Quand les usages de l’entrepôt de données réuniront les 4P et les 4V

Quand les usages de l’entrepôt de données réuniront les 4 P et les 4 V

Un entrepôt de données assure le stockage et le partage de toutes sortes de données patients, y compris les données biomédicales, les prescriptions ou les données médico-économiques, voire des données génomiques et d’imagerie. Mais comment ce type de plateforme peut-il contribuer à améliorer les pratiques des professionnels de Santé ?

Trois usages principaux pour les soins, la recherche et le pilotage médico-économique

On peut identifier différents segments d’usages, selon l’écosystème dans lequel on se place. Les deux usages les plus courants sont relatifs au parcours de soins et à la recherche. Pour les premières, il s’agit de la mise à disposition des données médicales et de soins d’un patient contenues dans le SI hospitalier, les données biomédicales, médico-économiques et autres, fournies par l’ensemble des sources de l’hôpital, ainsi que dans les cabinets de ville, voire dans le DMP. Dans le domaine de la recherche d’autre part, l’entrepôt de données peut fouiller l’ensemble des données et agréger des informations de type médical, socio-économiques ou médico-économiques pour les mettre à la disposition d’études cliniques.

Réaliser un suivi analytique des pathologies chroniques ou des vigilances sanitaires

Dans un avenir proche, nous devrions voir apparaître différents autres usages de cet entrepôt de données. Tout d’abord, dans un contexte de suivi analytique des pathologies chroniques, de l’hygiène de vie des populations, voire de leur environnement, la concentration des données issues des appareils biomédicaux, tout au long de son parcours, ainsi que des dispositifs médicaux à domicile, auront une importance majeure. L’entrepôt de données pourra intégrer, d’autre part, les vigilances pharmacologique, matérielle, épidémiologique, voire environnementale, qui seront mises à la disposition de l’intelligence artificielle. Dans le même ordre d’idées, les directions financières des établissements de Santé, ou autres organisations, utiliseront cette technologie pour réaliser le pilotage économique de leur structure et adapter leur offre de soins.

 

L’avenir commun des 4 P et des 4 V

Mais l’usage le plus prometteur de l’entrepôt de données, eu égard à son niveau d’ouverture et d’adaptabilité, se place sur le champ de la recherche étendue à la médecine prédictive, préventive, personnalisée et participative (4 P). Car l’architecture d’une telle solution permet de fédérer toutes les plateformes de stockage, grâce à son haut niveau d’interopérabilité qui permet de normer les données selon un référentiel unique avec des codages normalisé de type HL7 FHIR. Un chercheur pourra ainsi, dans ce cadre, accéder à une trentaine de bases de données de façon simple et exhaustive, y compris depuis d’autres écosystèmes que le sien, comme par exemple les cohortes nationales et les plateformes socio-économiques ou environnementales. Dans un avenir proche, on associera les 4 V (Velocity, Volume, Veracity et Versatility) de l’entrepôt de données aux 4 P de la médecine.

 

Une offre unique d’usage médical et de recherche pour des cohortes enrichies

Un exemple d’usage avéré d’entrepôt de données est le projet e-Hop à l’initiative du laboratoire LTSI (université de Rennes, CHU de Rennes et l’Inserm) et déployé sur 6 CHU et un CLCC de la région Bretagne. Ce projet est porté par le GCS Hugo qui a permis le financement et la gouvernance de ce projet. Outre la consolidation de l’ensemble des données pour chaque établissement, la solution permet de gérer l’accès à ces données par les chercheurs via un portail qui permet de contrôler les demandes et de les tracer. La solution propose également un module de fouille et d’extraction des données puissant tant pour les données structurées que pour les données non structurées.  Le projet évolue maintenant vers la consolidation des différents entrepôts vers un méta entrepôt régional permettant également le croisement des données ainsi consolidées avec des données provenant des grandes cohortes nationales comme les données du Sniram. Les données de ces entrepôts sont également utilisées dans le cadre de projets de recherche principalement dans le cadre de l’IA et du Deep Learning. A noter que ce projet est porté par l’industrie au travers d’Enovacom qui vient également de créer un laboratoire de recherche commun avec les équipes de recherche de Rennes au sein du LTSI. Ce projet préfigure bien ce que pourrait être l’architecture et les services pour la mise en commun des données des établissements de soins dans le cadre du Health Data Hub National.

L’entrepôt de données sera assez ouvert et versatile pour répondre à ces cas d’usages complexes, ce qui lui confèrera une place centrale dans un avenir proche.