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Practice Fusion centralise la comparaison des cabinets médicaux et la prise de rendez-vous

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L’utilisation d’Internet pour renforcer les relations entre médecins et patients est un phénomène grandissant aux États-Unis. Un dispositif qui semble toutefois encore difficile à mettre en place en France.



Startup looks to simplify iPad interface for dementia patients | mobihealthnews

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A startup mobile app developer is testing and preparing to launch an iPad app intended to help people with dementia (and perhaps just technophobes) navigate the tablet screen with voice commands and a simplified display. The app, called Clevermind, from a Hillside, Ill.-based company of the same name, also will help caregivers manage treatment for their loved ones.



La télémédecine entre à l'Université

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Les Universités peuvent désormais jouer un rôle essentiel dans l'enseignement et la recherche dans le domaine de la télémédecine : l'Institut Européen de Télémédecine (IET) vient d'être mis à l'honneur par le Conseil de l'Université Paul-Sabatier,...


Le « big data » s'attaque au diagnostic médical

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Le superordinateur Watson d'IBM, connu pour avoir remporté le jeu télévisé « Jeopardy ! », peut aujourd'hui aider les médecins en leur fournissant des hypothèses de traitement pour leurs patients. - Photo IBM

Où s'arrêtera le « big data » ? Le traitement informatique de gigantesques volumes de données vise déjà des secteurs aussi divers que le marketing, la finance, l'assurance, les transports ou la sécurité. Dans tous les cas, la possibilité d'analyser des masses d'informations passées et présentes pour prédire des comportements (comme l'envie d'acheter un produit ou de résilier un contrat) ou des événements (catastrophe naturelle, fraude, embouteillage…) fait rêver de nombreux acteurs. La liste est déjà longue et IBM a choisi d'y ajouter un domaine supplémentaire : l'aide au diagnostic médical.

Il y a un an, le géant de l'informatique annonçait que son superordinateur Watson, connu jusque-là pour avoir remporté le jeu télévisé « Jeopardy ! », allait trouver sa première application « sérieuse » dans lamédecine, et plus précisément dans le traitement du cancer du poumon, via un accord avec le centre spécialisé Memorial Sloan-Kettering Cancer Center, à New York. Le principe : faire ingérer à Watson des millions de pages d'articles scientifiques, puis lui demander de les comparer avec les données biologiques (analyses, résultats d'imagerie…) et personnelles (âge, antécédents…) du patient, pour enfin proposer au médecin des hypothèses de traitement.

« Watson s'appuie pour cela sur trois compétences complémentaires qu'il est, à ma connaissance, le seul à réunir, détaille Patrice Poiraud, directeur business analytics et optimisation chez IBM France. D'abord sa capacité à comprendre le langage naturel : il n'a pas besoin que les données soient structurées pour fonctionner. Ensuite la possibilité de formuler des hypothèses en étant capable de les justifier. Enfin la capacité à s'adapter et à apprendre : la qualité des résultats proposés s'améliore au fur et à mesure que le nombre de cas traités augmente. »

Comprendre les données

Un an après, l'expérience a été jugée suffisamment probante pour qu'IBM commence à commercialiser les services de Watson à destination d'autres centres de soins. L'idée est de proposer un accès à distance aux médecins, en ajoutant au dossier médical informatisé du patient un bouton « Ask Watson ». En cliquant dessus, le médecin obtient en quelques secondes une série d'hypothèses de traitement, classées par ordre de pertinence, qu'il peut ensuite explorer. « L'objectif n'est pas de se substituer au médecin, indique Pascal Sempé, directeur du business development pour IBM Research, mais d'améliorer la façon dont il va prendre une décision. »

En soi, utiliser l'ordinateur pour aider les praticiens à choisir le meilleur traitement n'est pas une nouveauté. Les systèmes d'aide au diagnostic médical (SADM) sont apparus au début des années 1990 aux Etats-Unis. Mais, pendant longtemps, ces outils n'étaient pas capables de s'adapter aux données du patient et de prendre en compte l'évolution des connaissances médicales, comme le fait Watson. Ils se contentaient donc de fournir une version informatisée des protocoles en vigueur. « Le problème est que les données à traiter proviennent de sources très diverses et qu'elles ne sont pas structurées », explique Pierre-Henri Comble, coordinateur d'un rapport sur l'aide au diagnostic rédigé par Cegedim Activ pour la Haute Autorité de santé en 2010. C'est là que le « big data » entre en scène : au-delà de leur capacité à traiter rapidement de grands volumes de données, les nouveaux outils informatiques se caractérisent par leur capacité à exploiter une très grande variété de documents, qu'il s'agisse de chiffres, de phrases et même, demain, de fichiers audio ou de vidéo. C'est ce qu'on appelle l'analyse sémantique, c'est-à-dire la capacité à comprendre un document rédigé en langage naturel (un compte rendu opératoire, par exemple) pour en tirer des données exploitables. « Pour créer de meilleurs outils d'aide au diagnostic, il faudra arriver à trouver une structuration commune à toutes les pratiques médicales, ce qui est loin d'être le cas », estime Pierre-Henri Comble.

Former les médecins

Une référence commune permettrait aux systèmes d'aide au diagnostic de s'adapter à différents cas de figure - de passer du médecin spécialiste au généraliste, en quelque sorte. Pour avancé qu'il soit, Watson d'IBM n'est pour l'instant utilisé que dans un seul domaine : le cancer du poumon. Et la barrière de la langue empêche pour l'instant de l'utiliser en dehors des pays anglo-saxons.

Au-delà de ces questions techniques se pose une question de fond : les médecins sont-ils prêts à accepter les conseils fournis par un ordinateur, fût-il surpuissant ? « A titre personnel, ça ne m'emballe pas du tout, estime Francis Lévi, membre de l'Académie des technologies et directeur de l'unité rythmes biologiques et cancers de l'Inserm. D'abord parce que l'idée d'établir des arbres de décision personnalisés aboutit au risque de faire de la médecine sans médecins. Ensuite parce que les données publiées dans la littérature médicale ne reflètent pas forcément la réalité de la médecine, car elles correspondent à des patients correspondant aux critères de l'étude. »

Spécialiste du calcul haute performance et ancien président du pôle Teratec, Christian Saguez estime pour sa part que ces technologies sont appelées à se développer. « Il n'y a pas de frein technologique aux outils d'aide au diagnostic, mais il y a deux domaines fondamentaux : la sécurité des données, qui ne doivent être ni communiquées ni modifiées par un tiers. Mais aussi la formation des médecins et des usagers : il faudra expliquer ces nouveaux outils pour que chacun comprenne leurs limites. »

Benoît Georges

 

Cinq domaines prometteurs

Dans un rapport rendu public la semaine dernière (« The big data revolution in healthcare ») , McKinsey évalue entre 300 et 450 milliards de dollars les sommes que le « big data » pourrait faire économiser au système de santé américain, sur un total de 2.600 milliards.
Il distingue 5 domaines où le « big data » promet de réduire les coûts :
- la prévention, avec un suivi des patients les incitant à changer leurs habitudes ;
- le diagnostic en aidant les médecins à choisir le traitement le plus approprié ;
- le personnel médical, en déterminant si le patient a besoin d'une infirmière, d'un généraliste ou d'un spécialiste ;
- la maîtrise des coûts, à la fois en automatisant les procédures de remboursement et en détectant les fraudes ;
- l'innovation, à travers les multiples apports du calcul intensif à la compréhension du vivant et à l'amélioration des traitements.



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Le rapport d’activité présente également les éléments qui concourent à la performance interne de l’Agence et met enfin en valeur les points marquants de la communication de l’ANAP en 2012.



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