Le contrôle numérique des patients est arrivé depuis longtemps dans la pratique diabétologique. Mais la collecte de grandes quantités de données n'est qu'une facette de la médaille. Pour l'utiliser judicieusement, il faut l'expérience et la sensibilité du médecin traitant. Pratiquement aucune autre maladie ne dépend autant des données recueillies que le diabète en ce qui concerne le traitement. La valeur du sucre dans le sang et la valeur de l'HbA1c sont d'une importance élémentaire pour une thérapie optimale, une sorte de mesure continue serait idéale pour le traitement.
Que signifie "Big Data" en réalité ?
La technologie est claire, la numérisation aussi, mais qu'est-ce que Big Data maintenant ? La réponse est vague. La définition n'est pas très claire. D'une part, les Big Data sont une quantité de données trop importante, trop complexe et trop faiblement structurée pour être évaluée de manière significative. D'autre part, le terme est souvent assimilé à la possibilité d'utiliser un logiciel moderne et complexe pour traiter ces mêmes données.
Dans le but de reconnaître des schémas, des dépendances et des interrelations qui n'ont pas pu être identifiés jusqu'à présent. En ce qui concerne la gestion du diabète, les Big Data sont en tout cas un sujet important pour les années à venir. Que ce soit dans un sens négatif (protection des données, diagnostics informatiques au lieu de diagnostics médicaux) ou dans un sens positif (aide au diagnostic de qualité, meilleures options thérapeutiques).
Car une chose est sûre : La possibilité de disposer en permanence de toutes les données physiques d'un diabétique, de les évaluer et même de les compléter par des suggestions de thérapie sera technologiquement disponible. La question de savoir si l'on veut s'en servir se trouve sur une autre feuille.
Les ordinateurs sont-ils les meilleurs médecins ?
Un exemple intéressant tiré de l'hématologie. Non, pas la figure autobiographique du médecin et écrivain britannique Arthur Conan Doyle aux côtés de Sherlock Holmes. Mais le supercalculateur d'IBM, qui a probablement sauvé la vie d'un patient japonais l'année dernière. La personne de 60 ans a été diagnostiquée avec une leucémie myéloïde aiguë (LMA). Après une première réponse à la chimiothérapie, son état s'est aggravé. Les médecins ont consulté l'intelligence artificielle. En dix minutes, ils ont comparé les données génétiques de la femme avec celles de 20 millions d'autres patients atteints de cancer.
Le supercalculateur a non seulement filtré plus de 1 000 mutations, mais il a surtout identifié celles qui étaient significatives d'un point de vue diagnostique. Résultat : il s'agissait d'une autre forme rare de leucémie, le médicament a été modifié et le patient a survécu. Et c'est aussi Watson qui a suggéré un médicament anticancéreux adapté pour le traitement.
Selon les médecins, l'intelligence artificielle de la patiente lui a probablement sauvé la vie. Avec la méthode de traitement précédente, le patient serait probablement mort d'un empoisonnement du sang ou des conséquences d'un système immunitaire affaibli. Selon le chef d'équipe, les médecins auraient fini par poser le bon diagnostic, mais deux semaines plus tard. Dans ce cas, le patient pourrait ne pas avoir survécu.
Concurrence virtuelle pour le médecin humain ?
Ainsi, même au-delà de la prose marketing et d'investissement, il existe déjà des exemples très concrets de la façon dont le "data mining", les Big Data et leur développement ultérieur en un système d'assistance cognitive basé sur le cloud à la IBM Watson peut aider au chevet du patient.
En raison du développement rapide et de la grande importance de la numérisation et des Big Data, les médecins perdent pour la première fois dans l'histoire de la médecine le pouvoir d'interprétation sur le diagnostic et la thérapie. Pour ajouter tout de suite que les "bons médecins" ne devraient pas avoir de problème avec cela.
Le travail sur les données informatiques favorise même la médecine "parlante"
La médecine parlante et la médecine d'appareillage ne doivent pas être considérées comme des alternatives ou des antipodes, mais comme des composantes nécessaires et irremplaçables de la gestion moderne des traitements. C'est surtout dans la pratique diabétologique que c'est la norme. "Parler" ne désigne bien sûr pas seulement le médecin, pour qui "entendre" est parfois encore plus important, que surtout le patient. Après tout, les nombreuses données traitées par l'ordinateur ne sont que des symboles et ne sont donc pas synonymes de l'expérience réelle et individuelle du patient.
Un médecin empathique peut apporter ses neurones miroirs et ses valeurs d'expérience et laisser le travail de données et les fonctionnalités du "système d'apprentissage" à l'ordinateur. Les meilleurs résultats ne peuvent être obtenus que par l'interaction entre l'homme et la technologie. Un médecin qui agit comme un être humain plutôt que comme une machine est donc irremplaçable. Aujourd'hui et aussi à l'avenir, tant que l'humanité a encore quelque chose à dire.