agrandir le texte diminuer le texte

Accès direct au contenu

UFR de Sciences Economiques et de Gestion Portails : www - étudiants - personnels UFR de Sciences Economiques et de Gestion

Vous êtes ici : Accueil > Actualités > A la Une > Big data et conception d'un système d'information d'aide à la décision clinique. Vers une gestion sociocognicielle de la responsabilité médicale ?

Actualité du 16 juin 2016 au 28 juin 2017

Big data et conception d'un système d'information d'aide à la décision clinique. Vers une gestion sociocognicielle de la responsabilité médicale ?

 
Les chiers du numérique n°12

Les chiers du numérique n°12

Nouvel objet de l’économie du numérique, le terme de « Big Data » a été évoqué pour la première fois à la fin des années 2000, par le cabinet d'études Gartner Group, pour désigner la profusion d'informations générées par les usages d'Internet, de la téléphonie mobile et des réseaux sociaux. Aujourd'hui, Il est utilisé dans la quasi-totalité des domaines d'activité, dont celui de la santé. Dans ce contexte d’infobésité médicale, les utilisateurs partagent des données personnelles, voire intimes, sur leur vie. Ce partage génère des risques dont celui de profilage des individus et d’atteinte aux libertés individuelles. Face à ces réalités socio-économiques, l'article de Christine SYBORD interroge d'un point de vue socio-cognitif et d'un point de vue juridique, les conditions d’intégration d'un Big Data dans les pratiques médicales et notamment lors de la prise de décision clinique

Résumé

La première partie caractérise le Big data sur un plan économique pour ensuite spécifier le cadre cognitif et technique d’un Big data à la base d’un système d’aide à la décision. Le cadre et le statut d’un tel système étant posés, la deuxième partie analyse les fondements juridiques du triptyque patient – médecin – Système décisionnel Big Data. Cette analyse conduit à une remise en question strictement physique ou morale de la responsabilité médicale à l'avantage d'une réflexion sur les conditions épistémologiques et éthiques de la gestion d'une responsabilité médicale étendue. La troisième partie présente ainsi une analyse critique des systèmes de connaissances (Ermine, 1996), en référence à la Théorie du Système Général (Le Moigne, 1994). Cette analyse critique amène le cadrage théorique de la conception systémique sociocognicielle d'un système décisionnel Big data. Cette conception permet une gestion éthique de la responsabilité médicale étendue et facilite ainsi la communication médecin-patient. Le cadrage théorique étant posé, la quatrième partie présente le modèle sociocogniciel d'un SADM en référence à une approche sociocognitive. Le modèle instrumente l'organisation des relations (médecin, patient, système décisionnel) qui se co-construisent et interviennent dans la prise de décision clinique.

Auteur

Christine SYBORD est Maître de Conférences en Sciences de Gestion à l'UFR de Sciences Économiques et de Gestion de l’Université Lumière Lyon 2. Elle enseigne dans les domaines des systèmes d’information, des risques opérationnels via la conception des systèmes d’information, du management et de la gestion de projet en santé. Ses travaux de recherche portent principalement  sur l’apport des systèmes d’information  et des TIC comme dispositif de gestion organisationnel « Hommes – machines » et l’analyse des informations et des connaissances pour et par le système d’information d’aide à la décision ( notamment pour des activités de veille stratégique et d’intelligence économique). Elle a publié dans des revues telles que Revue Internationale d’Intelligence Économique et Systèmes d’Information et Management. Elle a accompagné méthodologiquement la ville de Bourgoin jallieu à concevoir et mettre en place son Plan Local de Santé.

 

Informations pratiques

Les cahiers du numérique: Big data et conception d'un système d'information d'aide à la décision clinique. Vers une gestion sociocognicielle de la responsabilité médicale ?

Les cahiers du numérique Volume 12 N° 1-2/Janvier-Juin 2016 :
Enjeux du big data et identifications des données médicales


Type :
Parution, Parution ouvrage scientifique

Recherche d'une actualité

Recherche d'une actualité

Université Lumière Lyon 2