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Lutter contre les maladies chroniques infantiles grâce à l’analytique des données massives

Bijan Raahemi
Pertinence de la recherche

Pourquoi mettre l'accent sur la MICI, l’asthme et le diabète?
L’incidence de ces maladies d’origine immunitaire s’est accrue. Bon nombre d’entre elles sont plus répandues dans les pays développés. Dr Benchimol et son équipe ont mené récemment deux études qui démontrent que les immigrants ontariens venant de pays où la prévalence de ces troubles est faible y sont plus à risque lorsqu’ils sont exposés tôt dans la vie à l’environnement canadien. Dans l’ensemble, on ne sait pas encore exactement ce qui explique l’incidence accrue de ces maladies. En trouver les facteurs prédisposants est une priorité élevée pour les fournisseurs de soins de santé.

Pourquoi utiliser l’analytique des données massives comme méthode de recherche?
Grâce aux progrès en informatique et aux ensembles de données volumineux, il est de plus en plus avantageux d’utiliser l’analytique des données massives pour faire de la recherche sur les services de santé et planifier ceux-ci. Ceci permet aux chercheurs d’examiner un ensemble de variables et d’identifier des tendances et des liens qui autrement resteraient cachés. Les ensembles de données couplables de la Institute for Clinical Evaluative Sciences permettent aux chercheurs de découvrir de nouvelles informations sur les facteurs de risque tôt dans la vie pour une maladie donnée. Les données disponibles comprennent, entre autres, les dossiers des services de santé, des renseignements médicaux et cliniques; des données provenant des programmes de dépistage de maladies métaboliques; des données sur l’immigration; et des données sociodémographiques.

Bijan Raahemi, de l’École Telfer, et le Dr Eric Benchimol, de l’Institut de recherche de CHEO, ont uni leurs efforts pour identifier les facteurs de risque de maladies chroniques chez les enfants telles que l’asthme, le diabète de type 1 et la maladie inflammatoire chronique de l’intestin (MICI). En collaboration avec l’étudiant au doctorat Mohammad Hossein Tekieh, les chercheurs exploreront les données du ministère de la Santé de l'Ontario à l'aide d'outils analytiques. Leurs conclusions permettront d’améliorer les résultats en santé et de soigner les malades chroniques à moindre coût.

« Découvrir des tendances inconnues dans les données de santé et dans les données basées sur la population permettra de réaliser de  meilleurs services à l’intention des enfants », a déclaré le professeur Bijan Raahemi, professeur titulaire d’analytique des données et directeur du laboratoire de découverte de connaissances et d’exploration de données (Knowledge Discovery and Data Mining Research Laboratory). « De nouveaux outils d'exploration de données et d’intelligence artificielle nous aideront à améliorer les soins pédiatriques et de rendre plus ciblées et efficaces les interventions du système de santé ».

Les résultats de la recherche pourraient aussi révéler de nouvelles interactions entre les facteurs de risque. L’on soupçonne d’ailleurs les interactions entre la prédisposition génétique, l’environnement et les caractéristiques immunitaires de l’hôte d’accroître l’incidence de la MICI, de l’asthme, du diabète et d’autres maladies d’origine immunitaire.

Le Dr Benchimol, professeur adjoint en pédiatrie et en épidémiologie à l’Université d’Ottawa et scientifique principal à l’Institut de recherche en services de santé (IRSS), explique : « L’étude de ces interactions à l’aide de divers modèles d’analyse est une piste très prometteuse à explorer. Cela pourrait nous permettre d’identifier plus facilement les populations à risque et d’intervenir adéquatement et, par conséquent, de prévenir les maladies chroniques ou de les traiter plus rapidement ».
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Mohammad Hossein Tekieh, un étudiant au programme de doctorat en affaires électroniques à l’Université d’Ottawa, effectuera l’analyse des données. Le projet sera financé par Mitacs et l’Institut de recherche du CHEO ont assuré le financement de ce projet.

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