Les dossiers de santé électroniques (DSE) sont censés être efficaces et contribuer à la prestation rapide de services de santé aux patients. Cependant, il semble y avoir un décalage total entre l'objectif visé par les DSE et leur fonctionnement réel dans l'industrie. Grâce à la courbe d'apprentissage qui accompagne l'exploitation d'un système de dossiers de santé, les préoccupations concernant l'interopérabilité des données, la technologie sur laquelle elles sont construites, et plus encore, EHR les solutions sont pour la plupart rigides et monolithiques aujourd'hui.
Pour les non-initiés, un rapport révèle également que les médecins aux États-Unis ont dépensé close to 16 minutes sur les fonctions DSE par patient. Ce n'est pas seulement chronophage, mais aussi ironique. Cependant, il y a des promesses dans cet espace car les solutions modernes alimentées principalement par l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique ouvrent la voie pour rendre les DSE plus efficaces, rapides et efficients.
Dans cet article, nous verrons comment l'IA façonne l'avenir des DSE et aide les prestataires de soins de santé du monde entier. Mais avant cela, commençons par les bases.
Qu'est-ce que le DSE ?
Les dossiers de santé électroniques sont les itérations numériques des dossiers papier conventionnels que les organisations de soins de santé maintiennent pour faciliter leur prestation de services. Parce qu'il est numérique, il est plus facile de récupérer les dossiers individuels des patients, de gérer des détails élaborés sur l'historique des patients, de partager des données entre les parties prenantes respectives telles que les cliniciens, les médecins, les chirurgiens, les centres de diagnostic, etc.
Pour vous donner une meilleure compréhension des détails contenus dans les DSE, voici une liste rapide :
- Détails du patient et coordonnées
- Informations sur la visite d'un patient dans les centres de santé
- Histoire de famille
- Allergies et réactions à des éléments et médicaments spécifiques
- Détails de l'assurance
- Détails sur les maladies chroniques ou les maladies courantes
- Informations sur les chirurgies effectuées précédemment et plus
Principaux avantages des DSE
Grâce au fait que les dossiers sont numérisés, ils offrent des tonnes d'avantages aux prestataires de soins de santé.
- La modification et la mise à jour des données du patient deviennent plus simples
- Davantage d'informations relatives au patient pourraient être ajoutées et stockées, telles que des ordonnances, des données d'imagerie médicale et des rapports, etc.
- Les sources d'enregistrements et de rapports spécifiques pourraient être liées pour une analyse plus approfondie
- Ils aident les médecins à prendre de meilleures décisions cliniques
- Ouvrir la voie à des médicaments et des procédures de traitement personnalisés
- Automatisez plusieurs tâches redondantes et plus
Bien qu'il s'agisse d'avantages, la plupart d'entre eux n'existent que sur le papier. La distance entre les ambitions et les mises en œuvre rend les DSE moins efficaces dans le monde réel. Cependant, l'apparition de l'IA corrige progressivement les lacunes et les préoccupations opérationnelles dans l'espace et ouvre la voie à une optimisation des soins aux patients et de la prestation de services.
Ensembles de données de dossiers de santé électroniques (DSE) pour les projets d'IA et de ML
Explorons le rôle de l'IA dans l'élaboration des dossiers de santé électroniques.
Le rôle de l'IA dans les DSE
Réduire l'exécution des tâches redondantes
Rapports publiés par l'AMA révèlent que les cliniciens passent près de 50 % de leur temps à effectuer des tâches redondantes telles que la mise à jour des documents, la saisie des commandes et des détails sur les patients, la facturation, etc. Cela réduit considérablement le temps que les cliniciens pourraient consacrer à la promotion de meilleurs soins et diagnostics aux patients.
Avec l'IA, cependant, le temps que les cliniciens consacreraient à des tâches redondantes pourrait être réduit ou complètement éliminé. Ceci est principalement motivé par Modèles PNL qui convertissent l'écriture manuscrite et les enregistrements vocaux en texte et aident les cliniciens à mettre à jour les informations pertinentes de manière transparente.
Extraction précise des données patient pertinentes
Lors d'interventions chirurgicales ou de diagnostics de maladies, la prestation de services de soins de santé doit être aussi rapide que possible. Ceci est particulièrement crucial lors des urgences lorsque les patients sont admis en raison d'accidents par exemple. Dans de tels cas, les médecins ou autres professionnels de la santé devraient être en mesure de récupérer rapidement les informations exactes dont ils ont besoin sur leurs patients pour initier les procédures de traitement.
À ce moment-là, ils ne peuvent pas se permettre de faire défiler des pages de texte et de rechercher ce qu'ils recherchent. L'IA corrige ce problème grâce à l'extraction précise d'informations pertinentes. Plusieurs portails EHR basés sur le cloud ont ce qu'ils appellent des abstracteurs, qui aident les professionnels à récupérer des détails, des notes ou des données spécifiques sur un patient.
Administration des soins de santé optimisée
L'automatisation est l'un des principaux avantages de l'IA dans les DSE. La simple présence de volumes massifs de données suffit à mettre en œuvre une automatisation complexe et à ouvrir la voie à une gestion hospitalière transparente.
Avec l'IA, des problèmes tels que la gestion des lits, la gestion des rendez-vous, l'élaboration des listes, la dotation en personnel, le moral du personnel, etc. pourraient être facilement résolus. Des modules d'IA automatisés alimentés par des analyses prédictives peuvent aider les administrateurs à prévoir les réadmissions, les horaires de rendez-vous pour la journée ou la semaine, les taux de mortalité des patients, les taux de récupération et même à gérer la chaîne d'approvisionnement de l'inventaire hospitalier.
Meilleure interopérabilité
Bien que les données des patients existent sur le cloud, elles ne sont pas encore largement standardisées. Il existe une différence dans le formatage ou la présentation des données des patients entre les organisations et même les équipes au sein d'un même hôpital. L'IA peut permettre la normalisation du DSE et rendre les données interopérables afin que toute partie prenante puisse récupérer les données qu'elle recherche sans se casser la cervelle.
Les modèles d'IA et d'apprentissage automatique peuvent garantir que les procédures de documentation clinique sont effectuées, que le formatage spécifique est maintenu, que des lots de données en vrac provenant de sources externes sont extraits et convertis, et font plus pour rationaliser les DSE et leurs fonctionnalités.
Les défis de la mise en œuvre de l'IA dans les DSE
La mise en œuvre de l'IA pour optimiser les DSE est une tâche herculéenne. Chaque organisation doit corriger plusieurs failles opérationnelles existantes, normaliser ses pratiques de gestion, minimiser la courbe d'apprentissage impliquée, disposer des bonnes piles technologiques et faire plus.
Et ce ne sont que le côté opérationnel des choses. Il y a aussi des aspects techniques à la mise en œuvre. Ceux-ci inclus:
- Déployer et maintenir de manière cohérente l'espace de stockage requis pour les processus d'IA
- Assurez-vous que les données sont aussi étanches et sécurisées que possible, car les DSE contiennent certaines des informations personnelles les plus confidentielles sur les patients et les individus.
- Rendre les données pertinentes interopérables
- Maintenir la conformité aux réglementations et normes HIPAA existantes (et nouvelles) et maintenir en permanence des niveaux élevés de confidentialité et de sécurité des données
- Veiller au respect des pratiques de désidentification des données et plus encore
Récapitulation
Les avantages et les défis de la mise en œuvre de l'IA dans les DSE ont probablement le même poids. Cependant, les défis pourraient être facilement surmontés grâce aux meilleures pratiques et au remaniement des décisions de gestion. Mieux et plus impactant la médecine repose sur la qualité des dossiers de santé électroniques conservés et l'un des moyens les plus plausibles d'y parvenir consiste à mettre en œuvre l'IA.
