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Big data : impact sur l’évaluation du risque - 19/03/18

Doi : 10.1016/j.jdmv.2017.12.150 
J.-L. Bosson 1, 2, , S. Artemova 2, P. Albaladejo 1, A. Moreau Gaudry 1, 2
1 Université Grenoble Alpes, CNRS, laboratoire TIMC-Imag, 38043 Grenoble cedex 9, France 
2 Pôle santé publique CHU de Grenoble Alpes, , 38043 Grenoble cedex 9, France 

Auteur correspondant.

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Résumé

Les points clés associés à la notion de big data sont, au-delà de la taille des données, leur hétérogénéité (diversité des formats, données non validées…), la notion de valorisation (utiliser des données recueillies initialement pour une autre raison) et une puissance statistique très importante. Quel pourrait être l’impact de ce nouvel Eldorado sur l’évaluation du risque cardiovasculaire ? Actuellement, cette évaluation repose sur la combinaison de paramètres cliniques, démographiques, le tabac, la biologie, les habitudes alimentaires, l’activité physique, le stress. Ces paramètres sont associés en scores issus de l’épidémiologie classique. Concernant la biologie, le big data semble remettre en cause certains acquis. Par exemple, des données issues du projet Canheart (association de 17 bases de données dans l’Ontario (10 millions de personnes) suggère qu’un taux trop élevé de bon cholestérol (HDL) est associé à une surmortalité cardiovasculaire et globale. La relation linéaire entre HDL cholestérol et baisse du risque, base de certaines études pharmacologiques, serait fausse. Il s’agit d’une courbe en U. Pour la nutrition, l’évaluation des habitudes alimentaires va devenir plus précise (analyse d’image des repas, cocotte minute intelligente…) et les études nutritionnelles sont déjà des modèles de e-épidémiologie comme le cohorte Nutrinet qui repose sur la participation de près de 300 000 volontaires. Pour l’activité physique, les objets connectés et la localisation GPS remplacent déjà les questionnaires complexes type Ipaq. Pour le stress et la dépression, l’analyse des comportements sur le net ou des factures de téléphones semblent être d’excellents indicateurs de l’état psychique. On peut aussi évoquer de nouveaux paramètres qui vont intégrer ces modèles de risque. Par exemple, nous avons montré que l’analyse automatisée de la première prescription à l’arrivée à l’hôpital était un très bon prédicteur de la survenue d’événements graves pendant l’hospitalisation (dont le risque d’embolie pulmonaire). La radiomique va aussi contribuer à bouleverser l’analyse des risques cardiovasculaires. De très nombreux acteurs sont sur les rangs en particulier les mutuelles qui se sont lancées dans le big data pour affiner leur prédiction de risque et donc les cotisations des adhérents. Est-ce la première étape vers un monde idéal ou les comportements « déviants » en santé seront détectés par big data et corrigé de gré ou de force par les sociétés ou états ? Bref, du paradis à l’enfer, il n’y a qu’un pas et l’enthousiasme pour ces puissants outils ne devrait pas faire oublier les enjeux éthiques et la protection de l’individu en principe au cœur de la Médecine.

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Mots clés : Big data, Risque cardiovasculaire


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Vol 43 - N° 2

P. 105-106 - mars 2018 Retour au numéro
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