Prise de décision éclairée grâce à l'analyse des soins de santé

Dans le domaine des soins de santé, les résultats des défis passés (données et innovation) nous aident à envisager un avenir où le personnel clinicien est bien équipé pour prédire les résultats en matière de santé et prendre des décisions éclairées. Imaginez un avenir où les organisations peuvent économiser des ressources et où les décideurs politiques peuvent agir rapidement en cas de crise de santé publique, comme une augmentation des cas de grippe. Nous sommes à l'aube d'une transformation des soins de santé où cet avenir devient réalité. Grâce aux analyses avancées, aux normes d'information et aux dossiers de santé holistiques, les décisions fondées sur les données deviennent la norme, menant à des opérations efficaces et à des résultats optimisés.

Données interdisciplinaires

Les données aident les patients, le personnel soignant et les chercheurs à renforcer la santé globale de notre société. Par exemple, l'analyse des données a aidé les acteurs du secteur de la santé à gérer la pandémie de COVID-19 et à améliorer leur réponse à la crise de santé publique. Mais qu'en est-il des données provenant d'applications diverses, comme la gestion des flux, les dossiers santé numériques (DSN) et d'autres systèmes d'information clinique, ou même de la gestion du capital humain ? Comment ces éléments sont-ils intégrés dans le monde clinique pour des analyses et des prises de décision avancées ?

Depuis longtemps, les organisations utilisent des sources de données variées, déployées par les fournisseurs, les payeurs et les organisations pharmaceutiques, avec des applications sous forme de logiciels-services (SaaS) et sur place. Ces systèmes ont permis la transformation, mais ils ont également malencontreusement créé des silos de données. Les données de santé qui sont piégées dans de nombreux systèmes ne peuvent pas facilement se déplacer avec les patients lorsqu'ils changent de personnel soignant. De plus, le dossier de santé longitudinal, important pour prodiguer de meilleurs soins aux patients, est réparti et fragmenté. Imaginez si vous deviez saisir de nouveau toutes les coordonnées, les applications et autres données personnelles chaque fois que vous achetez un nouveau téléphone ! Sans le nuage informatique, chaque nouvel achat de téléphone représentait un défi. Lorsqu'il s'agit de données de santé des patients en silo, cela peut avoir un impact négatif sur la vie des patients.

Il est utile de centraliser toutes les données, mais il est tout aussi important que ces données soient logiques, compréhensibles, accessibles et organisées pour être utilisées. Les données doivent être normalisées pour être utiles. Les données provenant de sources multiples (structurées ou non, prétraitées ou brutes) doivent être globalement accessibles pour pouvoir être analysées dans le but d'obtenir des informations pertinentes.

Lac de données à fonctionnalités d'entrepôt : une voie vers l'interopérabilité

Il est essentiel de comprendre le contexte des données pour prendre des décisions éclairées. Les données générées par des applications d'entreprise sont très précieuses, mais elles sont rarement pleinement exploitées. Grâce à un service comme un lac de données à fonctionnalités d'entrepôt sur Oracle Cloud Infrastructure (OCI), vous pouvez obtenir des renseignements depuis différentes sources de données telles que des transactions électroniques, des consultations au cabinet et des transcriptions téléphoniques. Un tel outil simplifie l'accès aux données provenant de plusieurs applications et sources de données, et permet une modélisation sophistiquée des données. L'interopérabilité est également prise en charge non seulement en raison des structures de données ou de la sémantique, mais également en raison du contexte et de l'importance des données.

Les données historiques provenant d'inventaires, de la recherche, de l'Internet des objets (IdO) ou des DSN sont stockées dans des « chambres froides », c'est-à-dire qu'elles sont stockées dans des systèmes, des télécopieurs ou sur papier. Ces données n'ont pas été optimisées. Quelque part, il existe des données de dispositifs datant d'il y a dix ans ou des données génomiques capturées il y a cinq ans. Ces informations ont-elles été transformées en informations utiles dans le contexte actuel de la santé des patients ? L'utilisation de données historiques anonymisées dans la modélisation prédictive peut aider à découvrir des informations sur la santé d'un patient. La fusion des données actuelles, des données en temps réel et des données historiques renforce la modélisation prédictive et la rend plus fiable.

Les données des patients leur appartiennent. Les organisations du monde entier doivent respecter les normes les plus élevées en matière de sécurité des données des patients. Grâce aux lois sur la souveraineté des données (la prochaine évolution naturelle en matière de sécurité des données), les pays assurent la sécurité des données de leurs citoyens. Cela représente une occasion d'aider les patients à renforcer leur confiance dans le système de santé, en leur permettant de voir la façon dont leurs données sont traitées.

Les données anonymisées protègent la confidentialité des données et peuvent également avoir un impact décisif lorsqu'elles sont partagées avec des chercheurs dans le cadre d'essais cliniques. Lors de l'agrégation des données, les solutions doivent être flexibles et tenir compte des réglementations en matière de gouvernance des données.

Actions à entreprendre pour se préparer aux solutions d'analyse avancée :

• Sélectionner un domaine dans lequel les résultats peuvent être améliorés.
• Identifier les lacunes dans vos processus et méthodes de prestation des soins.
• Utiliser la gestion du changement pour combler ces lacunes.
• Mettre en œuvre des pratiques de gestion du changement dans tous les services où vous pouvez ajouter le plus de valeur.
• Comprendre les sources de données, la fidélité des données, les métadonnées, la syntaxe et la sémantique utilisées.
• Développer des compétences relatives aux sciences des données et aux nouvelles technologies de soins de santé en matière d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique.
• Exploiter des solutions d'analyse qui comblent les lacunes et améliorent les résultats.

Élaboration de solutions futures

Lors de la dispensation des soins, le personnel clinicien fait face à une multitude de défis, du manque de ressources au stress en passant par l'épuisement professionnel du personnel. À cela s'ajoute le fait que le personnel soignant ne voit qu'une image fragmentée du patient, ses antécédents médicaux étant répartis dans différents systèmes. Le personnel clinicien passe du temps à assembler les pièces alors qu'il s'efforce de fournir des soins holistiques aux patients. Tout cela est en train de changer. L'analytique ouvre la voie à des possibilités qui sauvent des vies dans le domaine des soins de santé.

La modélisation prédictive et l'intelligence artificielle interconnectent les données de l'ensemble de l'écosystème pour générer des informations de santé pertinentes à partir, entre autres, de données, de GRH et de systèmes cliniques mondiaux. Grâce à la puissance de l'intelligence artificielle, les hôpitaux peuvent prévoir et gérer le flux de patients pendant les saisons grippales et ajuster en conséquence les ressources, ce qui favorise la flexibilité des horaires et réduit l'épuisement professionnel du personnel. Grâce à des diagnostics prédictifs, elles permettent de mieux soigner les patients, d'optimiser le temps du personnel clinicien et de fournir de meilleures informations sur le lieu d'intervention. Grâce à la médecine de précision fondée sur l'intelligence artificielle et à des informations interventionnelles pour les patients ayant des critères de santé similaires, le personnel soignant consacre moins de temps à rassembler des fragments d'informations et plus de temps à traiter les patients.

Une meilleure qualité des soins et de meilleures interventions permettent d'améliorer les résultats des patients et de réduire les frais généraux. Les solutions fondées sur l'intelligence artificielle (et l'analytique) ont la capacité de promouvoir un accès équitable aux meilleurs soins, adaptés à chaque patient, avec une qualité accrue et un coût des soins réduit. Avec la convergence des technologies (intelligence artificielle et apprentissage automatique), nous évoluons peut-être vers un nouveau domaine qui nous permettra d'élever l'expérience humaine dans les soins de santé.

Rencontre entre l'art du possible et la réalité

L'avenir des soins de santé réside dans les données qui nous entourent. La plupart des organisations de soins de santé possèdent les données dont elles ont besoin pour la transformation, intégrées dans des applications au sein de leur entreprise, enfouies dans des silos de données et derrière des heures de consolidation manuelle. La transformation du paysage des soins de santé au niveau de la couche de données correspond au moment où l'art du possible rencontre la réalité, où les silos de données sont brisés pour permettre aux informations précieuses de parvenir aux bonnes personnes, au bon endroit et au bon moment.