Données de santé: du big data à l`open data?

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Big datas
FEHAP 6 juin 2014
J. Chanliau
BIG DATA
Wikipédia
Les big data, littéralement les grosses données, parfois
appelées données massives, est une expression
anglophone utilisée pour désigner des ensembles de
données qui deviennent tellement volumineux qu'il en
devient difficiles à travailler avec des outils classiques de
gestion de base de données ou de gestion de
l'information. L'on parle aussi de datamasse en français
par similitude avec la biomasse.
J. Chanliau
FEHAP 6 juin 2014
Volume
Gigabyte
Térabyte
Pétabyte
Exabyte
Variété
Texte
Images
Vidéos
Difficile à traiter avec
les outils traditionnels
J. Chanliau
Facebook  10 TB par jour
Twitter  7 TB par jour
Vélocité
Génération
Capture
Partage
L’application BigData doit
être capable de traiter ces
données avant de
commencer un nouveau
cycle de génération des
données
Variabilité ?
FEHAP 6 juin 2014
J. Chanliau
FEHAP 6 juin 2014
Un principe et sept ambitions
pour l’innovation
 Ambition 1: Le stockage de l’énergie
 Ambition 2: Le recyclage des matières: métaux rares
 Ambition 3: La valorisation des richesses marines: métaux et
dessalement de l’eau de mer
 Ambition 4: Les protéines végétales et la chimie du végétal
 Ambition 5: La médecine individualisée
 Ambition 6: La silver économie, l’innovation au service de la
longévité
 Ambition 7: La valorisation des données massives (Big Data)
Commission sous la présidence d’Anne Lauvergeon
J. Chanliau
FEHAP 6 juin 2014
La médecine individualisée
La manière de se soigner en 2025 sera très différente de
ce que nous connaissons. Ainsi, il est d’ores et déjà
acquis que la médecine saura personnaliser son
diagnostic en fonction des caractéristiques propres de
chaque individu et notamment de son génome. Elle
pourra
adapter
les
modalités
d’interventions
médicamenteuses ou chirurgicales aux spécificités de
chaque patient, diminuant ainsi le coût des soins à
l’échelle d’une société. L’individu et ses caractéristiques
propres seront, plus que jamais, au cœur de la médecine
de demain avec une forte diminution des risques associés
aux soins.
J. Chanliau
FEHAP 6 juin 2014
Génomique
 Science qui étudie le fonctionnement d’un organisme, d’un organe ou d’une
maladie comme le cancer à l’échelle du génome et non plus à celle d’un seul
gène, en tenant compte de l’action réciproque de plusieurs gènes.
 Tout le processus, en cinq étapes, est le suivant:
 Le génome de chaque personne est comparé à l’ensemble des génomes de
référence (ou contrôle).
 Les différences entre le génome analysé et le génome de référence sont
appelées variantes ou mutations et elles sont soulignées.
 L’utilisateur de l’application compare les variantes de tous les patients.
 Il est indispensable de faire une mise à jour et d’exclure les patients qui n’ont
pas la maladie mais sont encore à la table des variantes. L’objectif ici est
d’affiner les résultats.
 Enfin, quand une variante est détectée, il faut chercher à savoir si la variante
est héréditaire ou non en examinant le génome de la famille du patient.
J. Chanliau
FEHAP 6 juin 2014
Principes fondamentaux pour
les Big Data
Récupérer les données
Stocker les données
Utiliser les données
J. Chanliau
FEHAP 6 juin 2014
Récupérer les données
Les small datas deviendront
big à condition qu’elles soient
open
J. Chanliau
FEHAP 6 juin 2014
Données de santé: du big
data à l'open data?
Un arrêté du 19 juillet 2013 élargit les conditions d'accès et
d'utilisation du SNIIRAM, la base de données de l'Assurance
Maladie.
J. Chanliau
FEHAP 6 juin 2014
Stocker les données
J. Chanliau
FEHAP 6 juin 2014
Utiliser les données
J. Chanliau
FEHAP 6 juin 2014
J. Chanliau
FEHAP 6 juin 2014
Big Data et épidémiologie
J. Chanliau
FEHAP 6 juin 2014
En 2012, l’analyse des tweets des américains au sortir
des bureaux de vote avait permis de prédire les résultats
de l’élection présidentielle.
J. Chanliau
FEHAP 6 juin 2014
Conclusion
 Récupérer les données
 Stocker les données
 Utiliser les données
 Méthodes d’analyse
 Système expert
J. Chanliau
FEHAP 6 juin 2014
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