John Libbey Eurotext

Annales de Biologie Clinique

Opportunités de l’utilisation du big data par un laboratoire de biologie médicale Article à paraître

Auteurs
1 BIORANCE, Laboratoires Réunis ; Clinique de la Côte d’Emeraude, Saint-Malo, France
2 ProbaYes SAS, Montbonnot, France
3 Département de cardiologie, Hôpital Avicenne, Hôpitaux universitaires Paris-Seine-Saint-Denis, AP-HP, Bobigny, France
* Reprints
  • Mots-clés : big data, analyse de données, pratique médicale, diagnostic, biomarqueurs, recommandation, cardiologie
  • DOI : 10.1684/abc.2017.1298

Le nouveau paradigme du big data génère de prime abord beaucoup de fantasmes, particulièrement dans le domaine de la santé. Curieusement, quand bien même les laboratoires de biologie médicale génèrent-ils un très grand nombre de données, les opportunités offertes par ce champ nouveau sont finalement très peu documentées. Or, dans le suivi des maladies chroniques, pour mieux appréhender le tableau clinique global, ou dans la médecine préventive et/ou personnalisée, l’apport de cet outil apparaît très prometteur. C’est dans ce cadre que nous avons entrepris d’utiliser l’ensemble des données d’un groupement breton de laboratoires de biologie médicale pour analyser les apports possibles de leur exploitation dans l’amélioration des pratiques cliniques et pour anticiper l’évolution des pathologies pour le bénéfice des patients. Nous rapportons ici trois applications pratiques issues de données provenant d’une période de 5 ans (février 2010-août 2015) : suivi des patients traités par AVK au regard des recommandations de la Haute autorité de santé (HAS), utilisation des nouveaux marqueurs troponine HS et NT-proBNP en cardiologie. Si les risques et les difficultés de l’utilisation d’algorithmes dans le domaine de la santé ne doivent pas être minimisés - qualité, accessibilité, et protection des données personnelles notamment - ces premiers résultats montrent qu’une utilisation fine des technologies issues des big data par les laboratoires de biologie médicale pourrait apporter une aide décisive au concept même d’evidence based medicine.