Une force innovante basée sur une expertise globale
En mars 2019, Fresenius Medical Care a ouvert le Global Medical Office pour intensifier les activités de l’entreprise dans le domaine des soins centrés sur les patients. Cette fonction globale représente un jalon important sur la voie de la transformation de la prise en charge médicale à l’échelle mondiale basée sur notre modèle commercial verticalement intégré.
Lorsque Len Usvyat rend visite à une clinique de dialyse, il ne voit pas seulement les patients et le personnel médical, il regarde également des données. Du son spécifique d’une unité de dialyse à la dernière numération sanguine d’un patient: presque tous les aspects de la vie en clinique peuvent être convertis en empreintes numériques, comme l’explique l’économiste qualifié et vice-président du département Applied Advanced Analytics chez Fresenius Medical Care. L’évaluation des données est devenue sa mission: utiliser le langage universel des chiffres pour améliorer le traitement des patients souffrant de maladies rénales. «Je sais que derrière chaque série de données, il y a un patient avec des sentiments et des émotions, un patient dont nous pouvons améliorer la condition», indique Len Usvyat.
Nous recherchons des schémas dans les données que nous pouvons transformer en informations utiles pour le personnel médical.
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.
De meilleurs résultats thérapeutiques chez les patients
Len Usvyat devient presque exalté lorsqu’il parle des nombreuses manières d’utiliser ces données médicales: «Dans le futur, nous seront capables de traiter les maladies rénales encore plus efficacement, individuellement et précisément», affirme-t-il avec confiance.
«Nous verrons l’émergence de traitements intelligents conçus sur-mesure en fonction des besoins et caractéristiques propres à chaque patient», ajoute-il, avant de poursuivre: «Il sera possible de développer des traitements personnalisés en utilisant non seulement les données existantes des examens cliniques mais aussi de précieuses informations en temps réel fournies par les balises de fitness, les appareils de dialyse et d’autres machines».
Aujourd’hui déjà, l’équipe de Len Usvyat analyse en routine des centaines de données pour prédire quels sont les patients vont probablement avoir besoin d’un traitement médical et quels sont ceux qui courent un risque élevé d’infection. La prévention de ces événements conduit à une amélioration des résultats thérapeutiques et de la qualité de vie des patients, ce qui est également bénéfique pour les systèmes de santé.
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.
Global Medical Office
Fresenius Medical Care a ouvert le Global Medical Office en mars 2019 pour stimuler la collaboration et les échanges de connaissances médicales dans l’entreprise et donc obtenir des résultats thérapeutiques de haute qualité pour les patients dans le monde entier. En ajoutant un Global Chief Medical Officer au Management Board, Fresenius Medical Care souligne son engagement pour l’utilisation des sciences médicales à un niveau toujours plus élevé.
La société Fresenius Medical Care est active dans plus de 3 990 cliniques de dialyse dans environ 50 pays. En tant que leader sur le marché, l’entreprise fabrique un appareil de dialyse sur deux dans le monde. «Les maladies rénales représentent une épidémie globale qui pèse énormément sur les systèmes de santé dans le monde», explique F. W. Maddux. «En tant qu’entreprise médicale verticalement intégrée et internationale, Fresenius Medical Care est idéalement positionnée pour créer et développer des opportunités offertes par les données interconnectées et les solutions innovantes à l’échelle mondiale».
L’équipe du GMO publie régulièrement ses découvertes les plus importantes. En 2019, elle a également développé le premier réseau mondial fixant les priorités pour améliorer la qualité et la sécurité des soins aux patients. Cela constitue une nouvelle étape vers une harmonisation et une amélioration à long terme de la qualité de vie dans le monde pour les personnes souffrant de maladies rénales. Cependant, la collaboration internationale sous la forme du GMO est aussi accompagnée par des défis. «Nous devons travailler avec des systèmes de santé très différents en fonction des pays», indique Len Usvyat.
«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.
Les algorithmes en tant que partie intégrante des soins de santé
De plus, Len Usvyat est constamment confronté à des controverses lors de son travail, comme la question de savoir si les ordinateurs vont remplacer un jour les médecins et les infirmières. «Certainement pas», indique le spécialiste des données. «Nous aurons toujours besoin d’expertise humaine pour assurer que les calculs de l’ordinateur font sens et qu’ils sont interprétés correctement». Même lorsque son équipe développait ses modèles mathématiques, elle travaillait en étroite collaboration avec des médecins et le personnel clinique pour mieux comprendre leurs besoins. «Nous voulons les aider et leur donner un outil leur permettant de faire leur travail encore mieux qu’avant», indique Len Usvyat.
Il pense que les algorithmes vont faire de plus en plus partie intégrante de la prise en charge médicale dans le futur et que nous allons progressivement nous y habituer. Mais, même lui voit les limites à l’utilisation des prévisions par ordinateur dans le quotidien clinique, comme pour le calcul de la mortalité et les corrélations en relation avec le sexe ou la couleur de peau. «Nous devons être très prudents et faire preuve de sensibilité lorsque nous traitons des sujets éthiques comme ceux-là», indique-t-il. «Mais une chose est sûre: si nous utilisons les nouveaux outils de manière judicieuse, nous pouvons améliorer la qualité de vie de nos patients avec un effet durable».