Un jeu mystérieux qui a besoin d'un changement

Les soins de santé offrent une multitude d'opportunités uniques de tirer parti des données pour avoir un impact significatif sur les prestataires et les patients.

Il est indiscutable que les soins de santé impliquent une quantité prodigieuse de données. Selon un rapport d'IDC, 4,4 ZB de données ont été générés en 2013 et estime que 44 ZB de données sur les soins de santé seront générés chaque année d'ici à 2020, soit dix fois plus en sept ans. Dans un article du New England Journal of Medicine les auteurs estiment qu’un seul patient génère généralement près de 80 Mo de données d’imagerie et de dossiers médicaux électroniques chaque année. Avec toutes les données collectées, les organisations de soins de santé ont la possibilité de les exploiter pour améliorer les résultats des patients et réduire les dépenses globales en soins de santé.

Le défi de l'exploitation des données de soins de santé

Lorsque je pense aux données de soins de santé, je me souviens souvent du Tolstoï. citation: «Les familles heureuses sont toutes pareilles; chaque famille malheureuse est malheureuse à sa manière. »Les entités de santé ne sont pas homogènes et la plupart ont leur propre ensemble unique de données bizarres, de préoccupations, de feuilles de route institutionnelles et de cas d'utilisation. Ainsi, la question devient: «Comment les données de santé peuvent-elles dépasser le bruit statique pour devenir un atout commercial pour améliorer l'adhésion des patients?»

Les données ne parlent pas; c'est interprété. Dans un rapport sur les tendances de la Stanford Medical School, il a été estimé que 2 314 exaoctets (un exaoctet = un milliard de gigaoctets) de données sur les soins de santé seront générés d'ici 2020. Il n'est donc pas étonnant que l'extrapolation d'extrapolations cliniquement utiles, interopérables, significatives et sensibles au temps de cette quantité prodigieuse de données semble être une tâche ardue.

À mesure que les organisations de soins de santé passent du volume à la valeur, les données doivent être exploitables et précises. En outre, de nombreuses exigences en matière de réglementation, de confidentialité et de sécurité doivent être prises en compte. Et s'il ne peut y avoir une approche unique, cela ne devrait pas empêcher les entités de soins de mettre en œuvre les meilleures pratiques, en particulier en ce qui concerne la manière de réconcilier les données en silo, d'optimiser les données stockées existantes et de générer des processus stratégiques et exploitables pour la collecte. Données sur les patients futurs.

Le rôle de l'IA / ML

L'analyse de grandes quantités de données pour résoudre des tâches analytiques complexes devient plus facile avec des solutions telles que l'intelligence artificielle (AI) et l'apprentissage automatique lié à un nuage sécurisé. . Prenons, par exemple, les absences des patients coûtent environ 150 milliards de dollars par an aux États-Unis et environ 216 millions de livres sterling au Royaume-Uni. Avec une population croissante de maladies chroniques, les visites non effectuées par les patients peuvent retarder la détection de la maladie, avoir une incidence sur la qualité des soins de santé et augmenter les coûts globaux des soins de santé.

Les organisations de soins de santé disposent de données permettant de déterminer le pourcentage de leur pratique globale. montrer le problème. Par conséquent, il n’est plus acceptable de dire que les absences des patients font «partie intégrante des affaires». N'oublions pas que le secteur des soins de santé améliore les résultats des patients et que C'est exactement ce que montrent les spectacles .

Avec les progrès de la technologie, donner du sens aux données sur les soins de santé ne doit pas nécessairement être un effort sisyphéen. Les organisations de soins de santé peuvent et doivent utiliser leurs données pour favoriser l’observance du patient et de meilleurs résultats. Les données sur les soins de santé sont «bruyantes» et parfois écrasantes. Cependant, grâce à l'IA et à l'apprentissage automatique, les organisations de soins de santé peuvent:

• Utiliser les ressources de données pour obtenir une vue globale des lacunes dans la planification de la pratique
• Diffuser des rappels de rendez-vous en fonction des préférences d'engagement du patient
• Détecter les facteurs de pratique clés (par exemple, les heures du fournisseur ) pour les non-présentations de patients
• Exploiter les données internes du cabinet et des facteurs externes tels que les conditions météorologiques, les événements sportifs, etc., pour créer des cartes de probabilité de chaleur permettant de prévoir les absences des patients
• Utiliser les recommandations basées sur les données pour surcharger les rendez-vous des patients afin de les minimiser perte / maximisation des revenus de la pratique

The Path Forward

Pour améliorer l'efficacité opérationnelle et clinique, il pourrait être avantageux que les organisations de soins de santé cessent de vaciller entre les données relatives aux soins de santé étant une bénédiction et une malédiction. Les soins de santé offrent une multitude d'opportunités uniques d'exploiter les données pour avoir un impact aussi bien pour les prestataires que pour les patients. Il existe décidément de nombreux cas d'utilisation sur la manière de tirer parti des données sur les soins de santé, mais chaque organisation de soins de santé devra déterminer quelles technologies et quels cas d'utilisation conviennent le mieux à ses patients et à ses fournisseurs.

A La version de cet article a été publiée à l'origine dans le Journal of mHealth .