Parmi les exceptions françaises, l'Assurance Maladie. Derrière un simple numéro de sécurité sociale, l'âge, le sexe, l'adresse, les consultations médicales, le nom du médecin, les prescriptions, et cela pour 65 millions d'assurés : une mine d'or, unique au monde.

Santé et big data
Santé et big data © Getty / Reb images

Aucun autre pays au monde n'a cette richesse de données. La plus grande mutuelle américaine ne compte que 8 millions d'assurés dans ses fichiers. Cependant,  si riches soient-elles, les données françaises sont, au départ,  récoltées dans un seul but:  rembourser l'assuré. Pourtant, si on parvient à les faire "parler", il devient possible d'imaginer en tirer des informations précieuses pour les économistes de la santé, les épidémiologistes ou les chercheurs.  Aujourd'hui , l'Assurance Maladie sait extraire de ses bases, des informations de santé publique. Elle a par exemple mis en évidence le lien entre pilule de 3ème génération et embolie pulmonaire. Elle a aussi fait retirer  du marché en 2011 le Pioglitazone, un anti-diabétique, pour ses effets indésirables: il augmentait l'incidence du cancer de la vessie  Mais la base est si peu adaptée que ça lui prend un temps fou. 

Quand les mathématiciens entrent dans le jeu

Désormais, les épidémiologistes de l'assurance maladie ne sont plus les seuls à creuser la mine. L'Ecole Polytechnique entre en jeu.  L'initiative "Data science" a commencé il y a 3 ans. La première étape a consisté à créer une méthode d'extraction des données qui fonctionne vite. Une sorte de pipe line qui remplace les allers/retours dans les 800 tableaux où sont aujourd'hui consignés les informations des assurés médicaux.  Emmanuel Bacry, mathématicien chercheur au CNRS a réussi, avec  son équipe à Polytechnique,  à mettre au point cette simplification et à faire en sorte que toutes les informations d’intérêt figurent dans un tableau à une seule ligne par assuré.  Avec son pipe line et les algorithmes qui vont bien, ces chercheurs peuvent ainsi traquer  les effets secondaires des médicaments. Après un premier succès  qui était en fait une preuve de concept (sur le Pioglitazone),  une deuxième étude a commencé. Il s'agit de confronter 40 anxiolytiques, antidépresseurs et  sédatifs différents  à 2 millions et demi de malades de + 65 ans et de voir s'il existe un risque accru de fractures.   

Un partenariat en Big Data renouvelé

Après avoir fait la preuve de concept, Polytechnique et l'assurance maladie viennent de renouveler leur partenariat pour 3 ans.   En effet, l'efficacité de la méthode et des algorithmes laissent envisager le passage au crible tous les effets secondaires rares mais graves des traitements médicaux .  A l'heure où l'on parle de plus en plus de médecine personnalisée, il serait aussi  opportun d'aller chercher dans le dossier médical de chacun d'entre nous, les infos qui permettraient de mieux nous soigner. Plus vite, plus efficacement, à moindre coût. Et ce, en fonction de nos antécédents, de nos particularités, de notre histoire médicale . Analyser et noter les parcours de soins , c'est le 2ème volet de recherche prévu ces 3 prochaines années.  Enfin un 3ème volet entre polytechnique et l'assurance maladie vise à identifier les fraudes. Notamment les médecins qui délivrent des ordonnances de complaisance pour délivrer des psychotropes.  Aujourd'hui, les informaticiens se déplacent au siège de la CNAM pour travailler. Ils ont interdiction de sortir les données. A terme, l'idée est de transmettre le savoir faire à l'assurance maladie pour qu'elle gère elle-même cette mine d'informations. Qu'elle entre dans le monde du Big Data. 

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