Les hôpitaux produisent 50 pétaoctets de données par an. Cette masse d’informations comprend des notes cliniques, des tests de laboratoire, des images médicales, des relevés de capteurs, de la génomique et des données opérationnelles et financières. À l’heure actuelle, 97 % d’entre elles ne sont pas utilisées, mais la situation est en train de changer, avec un grand potentiel de transformation de la qualité des soins médicaux.
Voici quatre façons dont l’analyse des données améliore les soins de santé sans ajout de personnel ou de lits.
1. Stimuler le rayon X
La radiographie est la forme la plus ancienne de l’imagerie médicale, et toujours la plus utilisée. Les radiographies pulmonaires représentent à elles seules 40 % des 3,6 milliards d’examens d’imagerie effectués chaque année dans le monde. Mais le « taux de rejet » des rayons X (le nombre d’images qui ne peuvent être utilisées en raison d’une mauvaise qualité d’image ou du positionnement du patient) peut avoisiner 25 %.
Pour remédier à ce problème, les ingénieurs en logiciel ont mis au point une application qui aide les cliniciens à identifier les causes profondes des images rejetées. L’application a été mise à l’essai au centre médical de l’Université de Washington et a automatisé un processus qui nécessitait 230 clics de souris et près de sept heures de travail. La réduction des taux de rejet permet d’économiser du temps et des ressources tout en mettant les patients sur la bonne voie plus rapidement.
2. Favoriser la collaboration
En oncologie, le processus de préparation, de conduite et de documentation des réunions du conseil d’administration est souvent sous-optimal et non normalisé. Chaque spécialiste regroupe les données d’un patient dans un silo. Par conséquent, les réunions sont consacrées aux échanges entre les différents systèmes et technologies utilisés dans chaque discipline.
Pour remédier à ce problème, une alliance entre Roche Diagnostics et GE Healthcare combine et analyse les données diagnostiques des patients (y compris la génomique, la pathologie tissulaire et les biomarqueurs) avec leurs données d’imagerie médicale et de surveillance. À partir de là, un logiciel d’intégration des données basé dans le cloud pourrait modifier fondamentalement le processus des réunions du conseil d’administration de la tumeur, aidant les médecins à poser des diagnostics plus éclairés et plus rapides et à individualiser les traitements pour chaque patient.
3. Thérapies sur mesure
L’intégration des données peut avoir des effets transformateurs sur l’ensemble de l’écosystème des soins de santé. GE Healthcare a récemment entamé un partenariat avec le Vanderbilt University Medical Center (VUMC), pour créer des immunothérapies plus sûres et plus précises.
Le projet analysera rétrospectivement et mettra en corrélation les réponses immunothérapeutiques de milliers de patients atteints de cancer avec leurs données démographiques, génomiques, tumorales, cellulaires, protéomiques et d’imagerie. À partir de là, les applications alimentées par l’intelligence artificielle aideront les médecins à identifier le traitement le plus approprié pour chaque patient.
4. Organisation des hôpitaux
Un nombre restreint mais croissant d’hôpitaux met en place des centres de commandement de contrôle de mission de type NASA pour gérer leurs fonctions et leurs services. L’objectif est de s’attaquer aux problèmes de capacité, de sécurité, de qualité et de temps d’attente qui ont affecté les soins de santé.
Le centre de commandement d’un hôpital extrait des flux de données de divers systèmes, générant des analyses qui aident le personnel à prévoir ce qui se passera dans les 24 à 48 heures à venir. Les données sont affichées sur les écrans du Centre de commande et sur les tablettes et les appareils mobiles. Cela permet au personnel de se concentrer sur la prestation des soins plutôt que de les organiser.
La suite ici (World Intellectual Property Organization’s Global Innovation Index 2019)
