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21 octobre 2021

La quantité de données accumulées chaque jour dans les Centres hospitaliers recèle des informations essentielles pour accroître notre connaissance du cancer : fréquence des effets secondaires, efficacité des médicaments en vie réelle, résistance de certains patients aux traitements, etc. Les technologies du big data offrent aujourd’hui l’opportunité d’exploiter ces données pour faire avancer la recherche et améliorer les soins en cancérologie.

Mais le défi est de taille. Pour le relever, Unicancer construit Consore,, un moteur de recherche puissant, capable de retrouver des informations disséminées dans le texte de centaines de milliers de dossiers des patients des Centres de lutte contre le cancer.

Consore, moteur de recherche pour le big data en cancérologie

Un complément à la recherche en laboratoire

L’étude du big data est une des priorités d’Unicancer. Son analyse doit devenir un complément incontournable à la recherche en laboratoire.

Cette approche est particulièrement utile en cancérologie, car elle permet d’étudier un nombre de patients suffisant pour segmenter les cancers en nombreux sous-types et offrir une médecine personnalisée aux patients.

Le défi technologique du big data en santé

La quantité de données en santé est massive. Les analyser est complexe, du fait de leur volume et de leur fragmentation dans de nombreuses bases et sources de données cloisonnées (PMSI, dossiers patient, dossier pharmaceutique). La plupart (80 %) de ces informations sont conservées sous forme de texte ce qui complexifie d’autant plus leur exploitation. Et les informations structurées ne sont pas non plus codées de la même façon d’un établissement à un autre.

Première étape pour une exploitation facilitée de la donnée, Consore se veut utile aux chercheurs comme aux cliniciens. Il permet :

  • L’identification simplifiée de patients à qui proposer une étude clinique multicentrique. Cette étape de sélection est dans la pratique courante coûteuse et chronophage pour les équipes de recherche. Consore identifie en quelques secondes le nombre de patients répondant aux principaux critères de sélection dans les différents centres.
  • La visualisation synthétique de l’histoire pathologique des patients (apparition d’une tumeur, récidive, métastase, second cancer et traitements) et des soins dispensés en préparation de la réunion de concertation pluridisciplinaire.
  • L’analyse de données pour des études épidémiologiques, en vie réelle ou médico-économiques.

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Adélaïde Brion

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