Des soins de santé de précision découlent d’un diagnostic précis. L’allopathie étant fondée sur des preuves, cette précision se résume à l’enregistrement le plus précis et le plus à jour des symptômes et de toutes les données infimes pouvant aider à renforcer le diagnostic.
Ces données et déductions étaient auparavant enregistrées et gérées dans des fichiers papier stockés hors ligne. La numérisation a ouvert la voie aux données DSE (dossiers de santé électroniques) et a rendu l'accès aux données des patients plus accessible aux cliniciens et aux médecins.
Malgré la montée de Données du DSE, soins de santé Les parties prenantes ont toujours observé des données cloisonnées, car les patients consultent non seulement plusieurs médecins, mais aussi des centres connexes tels que des pharmacies, des centres de diagnostic, etc. Chaque interaction implique une modification des données existantes, que le prochain médecin est censé connaître.
Pour rationaliser tout cela et donner un accès démocratique aux soins des patients, c’est l’avènement des données longitudinales sur les patients. Dans cet article, nous explorerons en profondeur ce que cela signifie, comment cela fonctionne, ses avantages, ses défis et bien plus encore.
Qu’est-ce qu’un dossier médical longitudinal?
Le dossier médical longitudinal est un compte rendu détaillé de l'historique médical d'un patient au fil du temps. Il comprend par exemple des données sur les visites chez le médecin, les traitements et les médicaments, ce qui aide les médecins à avoir une vue d'ensemble pour améliorer les soins.
L'état de santé de l'individu
Progression de la maladie et guérison
Les facteurs de risque
Résultats du traitement
Impact des interventions au fil du temps
Autres interactions : visites aux urgences, ordonnances, médicaments, etc.
L'impact des données longitudinales sur la gestion des données de santé
La qualité des prestations de soins de santé est directement proportionnelle à la disponibilité de données complètes, exactes et actualisées. Cela pose les bases pour que les experts cliniques et de santé puissent offrir des soins personnalisés aux patients. Pour décomposer les données importantes avantages des données longitudinales sur la santé, voici une liste rapide.
Optimiser la sécurité des patients
La sécurité des patients est d’une importance cruciale dans les soins de santé. Même si l’accent doit être mis principalement sur le traitement des problèmes existants ou des maladies sous-jacentes, il convient également d’accorder une attention particulière à l’élimination des risques découlant d’interactions médicamenteuses potentielles, d’allergies et d’adversaires.
Étant donné que les données longitudinales documentent le parcours de santé d'un patient au fil du temps, elles donnent aux parties prenantes une vue d'ensemble des interactions et observations précédentes. Cela leur permet de modifier leurs procédures et protocoles de traitement en conséquence.
Gestion efficace des maladies chroniques
Un rapport de 2023 révèle que la prévalence des maladies chroniques dans Les zones urbaines indiennes représentent 29 %. En raison des choix de mode de vie, de la génétique et de divers autres facteurs, les maladies chroniques telles que les maladies cardiaques, le diabète, l’obésité, l’épilepsie, les maladies auto-immunes et bien d’autres encore sont nombreuses.
De telles conditions nécessitent un suivi et une surveillance cohérents de la santé des patients. Les médicaments et les dosages dépendent invariablement des observations et interventions récentes. La disponibilité de données longitudinales permet d’optimiser le traitement, de mieux suivre la progression de la maladie et d’accroître l’efficacité des approches thérapeutiques et médicamenteuses.
Rationaliser les services de santé
Outre les avantages cliniques, il existe également plusieurs avantages opérationnels. Les données longitudinales permettent une utilisation optimale des ressources et des services de santé rationalisés. En outre, cela aide également les patients à économiser des dépenses importantes en éliminant le besoin de tests et de rapports redondants.
Aide à la recherche et aux essais cliniques
Les données longitudinales vont bien au-delà d’une simple procédure de documentation. Il s'agit d'une base solide pour
- Recherche médicale avancée et approfondie
- Aider les organismes gouvernementaux à formuler des stratégies de santé appropriées
- Bénéficier des études épidémiologiques
- Fournir des référentiels riches en données pour mener des essais cliniques hermétiques et bien plus encore
- Permettre le développement de systèmes d’IA en santé
Défis liés aux données longitudinales sur les patients
Les bénéfices sont prometteurs et l’impact est significatif. Cependant, ce processus de niche n’est pas sans défis et goulots d’étranglement.
Fragmentation des données
L’une des principales préoccupations liées à la collecte de données tout au long du parcours de santé des patients concerne la disparité des systèmes et modules de DSE. Il existe un décalage marqué entre les systèmes de DSE déployés dans les différents établissements, ce qui conduit à des données dispersées.
Une telle fragmentation des données rend difficile la mise à jour et le partage instantanés des données des patients après chaque visite ou interaction. Avec la montée des préoccupations en matière de confidentialité des données de santé et des mandats tels que le RGPD et la HIPAA, les données désidentification et tokenisation ajoutez une autre couche aux flux de travail cliniques et opérationnels déjà existants.
Manque de qualité et de structure des données standardisées
En plus du fait que plusieurs prestataires et établissements de soins de santé déploient des systèmes de DSE distincts, les pratiques d'enregistrement, les systèmes de fichiers, les formats et les terminologies diffèrent d'un enregistrement à l'autre. Ce manque de standardisation empêche la synchronisation instantanée des données des patients sur le cloud ou un système centralisé.
Facteurs divers
En dehors de cela, il est également possible que les patients ne révèlent pas complètement leurs symptômes ou leur état. Une telle rétention volontaire ou involontaire d’informations fausse l’ensemble du processus.
Un autre aspect critique concerne le fardeau financier lié au renforcement des initiatives de transformation numérique et aux dépenses en infrastructures techniques et numériques pour permettre un enregistrement et un suivi transparents des données.
Données longitudinales sur la santé : un atout transformateur dans le domaine de la santé
La disponibilité de données longitudinales adéquates sur les patients permet également aux experts de la santé de demander l’aide de technologies de niche telles que les systèmes d’IA pour les soins de santé. Grâce à des simulations et à des techniques de science des données telles que l'analyse prescriptive et prédictive, les risques de développer des maladies, prédire les maladies 5 ou 10 ans à l'avance en fonction de l'histoire du patient et de ses choix de mode de vie, et bien plus encore, peuvent être étudiés et révélés.
Cela dit, il ne s’agit pas seulement de rendre la technologie disponible. Cela se résume également au rapprochement des établissements de santé et des parties prenantes pour collaborer aux échanges de données de santé et former fréquemment leur personnel et leurs associés à ce sujet afin d'alimenter ce processus à un niveau plus culturel.
Nous pensons qu’à l’avenir, nous assisterons à des progrès remarquables dans les échanges de données et les méthodologies d’enregistrement des données.
Et si vous travaillez sur une telle vision ou si vous élaborez des modèles futuristes d'IA médicale, notre référentiel de données de patients anonymisées provenant de sources éthiques servira d'ensembles de données de formation d'IA de qualité. Nous espérons que ce blog vous apportera suffisamment de clarté sur ce que sont les données longitudinales. Contactez-nous dès aujourd'hui pour explorer la portée de l'acquisition de données pour vos visions d'IA.
