Le domaine de la santé face aux enjeux du big data

L’arrivée du « big data » dans la santé, coïncide avec l’émergence d’une médecine dite « de précision »  , c’est-à-dire une médecine où l’objectif est de mieux prendre en compte les patients à la fois dans leur globalité de leur pathologie et dans leur particularité individuelle. La HAS (Haute Autorité de Santé) parle de la règle des 5B  autrement dit « administrer le Bon médicament, à la Bonne dose, sur la Bonne voie, au Bon moment, au Bon patient » . La double facilité d’accéder à des données objectives et de lancer un calcul à la volée caractéristique du « big data » est un des moteurs de cette médecine de précision. Elle est de plus en plus envisageable de par la digitalisation des données de santé qui deviennent de plus en plus présentes dans le soin et le traitement des patients. Néanmoins, si le domaine médical, comme d’autres avant lui, est appelé à se transformer grâce à des calculs à la demande réalisés sur des données devenues plus accessibles car digitalisées, il convient de s’interroger sur le substrat même d’une révolution du big data réelle ou supposée. En effet c’est d’abord la nature des données auxquelles on a nouvellement accès de manière massive (big data) qui contient les usages, les espoirs et les limites de l’émergence de la nouvelle médecine à l’ère du big data. Cet article met en avant cinq caractéristiques des données de santé pour comprendre les enjeux du big data en santé et rendre concrètement possibles de multiples applications dans ce domaine.