Orienter la recherche sur la santé cardiaque, les soins contre le cancer et la pédiatrie
Il s’agit de la première partie d’une série en deux parties sur la science des données, adaptée d’un article du Northwestern University News Center et éditée pour le public de HealthBeat.
La science des données transforme la recherche biomédicale à la Northwestern University Feinberg School of Medicine, propulsant d’importantes découvertes dans les maladies rares et courantes et traduisant ces découvertes en nouveaux traitements et en soins individualisés aux patients à un rythme accéléré.
Une grande partie de cette recherche est possible en raison de la profondeur des données hébergées dans le Northwestern Medicine Enterprise Data Warehouse (NMEDW). Cela comprend 95 millions d’admissions de patients hospitalisés et de visites ambulatoires et 101 milliards d’éléments de données (un test de laboratoire patient, par exemple) – un nombre mis à jour par 14 millions de nouveaux éléments de données chaque nuit
« La profondeur des données sur ces personnes nous permet désormais d’approfondir d’une manière qui n’a jamais été possible auparavant et de vraiment comprendre les réponses individuelles aux traitements », a déclaré Donald Lloyd-Jones, MD, président de la médecine préventive et directeur de la Northwestern University Clinical et Institut des sciences translationnelles. « Cela nous permet de développer une véritable médecine de précision afin que nous puissions mieux adapter les traitements aux personnes les plus susceptibles de réagir et les moins susceptibles d’avoir des effets indésirables. C’est la fin du jeu. C’est l’avenir de la médecine.
Les résultats d’analyses approfondies des données éclairent déjà la recherche dans des domaines tels que les maladies cardiovasculaires, le cancer et les soins pédiatriques critiques.
Science des données et santé cardiaque
Un exemple parfait de la façon dont la science des données façonne les soins à Northwestern Medicine est la recherche de Sanjiv Shah, MD, professeur agrégé de médecine à la division de cardiologie. Il utilise des dossiers de santé électroniques pour identifier les patients à inscrire à un programme clinique spécialisé dans l’insuffisance cardiaque et à un essai clinique. Ensuite, il utilise une combinaison de phénotypage profond et d’apprentissage automatique pour découvrir de nouvelles façons de comprendre le processus de la maladie et, en fin de compte, d’améliorer le traitement.
« Nous considérons cela comme un paradigme de la manière dont nous voulons aider un certain nombre de programmes cliniques à évoluer », a déclaré Lloyd-Jones. « Nous les aidons à aligner leurs missions cliniques et de recherche en exploitant la puissance analytique de la science des données. »
Science des données et soins pédiatriques critiques
Mark Wainwright, MD, PhD, professeur de pédiatrie et de neurologie, et son équipe recherchent les signaux de la science des données pour améliorer les résultats des enfants gravement malades à l’hôpital pour enfants Anne & Robert H. Lurie de Chicago. Ce groupe développe des outils pour intégrer et analyser les données de tous les différents dispositifs de surveillance attachés à un enfant gravement malade afin de fournir une alerte plus précoce des changements dans l’état d’un patient qui nécessitent l’intervention de l’équipe médicale. En analysant la trajectoire de milliers de patients pédiatriques en soins intensifs, ils feront développer par des ordinateurs un algorithme de signaux pour avertir d’une situation instable nécessitant une attention immédiate.
« Ce serait inestimable, nous permettant de détecter beaucoup plus tôt les signaux subtils indiquant qu’un enfant s’aggrave », a déclaré le Dr Wainwright. « Nous pourrions alors intervenir et prévenir un arrêt cardiaque ou d’autres complications graves. »
Science des données et soins contre le cancer
La science des données est également sur le point de transformer les soins contre le cancer alors que les scientifiques analysent des volumes d’informations génétiques critiques pour développer un traitement plus personnalisé et efficace pour chaque patient. Ramana Davuluri, PhD, directeur de l’Informatics Cancer Core au Robert H. Lurie Comprehensive Cancer Center de l’Université Northwestern, développe des méthodes d’analyse d’ensembles de données dans plusieurs domaines d’étude de patients atteints de glioblastome, la tumeur cérébrale maligne la plus courante et la plus agressive ainsi que les cancers de la prostate, du sein et des ovaires. L’objectif est d’analyser les différences génétiques entre les groupes de patients au sein de chaque cancer afin de déterminer quels traitements les aideront le mieux.
Pour en savoir plus sur la façon dont les scientifiques extraient des informations à partir de vastes volumes de données et de dossiers médicaux électroniques, lisez la deuxième partie.
