• Langue : Français
• Identifiant : LILU_SMIS_2019_073
• Faculté/Ecole : ILIS
• Date de soutenance : 01/01/2019
• Type de mémoire : Mémoire de Master
• Discipline : Ingénierie de la santé

Résumé

La prévention est souvent jugée comme étant inefficace et extrêmement coûteuse dans le système de santé français. Toutefois elle est primordiale pour sensibiliser la population sur des thématiques de santé publique. L’essor des nouvelles technologies a permis le développement des analyses des Big Data, notamment dans le domaine de la santé. Algorithmes, Intelligence Artificielle et autres méthodes statistiques ont pu mettre en évidence que la prévention peut être personnalisable grâce aux données de santé. Afin de comprendre les différents aspects de la politique de santé française, il est important de la comparer à d’autres systèmes de santé : le modèle danois, chinois et le Kaiser Permanente américain et d’identifier des modèles d’évolution de notre système de santé actuel. Enfin, nous nous sommes demandés si les logiciels de traitement des Big Data pour personnaliser la prévention pouvaient représenter une nouvelle opportunité commerciale. Nous avons étudié les besoins des patients, des professionnels de santé et de l’Etat ainsi que ce que les entreprises privées étaient capable de proposer en retour et leurs business models. Nous avons pour cela pris l’exemple de deux outils, Arterys et Passeport Vasculaire.

Résumé traduit

Prevention is often judged to be ineffective and extremely costly in the French health system. However, it is essential to raise public awareness on public health issues. The rise of new technologies has enabled the development of big data analytics, particularly in the health sector. Algorithms, Artificial Intelligence and other statistical methods have shown that prevention can be personalized thanks to health data. In order to understand the different aspects of French health policy, it is important to compare it to other health systems: the Danish, Chinese and American Kaiser Permanente models and to identify evolutionary models of our current health care system. Finally, we wondered whether big data processing software to personalize prevention could represent a new business opportunity. We studied the needs of patients, healthcare professionals and the state as well as what private companies were able to offer in return and their business models. For this study we took the example of two tools, Arterys and Vascular Passport.