Utilisations actuelles et impact du Big Data en psychiatrie - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Accéder directement au contenu
Mémoires Année : 2018

Current uses and impact of Big Data in psychiatry

Utilisations actuelles et impact du Big Data en psychiatrie

Résumé

The success of Big Data analytics and machine learning in business and the technology industry is driving an enthusiastic push by public authorities, the private sector and biomedical research for a massive deployment of Big Data in health. The promise of transforming healthcare through data-driven individual predictions is central to the discourse surrounding precision medicine, also described as predictive, preventive, personalized and participative. The current work begins with a defnition of Big Data, based on a description of its techniques and architecture, as well as its political and cultural contexts, with a focus on healthcare. This recontextualization allows us to then evaluate the impact of Big Data on clinical practice in psychiatry. First, through a selective review of the medical and scientifc literature, examples of uses of Big Data in psychiatry are identifed. They pertain to the classifcation, prediction and monitoring of psychiatric disorders, as well as to scientifc discovery in psychiatry. A critical analysis of their statistical methodology reveals that the use of Big Data in psychiatry is still at a preliminary stage, quite far from afecting real change in clinical practice, and that the methodological complexity of psychiatric research will not be solved anytime soon. Next, through a number of theoretical critical perspectives, we show that Big Data in psychiatry raises questions related to ethics, epistemology and subjectivity/personhood. A clinical refection on these issues is proposed here, with a call for further clinical readings of the questions raised by Big Data in psychiatry.
Le succès du traitement algorithmique des données massives dans le domaine commercial suscite l’engouement des pouvoirs publics, du secteur privé et de la recherche biomédicale pour un déploiement massif des technologies du Big Data en santé. La promesse d’une transformation du soin par l’exploitation des données afin de réaliser des prédictions individuelles rejoint le discours autour d’une médecine prédictive, préventive, personnalisée et participative. Ce travail s’attache dans un premier temps à définir le Big Data en décrivant ses techniques et son architecture, et en retraçant son contexte politique et culturel, notamment dans le domaine de la santé. Cette recontextualisation permet, dans un deuxième temps, d’évaluer l’impact du Big Data sur la pratique clinique en psychiatrie. Une revue sélective de la littérature médicale et scientifique identifie d’abord des exemples d’utilisation du Big Data dans la découverte scientifique, et dans la classification, la prédiction et le suivi de pathologies psychiatriques. Une critique méthodologique de ces études montre que l’utilisation du Big Data en psychiatrie est encore au stade préliminaire, loin de la révolution des pratiques annoncées, et que la complexité méthodologique de la recherche en psychiatrie ne pourra pas être contournée de sitôt. Ensuite, partant de différentes grilles de lecture, une analyse critique du Big Data en psychiatrie montre que cette technologie soulève des interrogations autour de l’éthique, de l’épistémologie et de la subjectivité. Une réflexion sur ces interrogations sous l’angle de la clinique est proposée ici, avec une incitation à l’approfondir davantage.
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Citer

Aisha Belhadi. Utilisations actuelles et impact du Big Data en psychiatrie. Médecine humaine et pathologie. 2018. ⟨dumas-02115073⟩
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