Depuis plusieurs années, les hôpitaux développent des entrepôts de données de santé (EDS), vastes plateformes intégrant les data de patients hospitalisés ou venus en consultation (dossier patient informatisé, analyses, imagerie, prescription etc.) et de nature variée (données médicales, administratives, biologiques, génomiques).
À l'Assistance Publique-Hôpitaux de Paris (AP-HP), premier CHU d'Europe, l'entrepôt de données a vu le jour courant 2015. Cette plateforme intègre les données administratives et médicales (passages aux urgences, comptes rendus d'hospitalisation, prescriptions...) de 11,4 millions de patients hospitalisés ou venus en consultation dans les 39 établissements. D'autres données, génomiques ou de chimiothérapie, seront ajoutées en 2020.
L'entrepôt a trois vocations principales dans l'usage des données massives en santé : faire avancer la recherche scientifiqueen santé (études de faisabilité d'essais cliniques par exemple, recherches multicentriques), développer des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) mais aussi améliorer le pilotage et les performances de l'activité hospitalière (organisation des services, achats, gestion des lits, coûts).
Depuis la création de l'EDS de l'AP-HP, 61 projets ont été présentés à la commission scientifique et éthique (CSE), garante de l'accès à la plateforme. « La moitié des projets sont en lien avec l'imagerie », évalue Jérôme Marchand-Arvier, directeur général adjoint de l'AP-HP. Par exemple, le projet Mammodiag vise à développer un algorithme d'IA pour la détection automatique des lésions mammaires précancéreuses.
Interactions médicamenteuses
Sur le terrain, l'exploitation des données révèle déjà son potentiel. Le Pr Jean-Daniel Chiche, PU-PH en médecine intensive-réanimation à l'hôpital Cochin (AP-HP), en sait quelque chose. Dans son service, les données sont utilisées dans l'objectif d'améliorer les pratiques de réanimation. Les équipes travaillent notamment sur l'usage de la ventilation des patients et l'anticipation de la survenue d'une insuffisance rénale aiguë. « On développe un algorithme qui permet de prédire 48H à l'avance la survenue de l'insuffisance rénale aiguë que le clinicien ne peut pas détecter facilement », illustre-t-il.
Le CHU de Rennes est également en pointe. Son entrepôt de données, né en 2014, a été déployé dans les établissements du grand Ouest. En 2018, plus de 200 études ont été réalisées. « Il a déjà démontré son utilité clinique, dans la pratique et dans la recherche, salue la directrice du CHU Véronique Anatole-Touzet, qui a fait du numérique l'une des priorités. Nous avons développé un modèle prédictif sur la grippe à partir des différents services du CHU ; et nous avons une étude retenue dans le cadre du Health Data Hub qui va permettre, à partir des prescriptions de ville et de l'ensemble des établissements grand Ouest, d'avoir un modèle prédictif d'événements indésirables sur les interactions médicamenteuses, enjeu de santé publique majeur. »
Le CHU de Lille suit le même chemin. Son entrepôt regroupera les données produites aujourd'hui par tous les services de l'hôpital sur 70 logiciels différents et stockées sur de multiples serveurs locaux. Le but est d'offrir aux chercheurs et aux décideurs hospitaliers des outils de recherche, d'observation et d'analyse novateurs des données de santé. Là encore, les data pourront nourrir des modèles prédictifs grâce à des algorithmes de machine learning, par exemple pour identifier les caractéristiques communes de patients ayant des troubles du rythme cardiaque qui présentent des complications.
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