Blockchain : des opportunités dans le domaine de la santé

Blockchain : des opportunités dans le domaine de la santé

Définition et Historique de la Blockchain

La « Blockchain » est une nouvelle technologie de stockage et de transmission de données, transparente, sécurisée et fonctionnant sans organe de contrôle.

Les bitcoins sont la fameuse monnaie ayant permis au grand public de découvrir cette technologie de rupture. Qu’en est-il de son applicabilité en Santé ?

Par extension, une blockchain constitue une base de données qui contient l’historique de tous les échanges effectués entre ses utilisateurs depuis sa création. Une blockchain publique peut être assimilée à un grand livre, anonyme et infalsifiable. Il faut s’imaginer « un très grand cahier, que tout le monde peut lire librement et gratuitement, sur lequel tout le monde peut écrire, mais qui est impossible à effacer et indestructible. », comme l’écrit le mathématicien Jean-Paul Delahaye.

La première blockchain est apparue en 2008 avec la monnaie numérique Bitcoin. Le caractère décentralisé de la blockchain, couplé avec sa sécurité et sa transparence, promet des applications bien plus larges que le domaine monétaire.

Applications générales de la technologie chaîne de blocs

On peut classer l’utilisation de la blockchain en trois catégories :

  • Les applications pour le transfert d’actifs (utilisation monétaire, mais pas uniquement : titres, votes, actions, obligations…).
  • Les applications de la blockchain en tant que registre : elle assure ainsi une meilleure traçabilité des produits et des actifs.
  • Les smart contracts : il s’agit de programmes autonomes qui exécutent automatiquement les conditions et termes d’un contrat, sans nécessiter d’intervention humaine une fois démarrés.

Les champs d’exploitations sont immenses, notamment en santé dans le cadre de la gestion de données patients, la sécurisation des données de santé ou la traçabilité des médicaments.

La Blockchain et la santé

blockchain application sante

On estime aujourd’hui à environ 15% la part de médicaments contrefaits en circulation dans les pays en développement. L’Organisation Mondiale de la Santé (OMS) estime à 700.000 le nombre de décès annuel liés à ces contrefaçons. Un moyen de lutter contre ce phénomène serait de créer un système universel garantissant la traçabilité des médicaments. La blockchain, en tant que registre distribué, pourrait permettre aux différentes entreprises pharmaceutiques, aux régulateurs et même aux particuliers d’utiliser la même base de données, sans qu’une seule entreprise ou institution n’en soit propriétaire.

Ce mécanisme de “certification” des médicaments pourrait être étendu aux données de santé au sens large. En certifiant les dossiers médicaux sur une blockchain, on ajoute une couche supplémentaire de sécurité : toute mise à jour d’un document est enregistrée dans la blockchain, sans que les documents eux-mêmes aient besoin d’y être stockés.

Mais l’application la plus pertinente sur le quotidien des patients et des professionnels de santé pourrait concerner la gestion des données médicales, notamment en permettant au patient de se réapproprier ses données et d’en gérer l’accès. Chaque patient pourrait ainsi paramétrer son dossier médical de façon à en autoriser l’accès (total ou partiel) aux personnes de son choix (médecin traitant, famille…). Il pourrait également requérir un certain nombre de signatures (clés privées) pour en ouvrir l’accès.

En enregistrant par la suite les étapes du parcours de soins dans une blockchain regroupant institutions de santé et assureurs, il serait possible d’automatiser le paiement des prestations médicales nécessaires, grâce à des « smart contracts ».

En ayant une vision à plus long terme, il serait même imaginable que les patients puissent anonymement monétiser leurs données auprès des industries pharmaceutiques, permettant à celles-ci d’étudier les résultats de leurs traitements sur une population plus large. De leur côté, les patients seraient automatiquement indemnisés lorsque l’entreprise accéderait aux données souhaitées. A la clef un échange gagnant-gagnant pour les patients qui ont un contrôle accru sur leurs informations comme pour les laboratoires qui pourront préciser leurs recherches avec le traitement d’échantillons statistiques à la fois plus larges et plus pertinents.

On voit ici les dérives potentielles d’un système non régulé, il est donc important de s’approprier dès aujourd’hui la compréhension de ces nouveaux outils pour écrire l’histoire de la santé de demain…

Article rédigé par le Dr Daniel Toledano

Mathématiques & Numérique, prédire les rechutes, mieux suivre les patients

Mathématiques & Numérique, prédire les rechutes, mieux suivre les patients

L’institut Rafaël a renforcé son équipe de recherche par des équipes scientifiques et médicales travaillant ensemble à la constitution de modèles innovants de recherche et la création de nouveaux outils numériques.

L’exemple de collaboration avec l’équipe des docteurs Fabrice Denis, Christophe Le Tellier et Clément Draghi, ayant développé Moovecare « application web de suivi des symptômes autoévalués des patients traités pour un cancer du poumon ».

Classiquement, les médecins cherchent à détecter les rechutes de la maladie par la réalisation de nombreux scanners et autres examens complémentaires comme le TEP scanner, les bilans sanguins…etc.

En cherchant à améliorer la prédiction des rechutes, nos chercheurs ont participé aux nombreux travaux démontrant l’impact puissant de l’environnement dans lequel se développe la tumeur. Regarder l’environnement autour de la tumeur (l’individu dans sa globalité), plutôt que la tumeur isolément, a permis d’améliorer la prédiction de la rechute.

Des modèles mathématiques, prenant en compte l’immunité de chaque patient, et la dynamique tumorale dans son environnement, a permis de paramétrer des outils connectés et développer des applications Web permettant au patient de s’autoévaluer – par exemple pour des patients suivis pour des cancers du poumon, sur une échelle de 0 à 3 – une douzaine de symptômes (toux, essoufflement, fatigue, appétit, douleurs, poids, etc.) et de les transmettre via la toile à l’oncologue.

Un algorithme traite ensuite l’ensemble des scores attribués à ces symptômes pour déclencher ou non une alerte au personnel médical qui vérifie alors la plausibilité d’une rechute ou d’une complication. Dans l’affirmative, une imagerie est prescrite afin de vérifier s’il y a reprise ou non de la croissance tumorale.

Une étude clinique sur plus d’une centaine de patients a montré que la survie à 18 mois des patients suivis par les nouvelles méthodes connectées était augmentée d’environ 20%. Des applications sont actuellement en cours de développement pour d’autres cancers symptomatiques.

Deuxième exemple d’implication des modèles mathématiques dans l’amélioration de la prédiction du devenir de patients atteints de Cancer, et l’allègement des traitements :

Le cancer de la prostate touche près d’un homme sur sept, mais il est aussi l’un des cancers qui se soignent le mieux.  Malheureusement, il engendre encore 9000 nouveaux décès chaque année en France.

Ce cancer présente également la particularité d’être lié au taux d’hormones (testostérone) et à une protéine spécifique produite par la prostate – désignée par PSA – et qui se retrouve dans le sang, et qui augmente le plus souvent lorsque le cancer de prostate se réactive.

L’un des traitements les plus couramment prescrits consiste à contrôler la production d’hormones comme la testostérone : l’hormonothérapie ; ce traitement affecte la qualité de vie (bouffées de chaleur, troubles sexuels, anémie, fatigue).

De nombreuses équipes de recherche ont étudié l’application intermittente de l’hormonothérapie, son impact sur la qualité de vie des patients ainsi (améliorée), en cherchant à identifier si ces pauses thérapeutiques étaient préjudiciables aux patients.

L’une des approches prometteuses pour assister l’oncologue dans le choix des paramètres d’une hormonothérapie intermittente consiste à utiliser un modèle mathématique décrivant les principaux mécanismes gouvernant la prolifération des cellules tumorales.

La particularité du modèle que nous avons développé réside dans la prise en compte de l’environnement de la tumeur, c’est-à-dire du tissu de la prostate où s’est nichée la tumeur. En effet, une tumeur ne se développe pas uniquement contre un système immunitaire (qui en principe la détecte comme un corps étranger à éliminer) mais également en compétition avec le tissu hôte pour l’oxygène et les nutriments dont les cellules se nourrissent.

Nous avons montré que ce qui est peut-être attribué au hasard par certains s’explique en fait très bien par le rôle joué par le tissu hôte. Il faut penser l’environnement de la tumeur comme présentant des « barrières » s’opposant plus ou moins vigoureusement à la prolifération des cellules tumorales.

C’est pour cette raison que le mode de vie (alimentation, activité physique, stress, tabagisme, alcoolisme, etc.) a une influence démontrée sur la probabilité de présenter un cancer au cours de la vie.

À terme, notre objectif est d’utiliser ce genre de modèle mathématique de prédiction pour alléger le traitement de certains patients et mieux les sélectionner.

Enfin, un pôle de recherche en génétique des cancers est très actif à l’Institut Rafaël. Un projet de Biobanque est en cours, et une consultation d’intelligence moléculaire en cancérologie travaille avec plusieurs laboratoires de recherche.

Un département de recherche qualitative et quantitative accompagnant les soins médicaux et paramédicaux a été constitué, et permet à chaque soignant et à chaque patient de faire avancer la Médecine Intégrative. L’approche globale des patients, autant que l’émergence d’une nouvelle façon de soigner, feront l’objet de communication des multiples travaux en cours ou à venir.

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Conférence
Les bienfaits d’une cure thermale en post-oncologie

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jeudi 21 Novembre2019

18h30 à 20h30 - Institut Rafaël

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