Informatique biomédicale et recherche en santé – Informatique translationnelle
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de recherche clinique et notamment la réalisation d’études sur des sujets
humains.
Enfin, la recherche en santé publique concerne l’étude des déterminants
physiques, psychosociaux et socioculturels de la santé de la population et les
activités organisées de la société visant à promouvoir, à protéger, à améliorer
et, le cas échéant, à rétablir la santé de personnes, de groupes ou de la population entière. Les Systèmes d’Information de la Santé Publique doivent
faciliter la production de déterminants de la santé et évaluer l’adoption de
bonnes pratiques par les professionnels de santé.
18.1.2 Une nécessaire intégration
L’objectif de ce qu’on appelle « recherche translationnelle » est d’améliorer le continuum entre la recherche et les soins. Il s’agit d’une part de
faciliter l’accès aux patients à des innovations diagnostiques et thérapeutiques issues de la recherche (« from bench to bedside ») et, d’autre part,
de permettre aux chercheurs de mieux exploiter des données clinico-biologiques afin d’élaborer et/ou valider des hypothèses de recherche (« and back
again to the bench »).
La recherche translationnelle nécessite une meilleure coopération entre les
centres de recherche fondamentale, les établissements de santé, les centres de
recherche clinique, épidémiologique et en santé publique et donc une meilleure intégration des Systèmes d’Information de ces secteurs d’activité.
Si l’informatisation des structures de recherche et de santé rend les données
plus facilement accessibles, le traitement nécessaire à leur exploitation reste
difficile. En pratique, il s’agit d’intégrer et d’exploiter des données de plus
en plus nombreuses et complexes : qu’il s’agisse des données clinico-biologiques produites autour de la prise en charge d’un patient (diagnostics,
résultats de biologie, d’analyse génétiques, d’imagerie, prescriptions, etc.),
des données produites dans un contexte de recherche fondamentale (notamment données « omics » : génomique, protéomique, etc.) ou des données des
études cliniques ou épidémiologiques.
L’informatique biomédicale apporte des solutions à la recherche translationnelle en facilitant l’acquisition de données et de connaissances issues de
sources hétérogènes et distribuées dans des structures (de recherche ou de
santé) différentes, l’analyse de la qualité de ces données, leur intégration,
leur représentation et leur stockage sous un format et selon des modalités
adaptés aux traitements souhaité par les utilisateurs et réalisés au niveau de
plateformes d’analyse (fig. 2).
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de recherche clinique et notamment la réalisation d’études sur des sujets
humains.
Enfin, la recherche en santé publique concerne l’étude des déterminants
physiques, psychosociaux et socioculturels de la santé de la population et les
activités organisées de la société visant à promouvoir, à protéger, à améliorer
et, le cas échéant, à rétablir la santé de personnes, de groupes ou de la population entière. Les Systèmes d’Information de la Santé Publique doivent
faciliter la production de déterminants de la santé et évaluer l’adoption de
bonnes pratiques par les professionnels de santé.
18.1.2 Une nécessaire intégration
L’objectif de ce qu’on appelle « recherche translationnelle » est d’améliorer le continuum entre la recherche et les soins. Il s’agit d’une part de
faciliter l’accès aux patients à des innovations diagnostiques et thérapeutiques issues de la recherche (« from bench to bedside ») et, d’autre part,
de permettre aux chercheurs de mieux exploiter des données clinico-biologiques afin d’élaborer et/ou valider des hypothèses de recherche (« and back
again to the bench »).
La recherche translationnelle nécessite une meilleure coopération entre les
centres de recherche fondamentale, les établissements de santé, les centres de
recherche clinique, épidémiologique et en santé publique et donc une meilleure intégration des Systèmes d’Information de ces secteurs d’activité.
Si l’informatisation des structures de recherche et de santé rend les données
plus facilement accessibles, le traitement nécessaire à leur exploitation reste
difficile. En pratique, il s’agit d’intégrer et d’exploiter des données de plus
en plus nombreuses et complexes : qu’il s’agisse des données clinico-biologiques produites autour de la prise en charge d’un patient (diagnostics,
résultats de biologie, d’analyse génétiques, d’imagerie, prescriptions, etc.),
des données produites dans un contexte de recherche fondamentale (notamment données « omics » : génomique, protéomique, etc.) ou des données des
études cliniques ou épidémiologiques.
L’informatique biomédicale apporte des solutions à la recherche translationnelle en facilitant l’acquisition de données et de connaissances issues de
sources hétérogènes et distribuées dans des structures (de recherche ou de
santé) différentes, l’analyse de la qualité de ces données, leur intégration,
leur représentation et leur stockage sous un format et selon des modalités
adaptés aux traitements souhaité par les utilisateurs et réalisés au niveau de
plateformes d’analyse (fig. 2).