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 quotidiennement aux prises avec un élément : les données non structurées. Le boom du Big Data a énormément influencé le secteur de la santé. Les rapports révèlent que les progrès techniques en termes d'équipements cliniques, d'appareils portables, Dossiers de santé électroniques (DSE), et bien d’autres encore, ont donné lieu à d’énormes volumes de génération de données.
En fait, les statistiques révèlent que le secteur de la santé représente près de 30 % du volume total de données généré. En outre, en moyenne, un seul hôpital produit plus de 50 pétaoctets de données chaque année. Cependant, le problème est que plus de 80 % des données générées 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
Pour comprendre les deux différents types de données, reconnaissons que les données de santé sont générées à chaque fois qu'une action spécifique aux soins de santé est entreprise. Cela pourrait être aussi analogique qu'un médecin rédigeant une ordonnance sur papier ou aussi numérique et instantané qu'un rapport de tension artérielle provenant d'un appareil portable.
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 |
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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
Comme son nom l’indique, cette technologie permet aux ordinateurs de comprendre le langage humain et cela inclut les différentes façons dont nous communiquons : par la parole, l’audiovisuel, le texte, etc. Grâce aux modèles d’apprentissage automatique, nous pouvons désormais traiter d’énormes lots de données non structurées et extraire des informations critiques, ce qui serait impossible autrement.
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
Si nous devons distiller l’essence des raisons pour lesquelles nous mettons en œuvre des techniques de science des données, cela se résumerait à trois aspects :
- 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 constituent descriptif, prescriptif et prédictif analyses respectivement.
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Dans le domaine de la santé, l’analyse prédictive peut changer la vie car elle peut indiquer un résultat futur très probable. L'utilisation de apprentissage automatique dans les soins de santé a permis à de tels concepts de devenir une réalité sur le terrain. Grâce à l’analyse prédictive, les données d’imagerie médicale peuvent prédire avec précision si une tumeur bénigne pourrait se transformer en tumeur maligne après avoir pris en compte le mode de vie, l’âge, les données démographiques, etc.
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.
D'innombrables possibilités de diagnostic et de traitement des maladies s'ouvrent lorsque nous compilons et organisons données non structurées et les situer dans un contexte. Avec la bonne utilisation d’une technologie idéale, leur traitement est également transparent.
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.
