Le Big Data dans les soins de santé expliqué

Qu'est-ce que le Big Data dans le domaine de la santé ?

Les mégadonnées dans le domaine de la santé font référence aux pratiques médicales qui collectent, stockent et analysent des données pour mieux comprendre les patients et leur fournir des soins personnels de meilleure qualité.

Les cabinets médicaux possèdent désormais plus de données qu'ils n'en ont jamais eu auparavant, notamment parce que les programmes, applications et outils numériques sont plus répandus et de plus en plus utilisés.

Pour cette raison, il n'est tout simplement pas viable pour les humains de parcourir les informations eux-mêmes. Les hôpitaux utilisent donc des moyens numériques pour capturer et évaluer les données, puis fournissent aux praticiens et aux autres professionnels de la santé des informations exploitables pour les aider à prendre des décisions.

Pourquoi le Big Data est-il si important aujourd'hui ?

Lorsque nous disons que les pratiques ont plus de données que jamais auparavant, nous ne voulons pas seulement dire un peu plus, nous voulons dire une quantité de plus qui change l'industrie - au cours des quatre dernières années, la quantité de données détenues par les prestataires de soins de santé a été multipliée par neuf .

Les organisations de santé ont connu un taux de croissance explosif des données de santé de 878 % depuis 2016, selon les statistiques compilées par Dell EMC.

Bien que ce chiffre puisse être un choc, il correspond en fait à ce qui s'est produit dans pratiquement toutes les industries au cours des 10 dernières années.

Qu'il s'agisse de fabrication ou de vente au détail, les entreprises de tous les secteurs sont touchées par la croissance massive du Big Data.

Lorsque vous combinez cela avec la rentabilité relative et la facilité de mise en œuvre des systèmes qui peuvent utiliser les ensembles de données volumineuses que les organisations possèdent désormais, vous obtenez un paysage commercial quelque peu bouleversé par les données volumineuses.

Les soins de santé ne sont pas différents et leur importance augmentera, tout comme elle l'a fait avec d'autres industries, à mesure que nous avançons dans la nouvelle décennie.

Comment les fournisseurs de soins de santé utilisent-ils le Big Data ?

Gestion du personnel

La gestion du personnel et des équipes est absolument cruciale pour les prestataires. Avec la hausse des coûts, le sureffectif peut avoir des effets importants sur votre résultat net.

Dans le même temps, un fournisseur en sous-effectif ne sera pas considéré favorablement par les patients si leurs soins sont affectés.

En établissant un système capable d'évaluer les taux d'admission historiques, les grands ensembles de données peuvent être automatiquement analysés, ce qui vous permet de voir quand vous êtes le plus occupé à la minute près.

Les hôpitaux le font déjà - dans un cas, un fournisseur a utilisé l'apprentissage automatique pour parcourir 10 ans de données d'admission.

L'analyse qu'ils ont reçue a montré aux chefs de quart les taux d'admission prévus un jour donné pour les deux semaines suivantes, qu'ils ont ensuite utilisés pour attribuer plus efficacement les quarts de travail au personnel.

Participation des patients

La plupart d'entre nous connaissent les appareils portables, mais les informations qu'ils fournissent et leur utilisation dans le domaine de la santé comme moyen pour les médecins de soins primaires d'évaluer leurs patients sont une autre façon pour les prestataires d'utiliser les mégadonnées.

Il existe des appareils portables disponibles pour les consommateurs pour une vaste gamme d'utilisations. Voici quelques exemples :

• Trackers de fitness : FitBits en est probablement l'exemple le plus connu, équipé de capteurs pour aider les utilisateurs à suivre leur activité physique et à surveiller leur fréquence cardiaque
• Appareils ECG : aidez les utilisateurs à surveiller leur fréquence cardiaque, la variabilité de la fréquence cardiaque, la fréquence respiratoire, la température et l'activité
• Tensiomètres : utilisez la technologie oscillométrique pour mesurer la pression artérielle

Quelle est la signification de ceux-ci ?

Eh bien, ils peuvent rapporter des données directement à un profil de patient, que votre PCP a enregistré.

Si quelque chose est anormal, comme la fréquence cardiaque, la température ou la pression artérielle, le médecin peut être alerté et, à son tour, il peut contacter le patient et organiser une consultation.

Ceci est particulièrement utile pour les patients âgés ou à risque, et deviendra encore plus important à mesure que les populations vieillissantes continueront de croître.

Prévention précoce

Le big data s'appuie avant tout sur des données structurées afin de réaliser des crawls automatisés.

Bien sûr, le problème avec cela est que les soins de santé (comme de nombreuses industries) sont inondés de données non structurées qui rendent difficile l'utilisation la plus efficace pour les humains.

80 % des données médicales restent non structurées et inexploitées après leur création (par exemple, texte, image, signal, etc.) Comme il est difficile de gérer ce type de données pour le dossier médical électronique ou la plupart des systèmes d'information hospitaliers, elles ont tendance à être ignorées , non sauvés ou abandonnés depuis longtemps dans la plupart des centres médicaux.

Et c'est pourquoi les fournisseurs se tournent vers l'apprentissage automatique, qui peut parcourir vos données et vous donner des informations exploitables que les médecins peuvent utiliser.

Essentiellement, cela signifie que les données inutilisées qui auraient pu être manquées auparavant sont désormais disponibles et peuvent être utilisées pour identifier des conditions médicales qui n'étaient pas apparentes auparavant.

Réduction des erreurs

L'un des plus grands avantages de la mise en œuvre de l'analyse de données est la réduction des erreurs humaines dans la mesure du possible.

De nombreuses tâches administratives essentielles au fonctionnement d'un prestataire de soins de santé, telles que la documentation des factures, des dossiers et des relevés, sont susceptibles d'erreur humaine.

La plupart des organisations de soins de santé utilisent l'examen humain pour classer et extraire manuellement les données de la documentation Medicaid, telles que les factures d'hôpital, les formulaires fiscaux et les relevés bancaires. Il s'agit d'un processus long et coûteux, avec des taux d'erreur de saisie de données pouvant atteindre 4 %. Cela revient à 400 erreurs pour 10 000 points de données, un nombre important qui pourrait compromettre les soins.

Ce n'est un secret pour personne que les organisations de soins de santé veulent éliminer même la plus petite possibilité d'erreurs ; en fait, 91 % des cadres classent la réduction des erreurs médicales comme une priorité élevée ou très élevée par rapport aux autres initiatives cliniques de leur système de santé.

Les fournisseurs se tournent de plus en plus vers des solutions de numérisation pour atténuer ce problème, en utilisant des processus de capture de documents qui lisent des formulaires et d'autres supports de données, saisissant automatiquement les informations dans votre base de données plutôt que de les faire traiter manuellement par un humain.

L'IA et l'apprentissage automatique aident ces processus documentaires en supprimant l'élément humain et en mettant en œuvre une extraction de documents numériques plus précise. L'apprentissage automatique s'améliore à chaque capture, car il apprend à gérer la validation des données en puisant dans un pool toujours plus vaste de captures précédentes.

Obstacles à l'utilisation du Big Data dans les soins de santé

S'il ne fait aucun doute que le big data dans le domaine de la santé est en plein essor sous plusieurs aspects, notamment son adoption et son rapport coût-efficacité par rapport aux années précédentes, il existe également des obstacles à sa mise en œuvre, ainsi qu'un scepticisme quant à ses avantages.

Comme nous l'avons noté précédemment, alors que les investissements dans les mégadonnées des fournisseurs ont connu d'énormes augmentations au cours des dernières années, l'utilisation des données dans son ensemble est à la traîne par rapport à d'autres industries en raison d'un certain nombre de problèmes qui doivent être résolus.

Naturellement, l'une des plus grandes préoccupations concernant l'utilisation des mégadonnées dans les soins de santé est la sécurité des patients.

Les réglementations telles que HIPAA doivent être respectées par les organisations de santé, mais elles sont en grande partie laissées à elles-mêmes pour déterminer les politiques qu'elles mettent en place pour protéger la sécurité et la confidentialité des données de leurs patients.

De plus, se familiariser avec l'utilisation du Big Data peut être une tâche ardue, nécessitant du personnel expert en science des données, en informatique ou en statistiques, et établissant une politique de communication garantissant que les requêtes et les rapports demandés par les administrateurs de données sont conformes à la norme. que les médecins doivent utiliser est important.

Principaux avantages du Big Data dans le domaine de la santé

Comme mentionné ci-dessus, l'utilisation des mégadonnées dans le secteur de la santé peut avoir un impact important et apporter de grands avantages.

• Améliorer les soins aux patients : le principal avantage des mégadonnées dans le domaine de la santé est l'amélioration de l'expérience globale des patients. Des soins proactifs aux informations de santé plus en temps réel, toutes les données suivies grâce à la technologie du Big Data aident les prestataires à établir des diagnostics plus rapides et plus précis.
• Réduit les coûts : la technologie utilisée dans les mégadonnées réduit les coûts associés aux soins de santé en numérisant les dossiers et en améliorant les soins proactifs, ce qui réduit les coûts globaux. Des données suivies avec plus de précision améliorent également les soins hospitaliers, raccourcissant le temps que les patients passent dans les établissements.
• Améliore les rapports et la prise de décision : plus de données signifie une plus grande capacité à utiliser les données dans la prise de décision, ce qui signifie que des décisions importantes sur la santé et les affaires peuvent être prises à l'aide d'informations précises et pertinentes.
• Relie les patients aux prestataires : la connectivité présentée par les mégadonnées signifie une meilleure connexion entre les patients et les prestataires de soins de santé grâce aux rapports des appareils de santé. Cela permet également aux fournisseurs de voir plus rapidement quand quelque chose ne va pas grâce à des alertes en temps réel.

Les perspectives du Big Data dans le domaine de la santé

Bien qu'il existe des obstacles à l'utilisation des mégadonnées dans les soins de santé, les avantages de l'utilisation des vastes quantités de données inutilisées au sein des prestataires aident les organisations de plusieurs manières ; financièrement, dans l'administration, et surtout pour la prestation de soins de santé elle-même.

Au fur et à mesure que l'industrie progresse, les mégadonnées continueront d'être adoptées par les fournisseurs à mesure qu'ils tireront parti de ses avantages.

Pour les organisations qui sont fatiguées ou qui ne savent pas comment elles peuvent utiliser le Big Data, il est plus probable qu'elles commencent petit avec des systèmes à des fins de bureau administratif avant de mettre en œuvre des mesures plus avancées.

Néanmoins, nous pouvons nous attendre à une adoption généralisée de l'analyse et de l'automatisation dans le secteur de la santé dès le milieu des années 2020, et les fournisseurs devraient sérieusement réfléchir à leur approche du big data dans les années à venir.

Conclusion

• La quantité de mégadonnées présentes dans les organisations de soins de santé est vaste et en augmentation, mais de nombreux fournisseurs ne l'utilisent pas.
• Les utilisations et les avantages de l'analyse des mégadonnées augmentent chaque année, et le taux d'adoption suggère que les praticiens commencent à s'en apercevoir.
• Les fournisseurs doivent encore surmonter des obstacles, notamment en ce qui concerne la sécurité et la conformité des données.
• L'utilisation des mégadonnées augmentera au fil du temps à mesure que les avantages en matière de soins de santé et financiers deviendront plus apparents et plus rentables à mettre en œuvre.

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