1- Quelles sont les principales innovations qui vous ont le plus intéressées / impressionnées ces derniers mois ?

Il y a eu ces dernières années d’énormes progrès en ce qui concerne le profilage moléculaire et le séquençage de l’ADN en particulier. On peut aujourd’hui séquencer un génome humain en quelques heures et pour un coût inférieur à 1000 euros alors qu’il avait fallu une quinzaine d’années  et un effort international pour aboutir au premier séquençage complet en 2003.

2- On entend de plus en plus parler de BIG data dans le secteur du Marketing et de l’expérience client, mais beaucoup moins en médecine. Quels sont les avantages de la maitrise du BIG data pour le milieu médical ?

On parle de plus en plus de big data dans le secteur médical car les données à haut débit prennent une place de plus en plus importante dans la recherche, et petit à petit dans la pratique clinique avec des applications diagnostiques ou théranostiques, c’est à dire permettant d’orienter les choix thérapeutiques.  il est par exemple aujourd’hui possible de tester l’ensemble du génome d’une tumeur soit plus de 20 000 gènes en une seule expérience pour essayer d’y déceler des mutations dont la présence va conditionner le choix et la réussite d’un traitement. La quantité de données issue de ces tests est donc considérable et leur traitement nécessite des matériels et algorithmes spécialisés. Ces nouveaux outils diagnostiques s’accompagnent en particulier dans le domaine du cancer d’une multitude de nouveaux traitements ciblés dont l’efficacité est conditionnée par la présence ou non de certaines mutations génétiques. On parle aujourd’hui de l’avènement d’une médecine dite de précision où chaque patient bénéficiera d’un traitement de plus en plus personnalisé en fonction de ses caractéristiques génétiques ou physiologiques.

3- Quels ont été les conséquences sur les métiers du médical ? Et comment ces derniers ont-ils évolués ?

La recherche biomédicale est devenue très multidisciplinaire et on a vu apparaître de nouveaux métiers comme les bioinformaticiens qui sont les « data scientists » de la biologie. Le secteur hospitalier a lui aussi du s’adapter en se dotant des infrastructures et des compétences nécessaires à l’exploitation et au stockage de ces nouveaux flux de données. On voit également aujourd’hui de nouveaux acteurs économiques se positionner dans le domaine de la santé avec l’arrivée de géants de l’Internet comme Google, Amazon ou Uber. Comme cela a été le cas dans de nombreux secteurs ces dernières années (le commerce en ligne, les VTCs, la publicité, l’hébergement…), ceux-ci risquent de bouleverser l’écosystème biomédical notamment en s’immisçant entre le médecin et son patient. A titre d’exemple, IBM commercialise aujourd’hui à destination d’institutions médicales son intelligence artificielle . Watson pour interpréter automatiquement le dossier médical de patients et, grâce aux données collectées sur des milliers de patients déjà analysés, pour proposer un diagnostic et des options de traitement. Cependant, même si les IA sont capables de collecter et traiter plus de données et plus rapidement que l’humain, elles ne pourront probablement pas remplacer ce dernier : Une grande partie du lien patient/médecin est avant tout d’ordre relationnel.

4- A quelle branche du milieu médical profite le plus l’utilisation du big data ?

Les principaux bénéfices du big data en médecine sont aujourd’hui probablement au niveau de la recherche : des progrès considérables ont pu être réalisés dans la connaissance des mécanismes biologiques à l’œuvre dans de nombreuses maladies. Petit à petit ces progrès dans la connaissance des maladies se traduisent par de nouveaux traitements et une amélioration de la prise en charge des patients.

Dans un contexte d’explosion des coûts de développement de nouveaux médicaments, l’industrie pharmaceutique espère également tirer profit de données plus fines pour mieux cibler les populations de patients susceptibles de bénéficier d’une nouvelle molécule et ainsi augmenter les chances de réussites de leurs essais cliniques.

5- L’utilisation du big data a ses détracteurs. Contrairement aux entreprises fournissant des biens et des services, le secteur médical est perçu comme une entité «bienveillante». N’est-il donc pas contradictoire d’utiliser ces données dans un domaine où le «secret» est si important ?

Les données génétiques sont très sensibles et les risques d’utilisation à des fins mal intentionnées existent. Cependant l’utilisation de ces données permet également de faire avancer la recherche et donc pas conséquent est bénéfique pour les patients. Il faut trouver un juste équilibre entre la protection des droits des patients et la flexibilité nécessaire pour mener à bien des activités de recherche.

6- Avec l’arrivé des objets connectés, la collecte de données est de plus en plus précise et facile. Comment peut-on prévenir les dérives de l’utilisation de telles donnée à des fins discriminatoires (par exemple pour les assurances.)

Dans certains pays comme aux Etat-Unis par exemple l’utilisation des données est beaucoup moins encadrée qu’en France. La protection des données par la loi est nécessaire afin de protéger les patients et que l’utilisation du big data ne deviennent pas une source de discrimination tout en n’entravant pas la recherche.