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jeudi, le 2 février 2023

Utiliser les mégadonnées pour éclairer les soins de santé : opportunités, défis et considérations

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L'analyse des mégadonnées a le potentiel de transformer les soins de santé dans les années à venir. Des niveaux de précision moyens à élevés ont été enregistrés dans l'analyse de grands ensembles de données visant à diagnostiquer et à prédire les résultats cliniques et les complications associées à plusieurs maladies chroniques. Ceux-ci incluent le diabète sucré ainsi que les troubles de santé mentale, y compris la prédiction du comportement suicidaire.

Cependant, des travaux supplémentaires sont nécessaires pour comprendre à la fois les opportunités et les pièges potentiels de l'utilisation des mégadonnées dans la prise de décision en matière de santé.

Dans une étude récente, des chercheurs ont évalué les effets de l'utilisation des mégadonnées pour comprendre la santé des personnes, en lien avec les indicateurs et les priorités fondamentales définis dans le treizième programme général de travail de l'OMS 2019-2023 (GPW 13) et le programme de travail européen 2020-2025 - " Action unie pour une meilleure santé en Europe » (EPW).

La recherche a été publiée dans le Journal of Medical Internet Research sous le titre "Impact of big data analytics on people's health: overview of systématique reviews and recommendations for future studies". En examinant les revues publiées dans 34 revues de 2007 à 2020, il couvre plus de 2500 études primaires impliquant au moins 5 millions de personnes.

Bénéficier du big data

Les auteurs présentent des perspectives futures sur l'utilisation des outils de mégadonnées pour la santé. Cela peut avoir un réel impact sur les patients et les systèmes de santé en :

  • améliorer les processus de prise de décision avec des analyses en temps réel
  • améliorer les soins de santé centrés sur le patient et la qualité des soins
  • détecter les menaces pour la santé et améliorer la surveillance des maladies
  • faciliter l'acquisition rapide de grands ensembles de données de manière transparente
  • réduire le gaspillage des ressources, qui peut avoir un impact sur les coûts des soins de santé
  • détecter la fraude.

Précautions et préoccupations

Les données fragmentées ou incompatibles, les préoccupations concernant la sécurité des données, les barrières linguistiques, le manque de compétences pour collecter et traiter les données, les dilemmes de propriété et les dépenses liées au stockage et au transfert des données ne sont que quelques-uns des défis potentiels que la recherche identifie également.

De plus, il existe des inquiétudes concernant les biais dans les mégadonnées. Cependant, les auteurs décrivent plusieurs façons de lutter contre les biais. Il s'agit, par exemple, de choisir des mesures d'évaluation appropriées et de justifier les choix, de répéter des protocoles expérimentaux pour garantir des résultats généralisés, d'adapter le processus et d'être transparent sur les modifications apportées, et de rendre les données et le code librement disponibles.

Il est nécessaire de poursuivre les recherches sur la manière dont les mégadonnées peuvent être intégrées à la pratique médicale quotidienne, y compris l'utilisation de directives méthodologiques pour les rapports sur les mégadonnées et les études d'apprentissage automatique, et des mesures de performance robustes pour évaluer l'exactitude.

Une action solidaire pour une meilleure santé

Cette recherche s'inscrit dans le cadre des travaux de l'OMS/Europe visant à aider les États membres à renforcer leurs systèmes d'information sanitaire. Aider les pays à produire des renseignements sanitaires solides et des mécanismes institutionnalisés pour l'élaboration de politiques fondées sur des données factuelles a traditionnellement été un objectif important du travail de l'OMS. Il continue d'en être ainsi dans le cadre de l'EPW, qui se concentre sur l'amélioration de la santé et du bien-être dans la Région européenne de l'OMS.

Pour plus d'informations sur les travaux de l'OMS/Europe sur les mégadonnées, veuillez contacter l'unité Données, métriques et analyses ([email protected]).

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