Qu'est-ce que la prévention prédictive ?

La prévention prédictive consiste à estimer, pour une personne ou une population, la probabilité de chaque problématique de santé et le poids des facteurs qui la portent, afin d'agir avant l'apparition des troubles, en commençant par ce qui pèse le plus. Elle se distingue de la prévention classique par son point de départ : non pas un catalogue d'actions, mais une hiérarchie de risques mesurée.

1. D'où vient l'idée

Le cadre théorique existe depuis longtemps : la médecine dite « 4P » (prédictive, préventive, personnalisée, participative), à laquelle s'ajoute une cinquième exigence, les preuves. Nous avons consacré une série d'articles à cette médecine 5P, où nous décrivions déjà le P prédictif comme « le diagnostic de la prévention » : pour prévenir, il faut savoir sur quoi focaliser les interventions, donc estimer ce qui risque d'arriver à qui.

La prévention prédictive est la mise en œuvre opérationnelle de cette idée : transformer des données en facteurs de risque, des facteurs en probabilités, des probabilités en priorités.

2. Ce que la prévention prédictive n'est pas

• Ce n'est pas un acte médical. Elle ne pose aucun diagnostic et ne remplace aucun avis médical. C'est ce qui la distingue de la médecine prédictive, qui relève du soin (bilans médicaux, dépistages) : les deux sont complémentaires, pas concurrentes.
• Ce n'est pas une certitude. Une probabilité décrit un niveau de risque, pas un destin individuel. Elle sert à ordonner les priorités, pas à prédire l'avenir d'une personne.
• Ce n'est pas un gadget de données. Un facteur n'entre dans le calcul que si la littérature scientifique établit son lien avec la problématique concernée.

3. Comment ça marche, en quatre opérations

Premièrement, qualifier : une donnée brute (« 5 h 30 de sommeil ») devient un facteur de risque (« manque de sommeil ») par comparaison à une référence, ajustée au profil de la personne. Deuxièmement, combiner : les facteurs ne s'additionnent pas isolément, ils se combinent en une probabilité par problématique. Troisièmement, croiser : chaque facteur pèse sur plusieurs problématiques à la fois, et ce poids total, l'impact croisé, ne se voit dans aucune colonne prise séparément. Quatrièmement, prioriser : le classement qui en résulte désigne par quoi commencer, et ce que l'on peut espérer y gagner.

4. L'exemple fondateur : quand les risques se multiplient

En 1979, Hammond, Selikoff et Seidman publient les taux de mortalité de travailleurs exposés à l'amiante, fumeurs ou non. Pour 100 000 personnes-années : 11,3 décès sans amiante ni tabac, 58,4 avec l'amiante seul, 122,6 avec le tabac seul, et 601,6 avec les deux. Les risques ne s'additionnent pas, ils se multiplient : il n'existe pas de « valeur de l'amiante » en soi, le chiffre dépend de qui le porte. C'est le fondement de toute approche prédictive : un facteur n'a pas de poids en général, il a un poids chez quelqu'un.

5. À quoi ça sert, et pour qui

Pour une entreprise, la prévention prédictive permet d'expliquer et d'anticiper les arrêts plutôt que de les constater dans le coût de l'absentéisme. Pour une mutuelle ou un assureur, elle transforme les données d'un portefeuille en stratification du risque : où il se concentre, où agir rapporte. Pour chacun, elle remplace la liste de conseils génériques par un ordre de priorité personnel. Dans les trois cas, elle outille ce que la doctrine appelle la prévention primaire : agir à la source suppose de savoir quelle source pèse.

Questions fréquentes

Quelle différence avec la médecine prédictive ? La médecine prédictive relève du soin : bilans médicaux, dépistages, actes réalisés par des professionnels de santé dans un cadre médical. La prévention prédictive n'est pas un acte médical : elle hiérarchise des risques et des priorités d'action à partir de données déclaratives et contextuelles, en amont du soin.

Est-ce fiable ? Les modèles ne valent que par leurs sources : chez nous, un facteur n'entre dans le calcul que si la littérature l'établit (notre bibliographie est publique). Et le résultat reste une probabilité : fiable pour ordonner des priorités, jamais pour prédire le destin d'une personne.

Quelles données faut-il ? Du déclaratif (questionnaires), des mesures, des antécédents, un contexte professionnel. Pas nécessairement d'objet connecté. Le traitement de ces données de santé obéit à des exigences strictes : hébergement certifié, pseudonymisation, seuils de restitution (voir notre page confiance).

Les limites du terme

Le terme est jeune et ses contours varient encore selon les acteurs. Nous décrivons ici la définition que nous mettons en œuvre, et surtout ce qu'elle exclut : pas d'acte médical, pas de certitude individuelle, pas de facteur sans source.

Sources :

• Hammond EC, Selikoff IJ, Seidman H. Asbestos exposure, cigarette smoking and death rates. Annals of the New York Academy of Sciences. 1979;330.
• Gouvernement français. Stratégie d'accélération santé numérique (médecine 5P)
• Organisation mondiale de la santé : poids des maladies non transmissibles et part évitable.
• Bibliographie scientifique Predict Analyse