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Le Big Data en Santé et
l’éthique : sont-ils
compatibles ?
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Céline Poirier
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New Alliances in Digital Health
Ethique et Big Data en Santé
French Startups e-santé
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La santé connectée
Mariage entre les mondes
technologiques,
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Questionnement de
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◇ Confidentialité des données personnelles de santé
◇ Droit et liberté d’accès à ces données
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Problématique
◇ Qu’est-ce qu’une donnée personnelle de santé ?
◇ En sommes-nous propriétaires ? Où vont-elles ?
◇ Les donn...
Au sommaire
1. Cadrage : les éléments clés
2. 5 grandes opportunités du Big data et 5 principaux risques
3. Recommandation...
Cadrage
Définition de la donnée personnelle de santé
Le Big Data en Santé
L’Open Data en Santé
L’éthique
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Evolution de la définition de la
donnée de santé
En France : la donnée de santé est celle
susceptible de révéler une patho...
Nouveau Règlement européen du
15 Décembre 2015
◇ Droit à l’oubli : nous pouvons demander à ce qu'un lien soit déréférencé ...
Les données de santé :
ce qu’il faut retenir
◇ Nos données de santé, relatives à une pathologie, sont bien
protégées si el...
Le Big Data en Santé
Analyse de gros volumes de données en temps
réel grâce à la mise au point d’algorithmes
sophistiqués
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L’Open Data en Santé
◇ Ouverture de données publiques et privées
◇ Réutilisation sans restriction de copyright,
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4 principes éthiques
◇ Autonomie (notion de respect) S’engager à informer le patient, lui donner des outils de
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Opportunités
et risques
du Big Data en Santé
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5 opportunités
1. Accélération de la R&D
◇ Constitution rapide de cohortes de patients pour les essais cliniques : en recoupant et
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2. La médecine prédictive
La probabilité de
◇ la meilleure prévention,
◇ la meilleure intervention ou
◇ du meilleur traite...
2. La médecine prédictive
Il s’agit de développer des
algorithmes d’identification des
anomalies moléculaires
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3. Etudes épidémiologiques et
prévention des risques sanitaires
Un exemple. Au Liberia, crisis.net a permis de
réaliser un...
4. L’individualisation du
parcours de soin
9 000 000 000 €
coût annuel de la non-observance en France
Un des leviers pour ...
5. Une médecine génomique
Un exemple : l’initiative Match Maker Exchange
Ce projet regroupe des hôpitaux et centres de rec...
5. Une médecine génomique
“Une infrastructure de big data peut
relancer la lutte contre le cancer"
Jean-Pierre Thierry
Ana...
5 grands risques
◇ La résistance liée la perception négative du tracking
◇ La menace du secret médical
◇ La tromperie sur ...
3 Recommendations
Comment créer un espace de confiance numérique en France
Sécurité, fiabilité
◇ Renforcer la culture de la sécurité (“Privacy by design”)
◇ Elargir le périmètre d’application des t...
L’éthique de l’accès :
favoriser la transparence
◇ Proposer un tableau de bord du parcours des données de santé
◇ Partager...
Stratégie et méthodologie
◇ Accompagner le changement
Développer l’engagement des professionnels de santé
Accompagner le p...
Valeurs morales et
déontologie
◇ Garder la confiance patient –médecin
◇ Garder un système juste, équitable et solidaire
◇ ...
Réponse à la problématique
Le Big Data en Santé ne respecte pas aujourd'hui les principes de l'éthique. Le traitement mass...
Conclusion
Il est temps de redonner confiance aux français
sur l'usage massif de leurs données de santé au
vu des opportun...
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C’est probablement parce que la santé n’a
pas de prix qu’elle a de beaux jours devant
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« Le tact dans l’audace c’es...
Un grand merci à tous ceux qui m’ont
soutenu et guidé dans cette étude
Lionel Reichardt, Alexandre Stopnicki, Carlos Jaime...
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Le Big data en santé et l'éthique, sont- ils compatibles ?

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La caractéristique commune à l'innovation en e-santé et en santé mobile est qu’elles nous conduisent vers une médecine non plus curative mais préventive, voire prédictive. Pour y parvenir, la e-santé doit s’appuyer sur la génération, le partage (Open Data), et le traitement d'une multitude de données grâce aux outils du Big Data. Mais jusqu’où pouvons- nous aller ?
Les risques d’une trop grande divulgation des données de santé sont-ils supérieurs aux avantages ? Comment redonner confiance aux français pour faire avancer la santé connectée ?

Soutenance de ma thèse professionnelle du MBAMCI en février 2016

Publié dans : Santé & Médecine
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Le Big data en santé et l'éthique, sont- ils compatibles ?

  1. 1. Le Big Data en Santé et l’éthique : sont-ils compatibles ? Comment apporter de la confiance numérique en santé aux Français Extrait - Thèse professionnelle de Céline Poirier MBA MCI e-business e-marketing Soutenance Février 2016
  2. 2. Céline Poirier Twitter New Alliances in Digital Health Ethique et Big Data en Santé French Startups e-santé Univadis Global Marketing Operations Manager, Aptus Health
  3. 3. La santé connectée Mariage entre les mondes technologiques, les industries médicales et les professionnels de santé, pour créer de l’innovation et la mettre à disposition des patients
  4. 4. 5 000 000 de patients dans le monde sont équipés de dispositifs de suivi médicaux Volume des données de santé X5 d’ici à 2050 16 000 hôpitaux collectent de la donnée-patients sources : Berg Research, American Medical Informatics Association
  5. 5. Nous vivons une vraie révolution digitale en santé. L’innovation passe par le traitement massif de données (Big Data), qui représente des opportunités extraordinaires sur les plans cliniques, scientifiques, économiques et politiques. Le Big Data apparaisant comme le nouvel or noir, j’ai voulu peser la balance bénéfices - risques du Big Data en santé au regard des principes éthiques.
  6. 6. Questionnement de l’éthique ◇ Confidentialité des données personnelles de santé ◇ Droit et liberté d’accès à ces données ◇ Commercialisation de ces données ◇ Sécurité et fiabilité ◇ Responsabilité de la diffusion et secret médical
  7. 7. « Tout ce que je verrai ou entendrai autour de moi, dans l’exercice de mon art ou hors de mon ministère, et qui ne devra pas être divulgué, je le tairai et le considérerai comme un secret. » Extrait du Serment d’Hippocrate
  8. 8. Problématique ◇ Qu’est-ce qu’une donnée personnelle de santé ? ◇ En sommes-nous propriétaires ? Où vont-elles ? ◇ Les données issues du Quantified Self sont-elle protégées ? ◇ Face aux nouveaux flux des données de santé, les responsabilités sont-elles claires ? ◇ Quelles sont les opportunités et les risques du partage de ces données ? ◇ Les avantages liés au traitement massif des données sont-ils supérieurs aux risques d’une trop grande divulgation ?
  9. 9. Au sommaire 1. Cadrage : les éléments clés 2. 5 grandes opportunités du Big data et 5 principaux risques 3. Recommandations pour créer un espace de confiance numérique en France
  10. 10. Cadrage Définition de la donnée personnelle de santé Le Big Data en Santé L’Open Data en Santé L’éthique 1
  11. 11. Evolution de la définition de la donnée de santé En France : la donnée de santé est celle susceptible de révéler une pathologie. En Europe : il s’agit de toute information révélant l’état de santé, pas besoin de révéler une pathologie. Un statut encore flou pour les données “intermédiaires” de santé, issues du Quantified Self, de nos conversation sur les réseaux sociaux... Source : « The Relative Contribution Of Multiple Determinants To Health Outcomes », Robert Wood Johnson Foundation, August 2014, Health Affairs
  12. 12. Nouveau Règlement européen du 15 Décembre 2015 ◇ Droit à l’oubli : nous pouvons demander à ce qu'un lien soit déréférencé d'un moteur de recherche ou qu'une information soit supprimée si elle porte atteinte à notre vie privée ◇ Portabilité : les fichiers et données personnelles stockés dans un service pourront être exportés vers une autre plate-forme, d’un réseau social à l’autre ◇ Interdiction de profilage : avec la possibilité pour les utilisateurs de contester la publicité ciblée, permise par le recueil massif et le traitement de leurs données ◇ Consentement non ambigu de l’intéressé ◇ Respect de la finalité du traitement, etc. ◇ Apparition d’une sanction substantielle : 4% du chiffre d’affaires A noter : Cette évolution de la directive 95/46/CE sur les données de santé sera d’application dans les pays européens en 2018.
  13. 13. Les données de santé : ce qu’il faut retenir ◇ Nos données de santé, relatives à une pathologie, sont bien protégées si elles sont hébergées en France, au sein d’hébergeurs agréés pour les données de santé ◇ Nous ne sommes pas propriétaires de nos données de santé, mais nous avons un droit à l’auto-détermination informationnelle ◇ Les données “intérmédiaires” de santé sont insuffisamment régulées : ■ Les données partagées librement sur le web et les réseaux sociaux ■ Les données issues des démarches de "bien-être", « mesure de soi », appelées Quantified Self
  14. 14. Le Big Data en Santé Analyse de gros volumes de données en temps réel grâce à la mise au point d’algorithmes sophistiqués ◇ Informations du « dossier patient » détenues par les médecins, laboratoires, pharmacies et hôpitaux, données issues de la recherche et de l’administration ◇ les données nouvelles issues de l’IoT, de la conversation sur les réseaux sociaux et de l’environnement ◇ les données issues du séquençage du génome
  15. 15. L’Open Data en Santé ◇ Ouverture de données publiques et privées ◇ Réutilisation sans restriction de copyright, des brevets ou d'autres mécanismes de contrôle (jeux de données anonymisées) ◇ Apparition récente dans le domaine du traitement des données de santé
  16. 16. 4 principes éthiques ◇ Autonomie (notion de respect) S’engager à informer le patient, lui donner des outils de raisonnement, les outils pour un choix indépendant, faire participer le patient au processus décisionnel, faire du patient un acteur de son parcours de soin. ◇ Bienfaisance (notion de compassion) Action utile et bénéfique au profit du patient ◇ Non-malfaisance (notion de crainte) Épargner au patient des préjudices ou des souffrances qui ne feraient pas sens pour lui ; traiter les données avec son consentement, les traiter sans aller à l’encontre de ses intérêts, ce qui implique le respect des principes de précaution et de proportionnalité. ◇ Justice (notion de solidarité) Se baser sur des actions équitables ou d'égal traitement : le professionnel de santé doit effectuer les mêmes actions avec le même niveau d'attention, de détermination et de concentration quel que soit le patient considéré. Source des 4 principes : ”Principles of Biomedical Ethics” by Tom L. Beauchamp & James F. Childress
  17. 17. Opportunités et risques du Big Data en Santé 2
  18. 18. 5 opportunités
  19. 19. 1. Accélération de la R&D ◇ Constitution rapide de cohortes de patients pour les essais cliniques : en recoupant et analysant un grand nombre de données numérisées, on peut extraire rapidement le bon patient pour la bonne étude. ◇ Amélioration et accélération de la découverte de médicaments1 : les technologies du Big Data présentent un modèle plus prédictif, grâce à ses analyses mathématiques qui permettent de prédire les effets physiologiques de molécules dans l'élaboration de nouveaux médicaments. ◇ Promesses intéressantes en matière de prévention Ex : Projet Presidio (groupe Temis, et l’Inserm) : étude clinique pour prévenir les risques de suicide chez les dépressifs, en compilant des données sur leurs traitements médicamenteux, leurs habitudes de déplacement et leurs conversations sur les réseaux sociaux. 1. Publication McKinsey, « How Big Data can revolutionize pharmaceutical R&D » http://bit.ly/1h8bl8w
  20. 20. 2. La médecine prédictive La probabilité de ◇ la meilleure prévention, ◇ la meilleure intervention ou ◇ du meilleur traitement d’une personne, en fonction de l’ensemble des données géographiques, sociales, psychologiques, cliniques, génomiques auxquelles on ajoute les données que cette personne aura récoltées d’elle- même.
  21. 21. 2. La médecine prédictive Il s’agit de développer des algorithmes d’identification des anomalies moléculaires responsables des pathologies. La technologie n’est pas un frein au vu du nombre d’acteurs déjà présents sur ce marché. 1,9 milliards de dollars ont été investis dans des entreprises qui visent à utiliser l'analyse prédictive depuis 2011 Source : Rock Health funding database. Deals supérieurs à 2 millions $
  22. 22. 3. Etudes épidémiologiques et prévention des risques sanitaires Un exemple. Au Liberia, crisis.net a permis de réaliser une cartographie du virus Ebola. L’algorithme de Crisis.net analyse et collecte en continu les données diffusées à chaque instant par des organisations ou des médias, via les réseaux sociaux, les flux RSS. Cette carte répertorie toutes les données relatives aux cas de contamination ou de décès et permet de visualiser la progression de l’épidémie.
  23. 23. 4. L’individualisation du parcours de soin 9 000 000 000 € coût annuel de la non-observance en France Un des leviers pour améliorer l’observance passe par le développement des nouvelles solutions de e-santé et m-santé (santé mobile) tout au long du parcours patient, de la consultation jusqu’au suivi à distance. Objectif : rendre le patient acteur de sa santé, lui apporter un soutien personnalisé, et lui donner accès à ses données.
  24. 24. 5. Une médecine génomique Un exemple : l’initiative Match Maker Exchange Ce projet regroupe des hôpitaux et centres de recherche américains, canadiens et britanniques, pour échanger à très grande échelle des données génétiques. Objectif : partager, via Internet, et comparer automatiquement les génomes de personnes malades et notamment de patients porteurs de maladies rares ou "orphelines", pour lesquelles les ressources thérapeutiques restent très limitées. Une ambition majeure : partager les bases de données génomiques pour affiner les diagnostics et créer des thérapies ciblées
  25. 25. 5. Une médecine génomique “Une infrastructure de big data peut relancer la lutte contre le cancer" Jean-Pierre Thierry Analyser les données patient qui présentent des cancers, puis les croiser avec les données génomiques, va permettre de redéfinir la classification des cancers. Intervention de Jean-Pierre Thierry à l’événement S3Odeon, Septembre 2015
  26. 26. 5 grands risques ◇ La résistance liée la perception négative du tracking ◇ La menace du secret médical ◇ La tromperie sur la finalité d’une application, le manque de fiabilité des capteurs des objets connectés de santé ◇ Le manque de fiabilité des données sources du Big data ◇ Les failles de sécurité des logiciels et des systèmes informatiques
  27. 27. 3 Recommendations Comment créer un espace de confiance numérique en France
  28. 28. Sécurité, fiabilité ◇ Renforcer la culture de la sécurité (“Privacy by design”) ◇ Elargir le périmètre d’application des textes régissant l’hébergement agréé aux données “intérmédiaires” de santé ◇ Sauvegarder les Data médicales au niveau européen dans un Cloud gouvernemental ◇ Définir des référentiels de sécurité et de fiabilité au niveau européen
  29. 29. L’éthique de l’accès : favoriser la transparence ◇ Proposer un tableau de bord du parcours des données de santé ◇ Partager les données de santé pour une évaluation en temps réel ◇ Faire un retour d’analyse au patient ◇ Co-construire un référentiel en santé mobile ◇ Encourager la simplification, se centrer sur l’usage ◇ Développer l’interopérabilité des systèmes
  30. 30. Stratégie et méthodologie ◇ Accompagner le changement Développer l’engagement des professionnels de santé Accompagner le patient-citoyen ◇ L’éthique du collaboratif : encourager la co-innovation et l’Open Data au niveau européen, vers l’émergence d’un écosystème européen innovant de la e-santé
  31. 31. Valeurs morales et déontologie ◇ Garder la confiance patient –médecin ◇ Garder un système juste, équitable et solidaire ◇ Conserver le principe d’équité dans les systèmes d’aide à la décision
  32. 32. Réponse à la problématique Le Big Data en Santé ne respecte pas aujourd'hui les principes de l'éthique. Le traitement massif de données de santé entre en contradiction avec les grands principes de la protection des données : - la minimisation : on ne collecte que les données nécessaires au but poursuivi), - la finalité : on ne collecte les données qu’en vue d’un but identifié, déclaré, légitime), - la limitation dans le temps : les données doivent être effacées une fois le but atteint, et ne peuvent être utilisées, sauf exceptions, à d’autres fins que les fins initialement déclarées). Le Big data, c’est au contraire une collecte maximale, automatique, par défaut, et la conservation illimitée de tout ce qui existe sous une forme numérique, sans qu’il y ait, nécessairement, de finalité établie a priori. L’utilité des données ne se manifeste qu’en cours de route, grâce aux pratiques statistiques de datamining, de machine- learning, etc.
  33. 33. Conclusion Il est temps de redonner confiance aux français sur l'usage massif de leurs données de santé au vu des opportunités exceptionnelles offertes par le Big Data et l’Open Data en santé, sur le plan de la santé publique et de l'économie. Je considère que les avantages liés à l’utilisation des données sont supérieurs aux risques d’une trop grande divulgation. Il faut se focaliser sur les usages qui découlent du traitement, que sur les données elles-mêmes.
  34. 34. “ C’est probablement parce que la santé n’a pas de prix qu’elle a de beaux jours devant elle. « Le tact dans l’audace c’est de savoir jusqu’où aller trop loin. » Jean Cocteau
  35. 35. Un grand merci à tous ceux qui m’ont soutenu et guidé dans cette étude Lionel Reichardt, Alexandre Stopnicki, Carlos Jaime, Stéphane Sclison, Guillaume Levavasseur, François Commagnac, Séverine Lemelle, Camille Freisz, Sylvie Donnasson, Denis Granger, Jean-Claude Sudré, Chanfi Maoulida, Délia Rahal-Lofskog.

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