La donnée est l'avenir des biosciences

Le big data et les technologies associées promettent de résoudre les défis auxquels est confronté le secteur des biosciences. La promesse est simple : si les entreprises peuvent exploiter le volume des données patients, elles pourront en tirer des indications significatives qui permettront d'améliorer aussi bien l'expérience du patient que les résultats de travaux de recherche.

Pourtant, la production d’informations utilisables est loin d’être triviale. Les acteurs des biosciences collectent des quantités massives de données qui excèdent la capacité de traitement de la plupart d’entre eux, en particulier en temps réel. Ce phénomène représente un aspect essentiel pour l’amélioration du service dispensé aux patients, des résultats en matière de santé et des bénéfices pour les entreprises.

La réponse à ces défis nécessite de faire appel à des technologies modernes, telles que l’intelligence artificielle et le machine learning, dans la mesure où les solutions actuellement disponibles sont insuffisantes pour permettre aux entreprises de mettre à profit la montagne de données en leur possession. Même la visualisation des données tout au long du parcours patient est aujourd’hui hors de portée des acteurs du secteur au moyen des technologies classiques.

Un nouveau modèle technologique

Jusqu’à présent, le secteur a eu recours à la technologie pour résoudre certains problèmes spécifiques. En conséquence, de nombreuses entreprises ont investi du temps et des ressources dans des solutions technologiques qui peinent à suivre le rythme des changements. Pour bénéficier des avantages du big data, le secteur doit commencer par identifier les résultats visés, puis rechercher la technologie adéquate.

Le processus d’identification et d’adoption de technologies de transformation doit se dérouler en trois étapes. Premièrement, partir des résultats souhaités par tous les acteurs et procéder à rebours afin de déterminer exactement ce qui est nécessaire pour y parvenir. Deuxièmement, identifier et analyser les données disponibles pour en tirer des enseignements. Cela implique de disposer d’une visibilité complète sur la totalité des données, y compris les dark data, dont une entreprise peut ne pas avoir conscience de l’existence. Troisièmement, s’appuyer sur les informations obtenues afin de concevoir et automatiser de nouveaux modèles économiques et processus métiers qui seront mis au service du secteur aujourd’hui et à l’avenir.

En suivant cette approche, les acteurs des biosciences pourront exploiter les données des patients en temps réel. Par exemple, l’utilisation de capteurs et d’accessoires connectés pour le diagnostic précoce de maladies chroniques ou de troubles mentaux permettra à ceux-ci de bénéficier de soins personnalisés. Chaque individu recevra des recommandations sur mesure en matière de régime alimentaire, d’exercice physique, de traitements et de gestion appropriée des affections de longue durée. Les prestataires de santé disposeront quant à eux d’une vision complète de l’état de santé du patient, ce qui aura pour effet de renforcer la sûreté et l’efficacité du traitement. Pour que ces scénarios deviennent possibles, il est nécessaire d’opérer un changement radical dans le mode de stockage, d’analyse et de partage des données de santé.

Vers une interopérabilité poussée des données

L’avenir de l’écosystème de santé réside dans une meilleure interopérabilité des données médicales. Cela implique que toutes les données pertinentes liées aux patients soient accessibles en vue de mener des recherches et des actions, quel que soit l’endroit où la personne vient chercher un traitement ou un conseil. A travers tout un réseau d’équipements et de capteurs interconnectés, les personnes recevront des soins personnalisés, ainsi que des conseils de prévention et des traitements destinés à améliorer leur bien-être. L’ensemble repose sur des technologies à chaque étape du parcours patient, comprenant l’extraction en temps réel d’informations destinées à mieux éclairer les produits et services de santé et à en améliorer les résultats.

Cela dépendra également de la capacité à intégrer la transmission et l’échange de données entre les différents organismes afin de pouvoir dispenser des soins centrés sur le patient, par exemple des diagnostics précoces et des traitements préventifs. De même, l’accès instantané aux analyses de données par tous les acteurs de santé permettra de réduire les coûts et d’améliorer les résultats de l’action sanitaire, la qualité du service prodigué aux patients et les découvertes scientifiques.

L’évolution vers une interopérabilité accrue des données va non seulement aider les praticiens à gérer les maladies coûteuses mais aussi apporter davantage de transparence. Cette interopérabilité est indispensable au traitement efficace des maladies chroniques et mentales. En son absence, l’ambition future de poser des diagnostics précoces et de dispenser aux patients des soins et conseils personnalisés est tout simplement irréalisable. Alors que des pays adoptent des mesures de transparence et élargissent le périmètre des réglementations existantes, les acteurs des biosciences vont demeurer sous pression dans ce domaine.

Les perspectives

Les biosciences sont un secteur en évolution rapide, où le cadre réglementaire change en permanence. Ce secteur est également soumis à une pression considérable pour maîtriser ses coûts, offrir un service personnalisé aux patients et améliorer les résultats en matière de santé. La technologie capable de s’adapter à des exigences variables de manière à assurer la cohérence des résultats et la conformité aux réglementations leur sera une alliée précieuse. Les entreprises les plus avancées dans cette transformation numérique seront prêtes pour un futur où la médecine personnalisée, la télémédecine et l’Internet des objets médicaux (IoMT) seront une réalité reposant sur des plateformes de données interopérables.