La prévention en santé sera-t-elle algorithmique ?

La prévention algorithmique se définit comme l’association d’une collecte de données sur

des facteurs génétiques, socio-économiques et comportementaux (I) ; une prédiction par des

traitements algorithmiques des risques de survenue de la maladie (II) ; et un suivi personnalisé

pour prévenir ce qui peut l’être (III). Cette nouvelle forme de prévention s’observe dans

différents domaines depuis quelques années : oncologie, neurologie, santé mentale, gériatrie,

risque épidémique infectieux, notamment. Bien que les évidences soient encore modestes,

deux tendances se dégagent : la satisfaction des personnes engagées dans les programmes et

un moindre recours à l’hospitalisation. Plusieurs défis doivent être surmontés en vue d’une

généralisation : ceux qui ont trait aux données, leur collecte et leur traitement, et ceux qui

entourent le développement de ces programmes de prévention, les conséquences sur l’organisation

du système de soins et de la protection sociale. Mais en dépit de ces réserves, la complémentarité

de la prévention algorithmique avec les approches classiques, en population

générale, apparaît de plus en plus évidente, et arrive à un moment charnière.

Mots-clés : prévention algorithmique, collecte de données, prédiction des risques, système

de soins, complémentarité