Mercredi 18 septembre 2019
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Les « very » big-data du Quantified-self

Le quantified self est une pratique qui consiste à collecter des données personnelles et à les partager. Il fonctionne sur des outils nés du développement des nouvelles technologies de l’information et de la communication. Les principaux supports utilisés sont les traqueurs d’activités, les applications sur smartphones et tablettes, les services et les plate-formes web dédiés.

Le caractère innovant et les nombreux avantages de ce système constituent des points forts qui attirent déjà de nombreux consommateurs car cela permet à tous de mieux se connaître grâce à l’analyse des données enregistrées.

En effet, une application suffit pour mesurer le nombre de calories consommées sur une période précise, compter le nombre de pas effectués en une journée, etc. Tous les résultats obtenus font l’objet de données que l’on peut publier et partager. Cependant, ce dernier point suscite des inquiétudes concernant la vie privée et l’utilisation qui est faite de ces big-data…

Les big-data de l’automesure

Le partage des données est une préoccupation qui demeure au centre des débats pour la question sensible de vie privée. En effet, comment transmettre de manière sécurisée ses données personnelles à son cardiologue, à ses proches, à des communautés spécialisées ou aux pratiquants du même sport que soi ?

Dès lors, la sélection des différents cercles et l’orientation des flux deviennent des enjeux décisifs.

Autre point, les données sont transmises de l’appareil de l’utilisateur via des plate-formes et des dispositifs qui les analysent. Les problèmes de confidentialité et de maîtrise de données se posent. Existe-t-il une possibilité de partager ses données tout en les gardant secrètes?

partage-data-quantified-self

La Commision Nationale Informatique et Libertés (CNIL) s’est penchée sur ces questions et a émis des recommandations concernant les possibilités techniques d’accès et de contrôle des données, les usages avec une prise de conscience et une éducation des utilisateurs.

  • Utiliser un pseudonyme pour partager les données
  • Eviter de rendre automatique le partage des données vers les réseaux sociaux et vers les autres services
  • Récupérer ses données en cas de non utilisation ou de désabonnement d’un service

Les big-data pour améliorer sa santé

Voici sans doute une technologie complémentaire aux systèmes de soins de santé existants. Aujourd’hui, une personne bien portante peut elle-même contrôler ses constantes pour mieux se comprendre, se maintenir en bonne santé et améliorer sa qualité de vie au quotidien. Le patient ou le malade connecté à des communautés peut également bénéficier d’un support psychologique suivant ses pathologies, ce qui lui permet de mieux gérer sa maladie.

Le quantified self est un excellent outil de développement de l’échange collaboratif qui profite aussi bien aux patients, qu’aux scientifiques et aux médecins.

En effet, ces données « big-data » permettront aux scientifiques de mieux développer des études cliniques sur les différentes pathologies, sur l’efficacité des traitements et sur les effets secondaires. Quant aux médecins, ils pourront mieux optimiser la prise en charge des patients et personnaliser leur traitement. Cette technologie répond également aux besoins des hôpitaux universitaires qui ont recours à des patients experts qui, intégrés aux équipes soignantes, participent à la compréhension de certaines maladies pour un meilleur accompagnement des patients.

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