premier temps de recenser quelques-unes des sources de données existantes :

• Dossiers médicaux électroniques dans les cabinets médicaux, les hôpitaux, les centres d’imagerie, les laboratoires, les pharmacies et d’autres structures productrices de soins
• Données médico-économiques en rapport avec les dépenses de santé et la consommation de soins et de produits de santé (Par exemple et plus généralement les bases de données publiques médico-administratives);
• Données de la recherche et de l’industrie pharmaceutique;
• Données biométriques provenant de dispositifs et d’objets connectés qui surveillent automatiquement des paramètres tels que le poids, la tension artérielle, le taux de glucose dans le sang, etc.;
• Données saisies par les individus : préférences personnelles, niveaux de satisfaction, historique de consommation, données d’auto-mesure, etc.;
• Données génomiques, apportant une réduction significative du temps et des coûts associés au séquençage du génome ;
• Données sur les autres déterminants de santé, tels que ceux liés à des facteurs socio-économiques et à l’environnement;
• Données échangées à travers les médias sociaux.

Mais au final n’importe quelle donnée devient pertinente pourvu qu’elle bénéficie d’un « traitement » et d’une « gestion appropriée ».

Elles doivent pouvoir être exploitées à des fins de santé publique, en garantissant bien entendu strictement leur sécurité, leur confidentialité mais surtout leur qualité. Toutefois il reste nécessaire de pouvoir concrètement y accéder !

Dans un second temps, il s’avère indispensable de cerner les potentiels « bénéfices ».

Concernant les big-data, une étude de l’Institut McKinsey a ainsi mis en avant dès 2013 les principales thématiques pour lesquelles l’utilisation des données en santé apporterait de réels bénéfices :

• La prévention ciblée, permettant d’évoluer vers un mode de vie toujours favorable à la préservation de l’état de santé des individus ;
• L’aide au diagnostic et à la mise en place des soins adaptés à chaque patient tout en assurant sa sécurité, en tendant ainsi vers la médecine personnalisée;
• L’optimisation du médicament pour obtenir l’impact clinique attendu, et l’optimisation des ressources médicales par la mise à disposition de professionnels spécialisés à la situation du patient ;
• La maîtrise des coûts pour une qualité de soin égale ou meilleure ;
• Les vigilances et la prévention
• L’innovation, en encourageant la recherche, le développement et la sécurité, une meilleure exploitation et diffusion des connaissances.

Cette liste parait évidente en 2016 mais surtout « loin d’être exhaustive »….

Ainsi, compte tenu du potentiel immense et des contextes actuels, il s’agirait d’illustrer concrètement le champ du possible au travers l’exemple de la surveillance épidémiologique en tant que première application pratique de la valorisation des données dans des finalités de santé publique.

L’utilisation des données de santé nécessite de prendre en considération plusieurs principes clefs en matière de données de santé et ce afin de répondre aux enjeux de manière pragmatique et opérationnelle.

Les vertus de l’ouverture des données

Les débats sur les big-data en santé ne doivent plus opposer les bénéfices « individuels » aux bénéfices « collectifs » et surtout intégrer que des solutions sont déjà disponibles. La sécurité et la confidentialité sont déjà au cœur des réflexions et sont nativement présentes dans la plupart des solutions proposées.

C’est pourquoi nous devons concevoir toute démarche de valorisation de la donnée en santé comme une forme de catalyseur pour le déploiement des technologies numériques au cœur des activités de santé.

Pour cela, certains principes de base doivent être partagés et acceptés par chacun des acteurs concernés par la Santé « Numérique ». Les big-data sont concernés au premier chef.

L’ouverture de données de santé doit permettre de :

• favoriser la recherche et l’innovation, publique ou privée
• moderniser les procédures administratives et les services publics qui accompagnent les acteurs
• faciliter la transparence de l’action publique et l’information du citoyen associées à la mise en place d’une gouvernance et d’une stratégie afin d’accompagner l’émergence d’un écosystème régulé et concerté
• accompagner des activités « hors de la sphère publique » et des développements réalisés par des opérateurs économiques
• élargir la dynamique à de nouvelles compétences et de nouvelles « organisations » en capacité d’appréhender et de piloter ces projets,

et, finalement, placer chaque patient, au cœur de l’organisation des soins, pensée en fonction de lui et non de sa maladie »

Les projets utilisant les données doivent s’inscrire dans ces objectifs.

Faut-il avoir peur du big-data en santé ?

En raison de leur exceptionnelle richesse, les données existantes pourraient être très utilement exploitées, à des fins de santé publique

Il existe une réelle opportunité de démultiplier la capacité opérationnelle des structures publiques et privées et ce, dans toutes les thématiques au cœur de leurs activités.

Pour cela, il conviendrait d’articuler:

• les données de santé issues des systèmes de production soins/social régionaux, celles des réseaux sociaux, des données publiques et professionnelles, en lien avec les données de contexte environnemental
• avec les bases de connaissances existantes publiques ou non et autres registres etc… les outils déjà opérationnels auprès des acteurs en charge de la santé publique 
• afin de répondre aux enjeux et aux objectifs de santé publique avec la recherche épidémiologique, les vigilances de santé publique confiée à ces structures publiques, des missions des ARS et de relier les besoins avérés sur chaque périmètre aux réponses apportées.

Dans une forme « très aboutie », il serait possible d’organiser une dynamique :

• associant l’open-data et big-data en santé poursuivant une finalité de santé publique à l’échelle nationale
• utilisant la puissance d’un socle multicanal basée sur les Systèmes d’Information Santé (SIS) mutualisés incluant des mécanismes de « mobilité » (outils nomades comme téléphones tablettes, capteurs incluant des applications « santé » ou utilisables en santé, enrichie par tous les acteurs dont les patients).

Ainsi en s’associant au déploiement et à la mutualisation des Système d’Information en Santé, il devient possible de bénéficier d’un effet « levier » et « d’opportunité » qui permettraient, pour un coût marginal, de bénéficier des données générées par ces socles, de modéliser et tester un système de vigilance infra-national, temps réel, géolocalisé qui inclurait au minimum de la Vigilance / Alerte / Simulation / Registre (et qui à terme serait « National » s’il était généralisé).             

Il s’agit de saisir l’opportunité de mettre en place un système innovant qui puisse offrir « un ensemble cohérent de décisions interdépendantes, impulsées et pilotées par les autorités nationales [mais basées sur les structures régionales] , concernant ce qui sera fait au cours des 4 à 5 prochaines années de sorte à rendre disponibles de meilleures statistiques, de meilleures analyses de ces statistiques, répondant ainsi aux besoins prioritaires des décideurs nationaux et internationaux et à ceux de la société civile ».

Et ainsi rendre possible la mise en place d’un véritable politique de santé moderne préventive, participative et virtuellement personnalisée.

Existe-t-il des solutions viables qui mèneraient à cet objectif ?

La Belgique s’est interrogée dès 1980, sur les opportunités d’utiliser les « nouvelles technologies » pour simplifier les procédures administratives de la sécurité sociale belge. Cette réflexion a conduit à la création en 1990 de la Banque carrefour de la Sécurité sociale. Les actions menée par cette structure ont permis la création d’un réseau informatique d’échanges des données découlant à la fois d’une harmonisation juridique de sécurité sociale en vue de simplifier les procédures informatiques de traitement des données et d’une utilisation optimale des possibilités techniques du digital.

Cette démarche, dont le but était d’offrir aux assurés sociaux et aux entreprises belges des services facilement utilisables, compréhensibles, rapides, proactifs et de qualité, destinés à réduire au maximum les lourdeurs administratives, les pertes de temps ou les défauts d’octroi de droits qui leur étaient pourtant acquis, est aujourd’hui pleinement opérationnelle.

L’invention d’un modèle « français » doit s’inspirer d’expériences européennes et le modèle belge constitue une excellente base de réflexion. Sans préjuger de la faisabilité d’une transposition en France qui serait hors de propos, il faut constater la pertinence et la simplicité de l’approche retenue.

En partant de l’idée « simple » que l’utilisation de la technologie permettrait de simplifier les procédures administratives de la sécurité sociale belge les concepteurs ont donné naissance à une institution opérationnelle et structurante.

Elle a basé son action autour de 5 principes.

• La modélisation des informations : principe qui vise à de rendre utilisable par tous les acteurs concernés les informations qu’ils ont été collectées.
• La collecte unique et la réutilisation des informations
• la gestion des informations
• l’échange électronique d’informations
• la protection des informations

Ainsi l’institution agit en tant que tiers de confiance pour le codage et l’anonymisation de données à caractère social tout en réalisant un contrôle d’accès préventif…

De grands projets ont ainsi pu être mis en œuvre. Au gré des avancées technologiques de demain, il est permis d’espérer que ces attentes soient toujours plus pertinentes et efficaces au fil des projets futurs envisagés.

Les dynamiques actuelles autour du futur Institut National des Données de Santé (INDS) pourraient s’inspirer de cette expérience pour la mise en place de ses propres procédures….

Il est évident que les données de santé ont une valeur, qu’elles sont une opportunité et un enjeu majeur en santé autant qu’elles constituent une ressource pour les outils des big-data.

Les big-data progressent dans un écosystème naissant et pas encore stabilisé mais, les « paramètres » qui le régisse sont « connus » et « maîtrisables ». Le débat ne doit donc plus opposer bénéfices « individuels » aux bénéfices « collectifs » car chaque acteur devra s’attacher à construire un système qui ne sera pas basé sur la « vente des données ».

Et, afin de progresser efficacement dans les réflexions et les travaux, il conviendrait de se focaliser sur les usages qui découleront de traitements des données plutôt que sur les données elles-mêmes? Avec pour objectif sous-jacent, la délivrance éthique et durable de plus de valeur et de qualité en santé.

La LOI n° 2016-41 du 26 janvier 2016 de modernisation de notre système de santé devrait faciliter la mise en œuvre opérationnelle de ces démarches, mais nous devrons chacun en être acteur.

Humains-données, une co-évolution, mais … avec quelle éthique?

La données de santé et plus globalement les données sont désormais indissociables de notre quotidien et dans une certaine mesure de notre intimité. Aucun retour en arrière n’est envisageable…

Mais il est frappant de constater que les utilisations secondaires des données n’aient pas été réellement imaginées ou anticipées avant de devenir possibles pourtant il est évident qu’avec les big-data “une grande partie de la valeur des données provient de ces utilisations secondaires, et non simplement son utilisation principale, comme nous sommes habitués à le penser”.

Certaines réflexions conduisent à penser que les prédictions issues des big-data, des algorithmes et des ensembles de données derrière eux, ressembleront à des boîtes noires n’offrant ni responsabilité, ni traçabilité ni confiance.

Pour prévenir ces risques, les big-data nécessiteront une surveillance et une transparence, qui a leur tour va nécessiter de nouvelles formes d’expertises voire d’institutions. De nouveaux acteurs vont être appelés à fournir un soutien (contrôles ?) dans les domaines impactés par les big-data et permettre d’instaurer la confiance.

Mais quelle que soit l’organisation retenue, une dimension éthique s’avèrera indispensable pour initier un projet de Big-Data, plus particulièrement en santé, mais certainement bien au-delà de la santé.

Elle pourrait se fonder sur 5 principes:

• Principe de bienfaisance: une contribution au bien-être d’autrui, être bénéfique, être utile
• Principe de « non-malfaisance » : épargner préjudices ou souffrances qui n’auraient pas de sens pour lui
• Principe d’autonomie : le fait qu’une personne se donne à elle-même sa règle de conduite
• Principe de justice qui a pour vocation de partager entre tous les bénéfices de l’utilisation des données (ce principe est étroitement lié aux notions d’égalité et d’équité)
• Principe d’humanité : générosité, humanité et humilité.

Si l’éthique est nécessaire, elle n’est pas suffisante. Elle s’entend avec une acculturation de l’individu dans sa place et dans son rôle de producteur de donnée ainsi qu’une responsabilisation individuelle dans son comportement. Etonnamment, les « digital native » ne sont pas mieux préparés que leurs ainés aux enjeux et aux risques des big-data. En revanche le Professionnel de Santé, naturellement garant de l’éthique médicale, en soit l’acteur clef, à condition que sa formation le prépare à ces nouveaux enjeux !

Le Big Data en santé sera-t-il la clé de voûte de la Santé (publique ou privée) de demain ?

Il n’est plus concevable d’ignorer les outils et les possibilités offertes par la valorisation des données en santé.

Si les processus publics ne permettent pas encore un accès optimisé aux gisements de données, chaque acteurs du système de santé se doit désormais de s’interroger comment contribuer à :

• la transformation des données de santé en connaissances facilement accessibles
• une utilisation des données en/de santé intégrant l’éthique (générosité, humanité et humilité)
• l’utilisation des enseignements ou services qui découleront des « traitements » effectués à partir des dites données pour améliorer la qualité du système de santé
• apporter de la  » confiance », au travers les nouveaux outils numérique, tout en offrant des services à valeur ajoutée nouveaux (dont la sécurité !).

Sinon ces mêmes acteurs subiront les processus qui se mettront en place, plutôt que d’en bénéficier

Si l’objectif premier était par exemple de transformer les données en connaissances et de co-produire des protocoles de soins personnalisés en temps réel pour transformer la médecine curative en une médecine préventive mais également de co-innover entre professionnels de santé et au-delà, mais également d’outiller la démocratie sanitaire, les efforts n’auront pas été vains.