Un de plus.. Voici un article promotionnel pêché ce midi dans Le Monde :
LE BIG DATA AU CHEVET DE L’ASSURANCE MALADIE
15 NOV 2016
Optimiser le parcours de soins, limiter les dépenses inutiles, accentuer la pharmacovigilance pour certaines pathologies… Autant d’applications potentielles qui découlent du partenariat entre la Cnam et l’École polytechnique afin de déployer de nouvelles pistes d’exploitation des données du Système national inter-régimes de l’Assurance maladie (Sniiram). Explications avec Emmanuel Bacry, qui en préside le comité de pilotage.
Quelles sont les modalités du partenariat mis en place fin 2014, qui vous donne accès à l’intégralité des données du Sniiram ?
Ce partenariat de recherche et développement de trois ans vise à déployer de nouvelles pistes d’exploitation des données du Sniiram, qui regroupe les informations relatives au parcours de soins de tous les bénéficiaires d’une couverture maladie obligatoire en France. Dix personnes sont mobilisées à temps plein au sein de Polytechnique et deux personnes sont mises à contribution à la Cnam pour assurer le transfert technologique.
L’objet de ce partenariat étant le développement d’algorithmes définis au regard des missions de l’Assurance maladie, quels sont les enjeux de santé prioritairement ciblés ?
Le premier projet défini par la Cnam ambitionne de détecter des signaux faibles ou des anomalies en pharmaco-épidémiologie, pour lequel nous travaillons à partir d’une cohorte de diabétiques. Un projet visant à identifier des facteurs utiles à l’analyse des parcours de soins sera déployé dans un second temps. Il s’agit de défis passionnants d’un point de vue scientifique et sociétal.
En quoi consiste la nouvelle approche « data » induite par ce partenariat ?
On cherche à montrer où sont les verrous du système actuel de la Cnam. Il s’agit de définir ce que les techniques modernes de statistiques et d’informatique peuvent apporter dans le contexte de la base de données de la Cnam, dont la structure empêche de développer de nouveaux algorithmes. À travers un changement de structure, l’objectif est d’ouvrir la porte à une recherche beaucoup plus large. En pratique, nous travaillons sur 6 téraoctets de données extraites restructurées sous forme de base moderne, pour les rendre exploitables, distribuées sur un cluster de machines. Une fois cette phase d’infrastructure terminée, les algorithmes autonomes que nous avons développés parcourent cette masse de données pour repérer des signaux faibles afin de découvrir des structures cachées de certaines pathologies et formuler de nouvelles hypothèses à valider de manière classique.
1,2 milliard de feuilles de soins, 500 millions d’actes médicaux et 11 millions de séjours hospitaliers alimentent chaque année la base de données de l’Assurance maladie.
Dans quelle mesure les algorithmes développés permettront-ils d’optimiser le parcours de soins des patients ?
L’idée, c’est de faire une première passe sur la base aplatie pour tester les effets secondaires des paires de médicaments comprenant des antidiabétiques et potentiellement tirer la sonnette d’alarme, puis de valider ces hypothèses via les algorithmes de biostatistique standard. Dans cette phase de test, il ne s’agit pas d’être exhaustif mais d’évaluer si ce projet est porteur.
Quelles retombées l’Assurance maladie peut-elle en attendre ?
D’un point de vue économique, elle sera davantage impactée par le second projet portant sur le parcours de soins. Si on réussit à identifier plusieurs parcours de soins types, on pourra se poser la question de ce qui soigne le mieux et du coût moyen du parcours. Ce qui ouvre de belles perspectives, la notion de parcours – client comme de soins – parlant aux entreprises aussi bien qu’aux institutions, qui cherchent à le catégoriser afin de le structurer.
Emmanuel Bacry – Directeur de Recherche – CNRS
EMMANUEL BACRY
Directeur de Recherche – CNRS
Emmanuel Bacry est chercheur au CNRS au Centre de mathématiques appliquées (CMAP – École polytechnique), professeur et responsable de l’Initiative « Data Science » à l’École polytechnique. Après des études à l’École normale supérieure de la rue d’Ulm, il obtient une thèse de Doctorat et une Habilitation à Diriger des Recherches en Mathématiques Appliquées. Ses recherches sont effectuées avec un souci applicatif constant, en lien étroit avec les spécialistes concernés. Il a notamment travaillé sur le traitement du son, la finance statistique, les réseaux sociaux ou encore les applications dédiées à la santé.