Big data : impact sur l’évaluation du risque

Les points cles associes a la notion de big data sont, au-dela de la taille des donnees, leur heterogeneite (diversite des formats, donnees non validees…), la notion de valorisation (utiliser des donnees recueillies initialement pour une autre raison) et une puissance statistique tres importante. Quel pourrait etre l’impact de ce nouvel Eldorado sur l’evaluation du risque cardiovasculaire ? Actuellement, cette evaluation repose sur la combinaison de parametres cliniques, demographiques, le tabac, la biologie, les habitudes alimentaires, l’activite physique, le stress. Ces parametres sont associes en scores issus de l’epidemiologie classique. Concernant la biologie, le big data semble remettre en cause certains acquis. Par exemple, des donnees issues du projet Canheart (association de 17 bases de donnees dans l’Ontario (10 millions de personnes) suggere qu’un taux trop eleve de bon cholesterol (HDL) est associe a une surmortalite cardiovasculaire et globale. La relation lineaire entre HDL cholesterol et baisse du risque, base de certaines etudes pharmacologiques, serait fausse. Il s’agit d’une courbe en U. Pour la nutrition, l’evaluation des habitudes alimentaires va devenir plus precise (analyse d’image des repas, cocotte minute intelligente…) et les etudes nutritionnelles sont deja des modeles de e-epidemiologie comme le cohorte Nutrinet qui repose sur la participation de pres de 300 000 volontaires. Pour l’activite physique, les objets connectes et la localisation GPS remplacent deja les questionnaires complexes type Ipaq. Pour le stress et la depression, l’analyse des comportements sur le net ou des factures de telephones semblent etre d’excellents indicateurs de l’etat psychique. On peut aussi evoquer de nouveaux parametres qui vont integrer ces modeles de risque. Par exemple, nous avons montre que l’analyse automatisee de la premiere prescription a l’arrivee a l’hopital etait un tres bon predicteur de la survenue d’evenements graves pendant l’hospitalisation (dont le risque d’embolie pulmonaire). La radiomique va aussi contribuer a bouleverser l’analyse des risques cardiovasculaires. De tres nombreux acteurs sont sur les rangs en particulier les mutuelles qui se sont lancees dans le big data pour affiner leur prediction de risque et donc les cotisations des adherents. Est-ce la premiere etape vers un monde ideal ou les comportements « deviants » en sante seront detectes par big data et corrige de gre ou de force par les societes ou etats ? Bref, du paradis a l’enfer, il n’y a qu’un pas et l’enthousiasme pour ces puissants outils ne devrait pas faire oublier les enjeux ethiques et la protection de l’individu en principe au cœur de la Medecine.