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"Comment offrir à nos patients le meilleur traitement possible?"
Len Usvyat dirige une équipe multidisciplinaire d’épidémiologistes, d’informaticiens, d’ingénieurs et de pharmacologistes chez Fresenius Medical Care. «Le rôle de mon équipe est de mettre au point des solutions innovantes basées sur des données pour tous les secteurs de notre organisation», déclare-t-il. «Nous recherchons des schémas dans les données que nous pouvons transformer en informations utiles pour le personnel médical». Les spécialistes du big data utilisent des algorithmes informatiques pour décrire et prédire l’évolution des maladies rénales ainsi que pour modifier leur trajectoire pour le bien des patients. Selon les experts, ces trois approches différentes sont «descriptive, prédictive et prescriptive».
L’équipe de Len Usvyat peut utiliser une grande quantité de données: Fresenius Medical Care a accès à des données dans le monde entier à partir de plus de 1,9 millions de patients dialysés, 1,7 milliards de tests de laboratoire et 500 millions de traitements par dialyse achevés. Cependant, les scientifiques analysent non seulement les données traditionnelles en médecine mais aussi de nombreuses autres informations, comme les prévisions météorologiques, les données démographiques et les données du trafic routier. «On ne dirait pas à première vue, mais ces données peuvent nous être utiles», indique Len Usvyat. Les ordinateurs examinent les séries de données à la recherche de schémas récurrents, d’écarts notables et de corrélations encore inconnues.
Néanmoins, les données ne sont pas seulement utiles pour les prévisions cliniques, elles le sont également pour l’organisation: par exemple, les données relatives au trafic routier peuvent être utilisées pour améliorer la planification des visites en cliniques ou à domicile et les analystes peuvent utiliser les données météorologiques pour identifier les patients qui ne vont probablement pas pouvoir se rendre à leur prochaine séance de dialyse en raison des mauvaises conditions météo dans leur secteur. Les données sur la situation de vie des patients peuvent aussi être utilisées pour évaluer si une dialyse à domicile peut représenter une option thérapeutique raisonnable pour eux.
De nouvelles opportunités grâce à une collaboration plus étroite
Jusqu’ici, l’équipe de Len Usvyat a principalement travaillé avec des données d’Amérique du Nord. Mais des approches similaires sont utilisées dans d’autres régions comme l’Asie-Pacifique et l’Europe, ainsi que dans d’autres départements de Fresenius Medical Care comme le Global Research and Development et le Global Manufacturing, Quality and Supply.
Le Global Medical Office (GMO) a été lancé pour connecter des spécialistes et des projets de recherche dans le monde entier dans l’objectif de permettre aux experts de collaborer plus étroitement par delà les frontières, d’apprendre réciproquement les uns des autres et de favoriser ensemble l’innovation clinique pour la transformer en applications pratiques concrètes. «Cela ouvre de nouvelles perspectives prometteuses pour nous», affirme Len Usvyat, convaincu. Son équipe fait partie du GMO.
Le GMO est dirigé par Franklin W. Maddux, MD, qui a été Chief Medical Officer chez Fresenius Medical Care North America pendant de nombreuses années. Il a été nommé au Management Board en tant que Global Chief Medical Officer au début de l’année 2020. L’inclusion de ce poste dans le Management Board souligne le fait que Fresenius Medical Care considère les sciences médicales au niveau mondial comme un facteur clé du succès. Le champ d’activité du GMO dépasse largement l’utilisation de techniques d’analyse avancées et du big data en dialyse. Par exemple, les experts regardent également du coté du potentiel thérapeutique de la médecine régénérative et du développement clinique de médicaments efficaces pour les patients souffrant de maladies rénales. Ils ont pour objectif d’utiliser plus efficacement les connaissances et l’expérience acquises lors de la recherche clinique dans le monde. Le but ultime est d’obtenir le meilleur résultat thérapeutique possible pour le patient.
«En termes de big data, cela complique énormément la situation concernant la disponibilité des données», ajoute-il. Les données médicales et démographiques sont collectées, structurées et organisées différemment dans chaque région. De plus, l’équipe doit prendre en compte différents contextes législatifs lorsqu’elle travaille sur des projets qui dépassent le cadre des frontières.