Utilisation des données de santé

Par le passé, la Suisse s’est toujours distinguée par sa faculté d’adaptation. Actuellement, elle est en passe de manquer une transformation décisive.

Dans le cycle de vie d’un médicament, les données aident à mieux comprendre la maladie, à développer les traitements de manière plus ciblée et à accompagner les patient-e-s individuellement. Les décisions d’autorisation d’un médicament, de sa prise en charge et du traitement se prennent sur la base de données.

Les données relatives aux soins permettent de mieux comprendre la santé, la qualité de la prise en charge et les besoins en soins de la population suisse. En plus des résultats cliniques comme par exemple les analyses de sang, les données d’imagerie, les résultats de tests fonctionnels ou le taux de complications, il faudrait aussi relever les PROM (Patient-Reported Outcome Measures), résultats rapportés par les patient-e-s, c’est-à-dire la qualité de vie du point de vue des patient-e-s. Il faut des processus et instruments standardisés pour les relever de manière contraignante et les intégrer dans l’itinéraire clinique afin d’obtenir un tableau complet. Dans le sens d’un système de santé «apprenant», ces informations peuvent contribuer à une amélioration continue et dynamique du système de santé.

Qu’apporte l’utilisation des données de santé?

Pour les patient-e-s

• Aperçu de ses propres données de santé
• Orientation du traitement en fonction des besoins du/de la patient-e
• Diagnostic plus précoce des maladies
• Traitements de plus haute qualité
• Baisse des coûts grâce à la réduction des traitements superflus

Pour la recherche et l’industrie

• Nouvelles hypothèses, analyses plus robustes
• Meilleure compréhension des maladies
• Soutien à la recherche et au développement de médicaments et vaccins
• Renforcement de la place de recherche

Pour le système de santé

• Amélioration de l’efficacité et de la qualité du système
• Transparence des coûts et de l’efficacité
• Bases factuelles pour les décisions de politique de santé
• Le renforcement des technologies numériques décharge le personnel

Champs d’action

Pour réussir la transformation numérique, il faut s’attaquer à six champs d’action essentiels.

• Qualité et normes: pour une gestion responsable des données, il faut des dispositions communes sur les normes techniques et qualitatives selon lesquelles les données sont relevées, structurées et enregistrées. C’est important pour l’interopérabilité: si les données ne sont pas relevées selon des normes minimales communes de qualité et dans des formats compatibles, il n’est pas possible de les combiner. Or c’est en général la combinaison des données qui permet d’aboutir à des découvertes.
• Technique et infrastructure: la base de l’écosystème de données de santé est son infrastructure, un peu comme le réseau routier. L’écosystème de données de santé a lui aussi besoin d’une infrastructure de base qui permette la saisie, l’échange et l’utilisation des données. Cette infrastructure de base a le caractère d’un bien public.
• Personnel spécialisé: pour que le système fonctionne sans heurts, il faut du personnel spécialisé disposant des compétences nécessaires pour entretenir et exploiter le système, et bien sûr pour l’utiliser. Les compétences numériques, la capacité à manipuler des données, sont des compétences clés et doivent être partie intégrante de tous les programmes d’enseignement et de formation.
• Acceptation et participation: l’écosystème de données de santé requiert la participation active et la confiance de toutes les parties impliquées pour assurer que tout le monde puisse en bénéficier. Pour soutenir cette évolution des mentalités, il faut un dialogue approfondi avec tous les acteurs du système de santé.
• Financement et investissements: la mise en place des infrastructures de l’écosystème de données de santé requiert des investissements de la Confédération et des cantons comme celles prévues dans le programme DigiSanté. Dans un écosystème de données de santé dynamique, un financement pérenne peut, entre autres, être assuré par le biais d’une taxation de ceux qui réutilisent les données, par exemple la recherche.
• Règlementation et incitations: l’utilisation de données a besoin d’un cadre juridique qui la favorise. Il faut savoir clairement quelles données peuvent être partagées dans quelles conditions. Il faut aussi des incitations à saisir et gérer les données de santé de manière structurée, car cela représente un travail considérable. On a donc besoin de nouvelles approches au niveau de la rétribution des prestations des hôpitaux et des médecins, car les processus actuels de facturation ne tiennent pas compte de ce travail de manière adéquate.

Real World Data

Les énormes progrès de la numérisation ont ouvert l’accès à des données médicales qui, contrairement aux essais cliniques classiques, sont générées dans la vie quotidienne des patient-e-s, ce que l’on appelle Real World Data (RWD, «données en vie réelle»).

L’utilisation des RWD couvre un large éventail de thèmes, de l’évaluation de la sécurité et de l’efficacité des traitements à des diagnostics complexes et des découvertes de modèles et symptômes dans des groupes de patient-e-s spécifiques, en passant par la pesée des risques et des bénéfices pour certaines maladies.

Les RWD permettent aussi de simplifier le recrutement et la participation de patient-e-s à des essais cliniques. Les hôpitaux peuvent sélectionner mieux et plus rapidement des participant-e-s adéquat-e-s en se basant sur l’ensemble de leurs données. Les applis pour smartphone et les objets connectés personnels (wearables) soutiennent le patient dans la saisie et la transmission des données de santé indépendamment de l’endroit où il se trouve, ce qui réduit le nombre de rendez-vous à l’hôpital.

Créer des conditions cadres équitables

Pour pouvoir être exploitées pour la recherche, les données de vie réelle doivent toutefois être de très haute qualité et être soigneusement collectées et évaluées dans des conditions bien définies. Il faut pour cela créer des conditions cadres aptes à garantir une juste compensation pour l’énorme travail nécessaire à la production, au formatage et au contrôle qualité de telles données ainsi qu’aux innovations qu’elles peuvent rendre possibles. Les données servant la promotion de la santé doivent être largement accessibles. À cet égard, il est toutefois indispensable de s’assurer que les réglementations applicables en matière de protection des données sont bien respectées. Le travail nécessaire à la production, au formatage et au contrôle qualité des données doit être rémunéré, sachant qu’il faut faire prendre conscience des différents types de RWD: il existe d’une part des RWD relevées en quelque sorte de manière fortuite, dans des conditions non contrôlées, et d’autre part des RWD qui doivent répondre à des critères de qualité extrêmement élevés. Les RWD qui ont été spécifiquement collectées à des fins d’autorisation clinique devraient être soumises aux mêmes normes de protection que celles applicables aux données cliniques classiques.