Les visuels subconscients des scientifiques et analystes des données de santé au travail impliquent des feuilles de calcul soigneusement organisées, des algorithmes, des langages de programmation traitant les données et des outils de visualisation qui produisent des graphiques et des diagrammes colorés. et similaire. Cependant, c'est loin d'être la réalité.
En réalité, les data scientists sont confrontés quotidiennement à un élément essentiel : les données non structurées. L’essor du Big Data a profondément influencé le secteur de la santé. Des rapports révèlent que les progrès techniques en matière d’équipements cliniques, de dispositifs portables, de dossiers médicaux électroniques (DME) et autres ont généré des volumes de données colossaux.
En effet, les statistiques révèlent que le secteur de la santé représente près de 30 % du volume total de données générées. De plus, en moyenne, un seul hôpital produit plus de 50 pétaoctets de données chaque année. Or, plus de 80 % de ces données ne sont pas structurées.
De quoi s’agit-il et quel impact cela a-t-il sur la prise de décision basée sur les données, les révolutions révolutionnaires, ainsi que la R&D et l’innovation dans le domaine des soins de santé ? Nous le découvrirons dans cet article.
Données structurées et non structurées : deux moitiés de la même capsule
Chaque donnée générée relève de l’une des deux catégories. Maintenant, comprenons ce que signifient les deux.
Données structurées dans le secteur de la santé
Toute donnée simple, bien organisée, facilement accessible et dans un format standardisé constitue des données structurées. Les principales caractéristiques des données structurées comprennent :
- Formats universels ou uniformes avec des attributions appropriées au nom, à la date, aux codes médicaux, etc.
- Interopérabilité, où leur normalisation ouvre la voie aux acteurs de la santé de tous les domaines pour utiliser ces données pour leurs besoins
- Trouvabilité et traitabilité pour favoriser la prise de décision clinique, le référencement, la production de rapports et bien plus encore
Exemples de données structurées
| Codes cliniques et médicaux | Codes ICD et CPT, rapports de résultats de laboratoire |
| Informations démographiques | Nom du patient, âge, date de naissance, sexe, région et plus |
| Mesures physiques et signes vitaux | Taille, poids, fréquence cardiaque, température corporelle, etc. |
| Médicaments | Médicaments prescrits, posologies, calendriers d'administration, allergies et plus encore |
Données non structurées dans le domaine de la santé
Tout type de données qui ne sont pas disponibles dans un format standardisé, se trouvent dans un emplacement accessible ou ne sont pas traitables entre dans la catégorie des données non structurées. Malheureusement, dans le domaine de la santé, le volume de données non structurées générées dépasse celui de son homologue.
Si les données structurées révèlent des symptômes, les données non structurées mettent en lumière le raisonnement sous-jacent et d’autres nuances. Pour mieux comprendre les données non structurées, nous devons examiner des exemples concrets.
Exemples de données non structurées
| Notes médicales | Notes médicales hors ligne telles que les ordonnances enregistrées par des experts de la santé. |
| Données d'imagerie médicale | Toute image générée par des appareils cliniques tels que les scanners IRM, CT ou échographiques |
| Données audiovisuelles | Données audio, vidéo ou transcription faisant partie de consultations de patients, d'entretiens ou d'interventions chirurgicales |
| Données générées par les patients | Disponible à partir d'ensembles de données portables, d'informations communiquées oralement et similaires |
| Données sur les réseaux sociaux et les communications | Comme analyse des commentaires des patients téléchargés par des patients pour consultation ou par des experts de santé, des e-mails échangés, des messages envoyés et reçus, etc. |
| Données génétiques | Informations sur les rapports et analyses ADN d'un individu susceptibles de détecter des maladies héréditaires |
[A également lu: Récapitulatif des dossiers médicaux par IA : définition, défis et meilleures pratiques]
Des actions aux informations : comment transformer et exploiter les données non structurées pour faciliter la prise de décision clinique
La technologie même qui est à l’origine d’une myriade de types de données non structurées nous fournit également des solutions et des techniques pour les déchiffrer. En utilisant des technologies émergentes telles que l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) et l'analyse, nous pouvons non seulement organiser ce type de données, mais également leur donner un sens pour obtenir des informations exploitables.
Voyons comment cela est possible.
Exploiter le traitement du langage naturel (NLP) dans les soins de santé
En termes simples, la PNL peut non seulement lire et comprendre l’écriture manuscrite d’un médecin, mais aussi la traiter pour découvrir des aspects qui passent également inaperçus. En outre, il peut également analyser des heures de contenu vidéo ou audio et organiser les données selon les besoins et les spécifications pour que les profanes puissent y travailler.
Analyse prédictive en médecine
- Comprendre les données pour des résultats indicatifs
- Comprendre les données avec des résultats indicatifs et recommander des solutions
- Comprendre et recommander des solutions et prédire à l'avenir les événements et les résultats possibles
Ces trois types d'analyses constituent respectivement l'analyse descriptive, prescriptive et prédictive.
[À lire également : Qu’est-ce que l’annotation de données dans l’IA appliquée à la santé ? Définition, techniques et cas d’utilisation ]
Dans le domaine de la santé, l'analyse prédictive peut transformer des vies en permettant d'anticiper avec une grande probabilité une évolution future. L'utilisation de l'apprentissage automatique a permis de concrétiser ces concepts. Grâce à l'analyse prédictive, les données d'imagerie médicale peuvent prédire avec précision si une tumeur bénigne risque de devenir maligne, en tenant compte du mode de vie, de l'âge, des caractéristiques démographiques et d'autres facteurs.
De même, grâce à une analyse précise des données génomiques, l'analyse prédictive peut aider à indiquer si un individu est susceptible de développer un diabète, une maladie cardiaque ou la maladie d'Alzheimer. Il s’agit d’une analyse entre la vie et la mort, car les experts en soins de santé peuvent recommander des médicaments, sensibiliser l’opinion ou suggérer des changements de mode de vie pour éviter les risques.
La compilation, l'organisation et la contextualisation des données non structurées ouvrent d'innombrables perspectives pour le diagnostic et le traitement des maladies . Grâce à une utilisation appropriée des technologies adéquates, leur traitement se fait également en toute simplicité.
Cependant, si vous souhaitez ignorer ces étapes et disposer de données prêtes à être traitées pour entraîner vos algorithmes et solutions de soins de santé, vous pouvez nous contacter. Nous proposons des données de santé sur mesure et provenant de sources éthiques pour tous vos besoins spécifiques en matière de soins de santé. Contactez-nous dès aujourd'hui.
