Un article publié dans healthmanagement.org nous indique comment la démocratisation des données, ou l'amélioration des usages et de leur accessibilité, peut résoudre ce problème majeur en améliorant l'interopérabilité des plateformes. La démocratisation promeut l'accès à l'information et la compatibilité des systèmes, de même que l’utilisation des solutions d’IA pour normaliser, analyser et centraliser les données à grande échelle.
Des données non structurées très utiles pour la personnalisation des parcours de soins
Les données de santé non structurées comprennent des informations qui ne sont pas organisées de manière prédéfinie et étiquetée, insèrent des champs de texte libre dans les dossiers patients électroniques (DPI), des notes cliniques, des courriels ou des transcriptions d'enregistrements audio. Dans un contexte de recherche de la personnalisation des parcours de soins, elles offrent des informations plus détaillées que les données structurées.
C’est la raison pour laquelle la standardisation croissante des données des DPI – ou des dossiers médicaux partagés (DMP) – est très appréciée car elle offre de nouvelles possibilités d'organisation et d'analyse de ces données dont les professionnels de santé peuvent exploiter la richesse. Et c’est aussi pour cela qu’il est primordial d’améliorer l'interopérabilité, dans un paysage de DMP fragmenté qui fait cohabiter différents systèmes et normes sans intégration ni partage des informations patients.
Des obstacles techniques et administratifs à la bonne gestion des données non structurées
Il est nécessaire, d’autre part, de mieux organiser le stockage et le traitement des données non structurées, de doter les établissements d’une puissance de stockage et de traitement importante, ce qui peut s'avérer coûteux et nécessiter une infrastructure informatique avancée, ou d’en assurer la protection, afin d’éviter les pertes et de se conformer aux réglementations. Relever tous ces défis est crucial pour les organisations de santé afin de renforcer la confiance dans la technologie, d'accroître l'efficacité et, en bout de chaîne, d'améliorer la qualité des soins.
Outre les obstacles techniques, des obstacles opérationnels et financiers entravent également l'accès et l'utilisation efficaces des informations. Les établissements de santé, confrontés à des charges administratives importantes, sont contraints de gérer les systèmes qui organisent et traitent les informations, de même que les importants frais généraux liés à la gestion des données. D’autant que, souvent, différents logiciels utilisent chacun leurs méthodes de gestion de données et sont souvent redondantes.
L’IA, une aide significative pour accompagner les usages des données de santé
Dans ce cadre, les experts recommandent, tout d’abord, de fournir aux professionnels des systèmes dédiés à l'accès et à la gestion efficace les données. Ensuite, la véritable valeur réside dans l'analyse de ces données pour en tirer des informations exploitables, susceptibles d'améliorer la prise en charge des patients. Dans ce contexte, l'IA est efficace lorsqu'une quantité massive de données peut être utilisée pour résoudre des problèmes spécifiques. Le secteur a été généralement lent à adopter la technologie, mais il évolue plus rapidement que jamais en acceptant l'IA, ou du moins en s'efforçant de la tester et d'en évaluer les possibilités.