Trois perspectives, un objectif : une meilleure médecine pour toutes et tous
La médecine moderne fait face à une opportunité sans précédent: en partageant des données de santé, nous pouvons mieux comprendre les maladies, les détecter plus tôt et les traiter plus efficacement. Mais qu’est-ce que cela signifie concrètement? Trois voix de la recherche montrent pourquoi votre don de données est si précieux.
Recherche fondamentale: Décrypter les mystères moléculaires
«En médecine de précision, la combinaison du multi-omique avec les données cliniques aide à révéler des schémas et des liens complexes. Elle fournit des connaissances qui permettent de développer de meilleurs diagnostics, d’améliorer la prévention et de créer des traitements plus individualisés», dit PD Dr Katja Bärenfaller, cheffe de groupe à l’Institut suisse de recherche sur les allergies et l’asthme (SIAF) à Davos.
Le voyage vers de nouvelles thérapies commence dans les laboratoires de recherche fondamentale. Les scientifiques étudient comment les maladies apparaissent au niveau cellulaire et génétique. Mais un seul jeu de données ne suffit pas — ce n’est qu’en analysant de nombreux jeux de données de santé différents que des schémas et des liens émergent. Votre don de données aide à décrypter les causes de maladies comme le cancer, la maladie d’Alzheimer ou le diabète. Ces connaissances constituent la base de médicaments et de traitements qui ciblent la maladie là où elle commence. Parce que des patientes et des patients ont mis leurs données à disposition, la Dre Bärenfaller, en collaboration avec d’autres groupes de recherche, a pu montrer que les troubles liés aux prothèses articulaires sont souvent dus à une hypersensibilité à des composants de la prothèse tels que le nickel ou le vanadium. (Plus dans la publication)
Science des données: Quand la technologie sauve des vies
«L’intelligence artificielle ne peut être aussi bonne que les données avec lesquelles elle apprend. Des données de santé de haute qualité constituent la base d’algorithmes qui soutiennent les médecins dans des diagnostics complexes», dit Prof. Douglas Teodoro, professeur assistant à l’Université de Genève et responsable du groupe Data Science for Digital Health.
Les modèles informatiques modernes peuvent analyser d’immenses volumes de données et détecter des schémas invisibles à l’œil humain. Mais ces algorithmes doivent d’abord apprendre — à partir de données de santé réelles. Plus il y a de données de haute qualité disponibles, plus les prédictions deviennent précises. Résultat: les médecins reçoivent un soutien précieux pour le diagnostic, les patients à risque sont identifiés plus tôt et les traitements peuvent être adaptés à la personne. Vos données entraînent les systèmes de demain. Les informations sur les effets indésirables des médicaments, combinées à leur contexte clinique — posologie, voie d’administration et données démographiques des patients — ont un potentiel énorme pour améliorer la prédiction des effets secondaires. Des chercheurs autour du Prof. Teodoro ont montré qu’en entraînant des modèles d’IA avec ces données, leur exactitude peut être améliorée jusqu’à 38% par rapport à des modèles qui n’utilisent que la structure du médicament. (Plus dans la publication)
Médecine clinique: Du laboratoire au lit du patient
«Les données de santé sont la clé de la médecine de précision. Elles nous aident à trouver le traitement optimal pour chaque patiente et chaque patient — individuel et ciblé», dit Prof. Matthias Baumgartner, directeur de la recherche et de l’enseignement à l’Hôpital universitaire des enfants de Zurich.
IDans la pratique quotidienne, les médecins cherchent la meilleure thérapie pour chaque personne. Or, tous les traitements ne fonctionnent pas aussi bien pour tout le monde. Les données de santé montrent quels traitements sont les plus efficaces pour quels patients. C’est ainsi que naît la médecine personnalisée: des traitements sur mesure, adaptés à votre situation individuelle. Votre don de données contribue à ce que les patientes et patients — peut-être vous-même — bénéficient à l’avenir de thérapies plus précises et plus efficaces. En construisant un réseau pédiatrique national (SwissPedHealth), les données de santé des enfants et des adolescents seront rendues utilisables de manière sûre et standardisée entre les cliniques. Avec des collègues dans toute la Suisse, le Prof. Baumgartner vise à créer une infrastructure durable et évolutive — pour des soins meilleurs et plus ciblés. (Trouvez plus d'informations ici)
Façonner l’avenir ensemble
Que ce soit en recherche fondamentale, en analyse de données ou en pratique clinique — les données de santé sont la clé du progrès médical. Votre don de données est un acte de solidarité dont l’impact dépasse largement l’instant présent.
Sources
1. Tamara El Saadany et al. Clinical Presentation and Causes of Prosthesis-Related Hypersensitivity Reactions: An Analysis of 225 Patients. Immunology and Allergy. 27 Août 2025. DOI: 10.1159/000547103
2. Anthony Yazdani et al. An Evaluation Benchmark for Adverse Drug Event Prediction from Clinical Trial Results. Scientific Data. 11 Mars 2025. DOI: 10.1038/s41597-025-04718-1
3. Rebeca Mozun et al. Paediatric Personalized Research Network Switzerland (SwissPedHealth): A Joint Paediatric National Data Stream. MedRxiv. 24 Juillet 2024 DOI: 10.1101/2024.07.24.24310922
(Image: Google DeepMind / Unsplash)
