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Big Data et intuition – Est-ce la meilleure équation pour les soins de santé ?

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Au cours des dernières années, les données avaient servi d’une des grandes sources d’idées pour chaque industrie. Si elles sont analysées correctement, on peut s’en servir pour prendre moult décisions. En fait, le moment est venu pour plusieurs organisations d’atteindre le point de bascule où elles ont besoin d’utiliser cette technologie qui a la capacité de consommer et d’analyser ces informations. Le seul problème est qu’elles ont construit une capacité de production d’analyses, mais pas de perspicacité. 

Outre l’analyse de données, le big data a généré beaucoup et beaucoup de battage dans presque tous les secteurs et les soins de santé ne font pas exception. Si vous me demandez de résumer l’ensemble du secteur des soins de santé en quelques mots, je dirais simplement qu’il s’agit d’une évolution, d’une progression, d’une découverte et d’une invention continues. Bien sûr, les problèmes sont toujours restés une constante, mais il y a aussi eu des solutions. Par exemple, des antibiotiques et de la chirurgie en trou de serrure aux cœurs artificiels et aux études d’imagerie en 3D, l’innovation est donnée aux prestataires dans toutes les disciplines. Savez-vous ce qui dérange le plus le secteur des soins de santé de nos jours ?

Dans le scénario actuel, les soins de santé semblent se transformer en une industrie axée sur le consommateur où les prestataires ne se retrouvent pas en concurrence avec eux-mêmes mais aussi en créant les expériences les plus attrayantes, intuitives et impactantes pour une population qui n’hésite plus à exprimer ce qu’elle veut. Une expérience conviviale est une chose dont tout le monde a envie. En outre, l’époque où l’intuition suffisait pour obtenir des résultats de qualité pour les patients est révolue. Et la science des données semble fournir des résultats à peu près gratifiants de manière rapide, évolutive et précise. 

 

Les big data dans les soins de santé

 

L’application de l’analyse des big data a offert beaucoup de résultats positifs et salvateurs comme jamais auparavant. Je fais simplement référence aux grandes quantités d’informations auxquelles on se réfère en cette ère de numérisation. Avec la prise de conscience et la mise en œuvre de l’analyse des soins de santé, l’expression « mieux vaut prévenir que guérir » s’avère vraie. En dehors des conclusions fondées sur les données pour prédire et résoudre un problème avant qu’il ne soit trop tard, cette technologie permet également aux professionnels d’accéder plus rapidement aux méthodes et aux traitements, où ils peuvent garder un suivi précis des stocks ainsi qu’impliquer les patients de telle sorte qu’ils puissent prendre soin d’eux-mêmes en utilisant différents ensembles d’outils comme jamais auparavant.

 

Les applications Big Data dans les soins de santé

En plus d’être conscient, il est tout aussi important de mettre en œuvre ces stratégies dans les soins de santé. L’époque où les industries choisissaient des méthodes standard basées sur la régression est révolue. Aujourd’hui, elles se sont tournées vers des méthodes plus orientées vers l’avenir comme l’analyse prédictive, l’apprentissage automatique et l’analyse de graphiques. En bas, je voudrais mentionner quelques exemples d’applications de big data dans les soins de santé qui valent la peine qu’on se penche sur eux. 

 

#1 Prédictions des patients pour améliorer la dotation en personnel

L’un des meilleurs exemples de big data est la résolution du problème classique auquel sont confrontés les chefs d’équipe. Combien de personnes faut-il mettre dans le personnel à une période donnée. Si vous mettez trop d’employés, il y a de fortes chances que vous couriez le risque de voir s’accumuler des coûts de main-d’œuvre inutiles. Cela peut également entraîner des résultats médiocres en matière de service. Je suis tombé par hasard sur un article de Forbes indiquant comment quatre hôpitaux faisant partie de l’Assistance Publique-Hôpitaux de Paris ont utilisé des données provenant de diverses sources pour arriver à des prédictions quotidiennes et horaires du nombre de patients attendus dans chaque hôpital.

 

#2 Dossiers de santé électroniques (DSE)

Une autre application la plus répandue à considérer en médecine. Si l’on garde à l’esprit le scénario normal, chaque patient a son propre dossier en termes de données démographiques, d’antécédents médicaux, d’allergies, de résultats de tests de laboratoire, etc. Ces dossiers sont partagés via un système d’information sécurisé et sont disponibles pour les prestataires des secteurs public et privé. Les DSE fournissent la meilleure assistance en permettant aux médecins de mettre en œuvre des changements au fil du temps, sans paperasse et sans risque de réplication des données. En plus de cela, ils déclenchent même des avertissements et des rappels lorsqu’un patient doit subir un nouveau test de laboratoire ou suivre les prescriptions pour voir si un patient a suivi l’ordre des médecins.

Kaiser Permanente a même entièrement mis en œuvre un système appelé HealthConnect qui partage les données dans tous leurs établissements et facilite l’utilisation des DSE.

 

#3 Planification stratégique informée

L’utilisation de l’analyse des big data dans le secteur des soins de santé fait des merveilles pour les professionnels en matière de planification stratégique, tout cela grâce à un meilleur aperçu des motivations des personnes. Les professionnels peuvent désormais analyser les résultats des contrôles chez les personnes appartenant à différents groupes démographiques et identifier les facteurs qui découragent les gens de suivre un traitement.

Il peut tout à fait vous intéresser de savoir que l’Université de Floride a fait usage de Google maps et de données gratuites sur la santé publique pour préparer des cartes de chaleur ciblées sur de multiples problèmes, tels que la croissance de la population et les maladies chroniques. Les informations glanées leur ont permis de revoir leur stratégie de prestation et d’ajouter davantage d’unités de soins dans les zones les plus problématiques.