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Data miners et santé publique

Le data mining est un processus qui permet d'exploiter des informations qui peuvent avoir une utilité commerciale par exemple dans une base de données très volumineuse. La conférence internationale sur la pharmaco-épidémiologique et la gestion du risque thérapeutique qui aura lieu à Barcelone du 23 au 26 aout va étudier la possibilité d'utiliser les data miners afin de prévenir des effets médicamenteux qui pourraient être indésirables. Certains chercheurs de l'EU-ADR ont en effet entrepris des travaux qui passent au crible les données de santé de près de 30 millions de patients.

Leur projet a pour but de développer un programme informatique qui permettrait de détecter efficacement les effets indésirables des médicaments proposés à la vente. Il faudrait pour pouvoir y parvenir utiliser les données personnelles de santé de plus de 30 millions de patients dispersés dans les états européens et notamment au Royaume-Uni, au Danemark, en Italie et aux Pays-Bas. Le projet EU-ADR tout comme avant lui le modèle PONTE utiliserait le procédé du data mining ainsi que des informations épidémiologiques et divers algorithmes permettant de détecter les signaux qui pourront indiquer les réactions associées à tels ou tels médicaments. Les résultats pourront dans certains cas justifier des investigations plus complètes.

Ce projet semble donc en partie reposer sur une recherche qui pourrait combiner euristique et sémantique. Il vise à démontrer qu'il est possible de détecter de manière précoce des effets indésirables éventuels. Cette équipe pluridisciplinaire veut démontrer que l'opération est possible en utilisant les TICs et que les résultats peuvent réellement avoir un impact positif sur la santé des patients, en terme de résultat et de sécurité. Ce processus devrait intéresser l'industrie pharmaceutique, car celui-ci lui permettra de limiter les risques engendrés par les médicaments et donc améliorer les qualités de conception et de fabrication. Il permettra aussi certainement d'accélérer le cycle de production.

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