{"id":5691,"date":"2019-06-21T10:46:12","date_gmt":"2019-06-21T10:46:12","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.kolabtree.com\/?p=5691"},"modified":"2019-06-21T11:37:30","modified_gmt":"2019-06-21T11:37:30","slug":"top-4-use-cases-of-data-science-in-healthcare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-4-use-cases-of-data-science-in-healthcare\/","title":{"rendered":"Les 4 principaux cas d'utilisation de la science des donn\u00e9es dans le secteur de la sant\u00e9"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Table des mati\u00e8res<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f16655e526c\" aria-label=\"Table des mati\u00e8res\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f16655e526c\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-4-use-cases-of-data-science-in-healthcare\/#1_Clinical_trials\" title=\"1. Les essais cliniques\">1. Les essais cliniques<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-4-use-cases-of-data-science-in-healthcare\/#2_Real-time_patient_monitoring\" title=\"2. Suivi du patient en temps r\u00e9el\">2. Suivi du patient en temps r\u00e9el<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-4-use-cases-of-data-science-in-healthcare\/#3_Public_health_epidemiology\" title=\"3. Sant\u00e9 publique et \u00e9pid\u00e9miologie\u00a0\">3. Sant\u00e9 publique et \u00e9pid\u00e9miologie\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-4-use-cases-of-data-science-in-healthcare\/#4_Improving_patient_care\" title=\"4. Am\u00e9liorer les soins aux patients\">4. Am\u00e9liorer les soins aux patients<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-4-use-cases-of-data-science-in-healthcare\/#Privacy_concerns\" title=\"Probl\u00e8mes de confidentialit\u00e9 \">Probl\u00e8mes de confidentialit\u00e9 <\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><b>Le secteur des soins de sant\u00e9 dispose d'une pl\u00e9thore de donn\u00e9es au bout des doigts. Cependant, nombreux sont ceux qui doivent encore utiliser ces donn\u00e9es \u00e0 bon escient.  Ici, Paul Ricci, un <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/services\/data-science-analytics\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=HealthcareData-Ricci\">sp\u00e9cialiste des donn\u00e9es en freelance<\/a> sur Kolabtree, <\/b><b>explains some use cases of data science in healthcare and how it can improve <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">recherche<\/a> and patient care.<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les services de sant\u00e9 du monde entier sont soumis \u00e0 des pressions croissantes pour \u00eatre plus efficaces et am\u00e9liorer les r\u00e9sultats cliniques. L'analyse de donn\u00e9es peut \u00eatre utilis\u00e9e pour \u00e9clairer une meilleure prise de d\u00e9cision au niveau clinique et op\u00e9rationnel et aider le secteur \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 ces demandes. Voici quelques-unes des principales applications de la science des donn\u00e9es dans les soins de sant\u00e9, ainsi que son impact sur la recherche.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Clinical_trials\"><\/span><b>1. Les essais cliniques<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Une r\u00e9cente <\/span><a href=\"https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jamainternalmedicine\/article-abstract\/2702287?utm_campaign=articlePDF&amp;utm_medium=articlePDFlink&amp;utm_source=articlePDF&amp;utm_content=jamainternmed.2018.3931\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00e9tude<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> a constat\u00e9 que le co\u00fbt m\u00e9dian des essais cliniques de base qui conduisent \u00e0 l'approbation d'un m\u00e9dicament est de $19 millions. L'industrie doit trouver des moyens d'accro\u00eetre l'efficacit\u00e9 des essais cliniques, afin de r\u00e9duire ce co\u00fbt. L'analyse des donn\u00e9es peut \u00eatre utilis\u00e9e de plusieurs mani\u00e8res pour accro\u00eetre l'efficacit\u00e9 des essais cliniques. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Des \u00e9chantillons de plus grande taille :<\/strong> Gr\u00e2ce aux progr\u00e8s r\u00e9cents des capacit\u00e9s d'analyse des donn\u00e9es, les essais cliniques peuvent d\u00e9sormais porter sur des \u00e9chantillons de taille beaucoup plus importante. Il est \u00e9galement plus facile d'identifier des mod\u00e8les significatifs dans les donn\u00e9es qui pourraient autrement \u00eatre manqu\u00e9s. Gr\u00e2ce \u00e0 ces d\u00e9veloppements, les donn\u00e9es des essais cliniques peuvent \u00eatre plus compl\u00e8tes, plus pr\u00e9cises et plus fiables, ce qui est important pour les demandes d'autorisation de la MHRA ou de la Commission europ\u00e9enne. <a href=\"https:\/\/blog.kolabtree.com\/how-to-get-fda-approval-4-expert-tips\/\">Approbation de la FDA<\/a>. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Une meilleure prise de d\u00e9cision :<\/strong> L'analyse des donn\u00e9es peut \u00e9galement contribuer \u00e0 une meilleure prise de d\u00e9cision dans les essais cliniques. Nous pouvons examiner les tendances r\u00e9centes et les r\u00e9sultats pr\u00e9vus pour prendre de meilleures d\u00e9cisions qui augmentent l'efficacit\u00e9 des essais, r\u00e9duisent les co\u00fbts et assurent une plus grande s\u00e9curit\u00e9 aux patients. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>\u00c9tudes r\u00e9trospectives :<\/strong> En outre, nous pouvons utiliser l'analyse des donn\u00e9es pour tirer le meilleur parti de chaque ensemble de donn\u00e9es. Lors des anciens essais cliniques, les donn\u00e9es n'\u00e9taient pas analys\u00e9es aussi minutieusement qu'elles le seraient aujourd'hui. Des \u00e9tudes r\u00e9trospectives sont couramment men\u00e9es pour r\u00e9analyser ces donn\u00e9es \u00e0 l'aide de techniques avanc\u00e9es d'analyse des donn\u00e9es, ce qui permet de d\u00e9couvrir des sch\u00e9mas qui n'avaient pas \u00e9t\u00e9 identifi\u00e9s \u00e0 l'origine. Les \u00e9tudes r\u00e9trospectives peuvent \u00e9galement \u00eatre men\u00e9es pour tester une hypoth\u00e8se secondaire - un moyen abordable d'obtenir plus d'informations sur un m\u00e9dicament sans collecter davantage de donn\u00e9es. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Un conseil de pro :<\/strong> Le biais de s\u00e9lection dans un essai clinique peut invalider les r\u00e9sultats. Assurez-vous donc que votre \u00e9chantillon de patients repr\u00e9sente \u00e9quitablement la population qui vous int\u00e9resse. Vous pouvez \u00e9viter le biais de s\u00e9lection en comparant les donn\u00e9es d\u00e9mographiques de votre \u00e9chantillon avec les donn\u00e9es de recensement de la population concern\u00e9e et en vous assurant qu'il n'y a pas de divergences. Si votre \u00e9chantillon est biais\u00e9, il peut \u00eatre possible de le corriger en donnant plus de poids aux \u00e9chantillons sous-repr\u00e9sent\u00e9s qu'aux \u00e9chantillons sur-repr\u00e9sent\u00e9s. <\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Real-time_patient_monitoring\"><\/span><b>2. Suivi du patient en temps r\u00e9el<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La surveillance des patients en temps r\u00e9el devient de plus en plus r\u00e9alisable \u00e0 mesure que les possibilit\u00e9s d'utilisation des donn\u00e9es augmentent. Les applications de <a href=\"https:\/\/blog.kolabtree.com\/wearable-technology-changing-the-face-of-healthcare\/\">les technologies portables dans les soins de sant\u00e9<\/a> pourrait surveiller les param\u00e8tres du patient, tels que la pression art\u00e9rielle et le rythme cardiaque, et transmettre les informations aux professionnels de la sant\u00e9 via le cloud. Cela pourrait r\u00e9duire, voire \u00e9liminer, la n\u00e9cessit\u00e9 de visites et de tests r\u00e9guliers des patients, ce qui permettrait de r\u00e9aliser des \u00e9conomies consid\u00e9rables et d'accro\u00eetre l'efficacit\u00e9 des essais cliniques.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Public_health_epidemiology\"><\/span><b>3. Sant\u00e9 publique et \u00e9pid\u00e9miologie\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La technologie du traitement du langage naturel automatise l'analyse de millions de donn\u00e9es m\u00e9dicales, ce qui facilite la pr\u00e9vision et la pr\u00e9vention des maladies. Par exemple, les informations provenant des pharmacies et des m\u00e9decins g\u00e9n\u00e9ralistes, concernant les prescriptions vendues et les diagnostics effectu\u00e9s, peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour d\u00e9tecter une \u00e9pid\u00e9mie et agir rapidement pour \u00e9viter qu'elle ne se propage davantage.<\/span><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.kolabtree.com\/six-ways-biostatistics-transforming-healthcare\/\">Biostatisticiens<\/a> (statisticiens travaillant avec des donn\u00e9es biologiques et m\u00e9dicales) con\u00e7oivent activement des enqu\u00eates et \u00e9valuent l'impact des programmes de sant\u00e9 publique. Historiquement, les statisticiens ont contribu\u00e9 \u00e0 \u00e9tablir des corr\u00e9lations importantes qui ont eu un impact sur le monde - par exemple, le lien entre le tabagisme et le cancer du poumon.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Improving_patient_care\"><\/span>4. Am\u00e9liorer les soins aux patients<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-size: 14px;\">\u00c0 l'avenir, les dossiers m\u00e9dicaux \u00e9lectroniques (DME) pourraient \u00eatre enti\u00e8rement num\u00e9riques et connect\u00e9s dans le nuage, de sorte que toute personne disposant d'une autorisation puisse y acc\u00e9der. Les patients pourraient recevoir des alertes lorsqu'un rendez-vous est pr\u00e9vu ou que les r\u00e9sultats d'un test sont disponibles, et les professionnels de la sant\u00e9 pourraient surveiller la sant\u00e9 de leurs patients \u00e0 distance. Toutefois, pour que cette vision devienne r\u00e9alit\u00e9, il faut r\u00e9soudre divers probl\u00e8mes de s\u00e9curit\u00e9 et de confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n<p>Il existe divers autres cas d'utilisation du data scientist dans le domaine des soins de sant\u00e9, mais l'objectif ultime est le m\u00eame : am\u00e9liorer la recherche et la prestation des soins de sant\u00e9, les rendre plus accessibles et abordables, et acc\u00e9l\u00e9rer les soins et l'accompagnement des patients.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Privacy_concerns\"><\/span><b>Probl\u00e8mes de confidentialit\u00e9 <\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Vous avez peut-\u00eatre entendu l'histoire du d\u00e9taillant am\u00e9ricain Target qui a d\u00e9couvert qu'une fille \u00e9tait enceinte avant qu'elle ne le dise \u00e0 son p\u00e8re. Target a mis au point une strat\u00e9gie pour pr\u00e9dire lesquelles de ses clientes \u00e9taient enceintes en se basant sur les articles qu'elles achetaient. Il a ensuite envoy\u00e9 \u00e0 ces clientes du mat\u00e9riel de marketing li\u00e9 aux b\u00e9b\u00e9s par la poste. Lorsqu'une jeune fille de 17 ans du Minnesota a re\u00e7u ce mat\u00e9riel, ses parents ont \u00e9t\u00e9 constern\u00e9s et ont intent\u00e9 un proc\u00e8s contre Target. Le message de cette histoire est qu'il faut \u00eatre conscient du potentiel des cons\u00e9quences involontaires de l'analyse des donn\u00e9es. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Un autre exemple de mauvaise utilisation de l'analyse des donn\u00e9es est le r\u00e9cent scandale de Cambridge Analytica. L'entreprise a obtenu des donn\u00e9es personnelles \u00e0 partir des profils Facebook de millions de personnes sans leur consentement et les a utilis\u00e9es \u00e0 des fins politiques. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les donn\u00e9es relatives aux soins de sant\u00e9 sont des informations sensibles que les patients confient aux gouvernements, aux cabinets priv\u00e9s, aux h\u00f4pitaux et aux agences de sant\u00e9. Si vous envisagez de partager les donn\u00e9es des personnes, vous devez d'abord vous assurer qu'elles vous ont donn\u00e9 leur consentement pour partager leurs donn\u00e9es comme vous le souhaitez.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>&#8212;<br \/>\n<strong>Vous cherchez \u00e0 embaucher un <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/services\/data-science-analytics\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=HealthcareData-Ricci\">sp\u00e9cialiste des donn\u00e9es en freelance<\/a> ou un biostatisticien ? Publiez votre projet sur Kolabtree et obtenez gratuitement des devis d'experts. Vous pouvez \u00e9galement contacter <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/paul-ricci\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=HealthcareData-Ricci\">Paul Ricci<\/a> pour vos besoins.\u00a0<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le secteur des soins de sant\u00e9 dispose d'une pl\u00e9thore de donn\u00e9es au bout des doigts. Cependant, beaucoup doivent encore utiliser ces donn\u00e9es \u00e0 bon escient.  Paul Ricci, un scientifique ind\u00e9pendant sp\u00e9cialis\u00e9 dans les donn\u00e9es sur Kolabtree, explique ici quelques cas d'utilisation de la science des donn\u00e9es dans le secteur des soins de sant\u00e9 et comment elle peut am\u00e9liorer la recherche et les soins aux patients. Les services de sant\u00e9 du monde entier sont<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-4-use-cases-of-data-science-in-healthcare\/\" title=\"Lire la suite\">Lire la suite<\/a><\/div>","protected":false},"author":12,"featured_media":5695,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[398,443,433],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Top 4 Use Cases of Data Science in Healthcare - The Kolabtree Blog<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/zh\/top-4-use-cases-of-data-science-in-healthcare\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Top 4 Use Cases of Data Science in Healthcare\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"The healthcare industry has a plethora of data at its fingertips. 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