Les mégadonnées peuvent-elles sauver les soins de santé?

Les soins de santé sont un gros problème aux États-Unis. Étant donné que les coûts continuent d'augmenter et que la qualité des soins continue de diminuer, il semble que tout le monde convient qu'il faut faire quelque chose. Nous n'arrivons tout simplement pas à nous entendre sur ce que devrait être exactement quelque chose. En s'éloignant du débat politique sur les soins de santé, les mégadonnées ont le potentiel de jouer un rôle énorme dans la résolution des problèmes auxquels notre système de santé est confronté aujourd'hui. Comment? Les systèmes de stockage et d'analyse de Big Data ont fait d'énormes progrès pour devenir plus conviviaux et accessibles aux entreprises, notamment en migrant vers le cloud en tant que Big Data en tant que service. Grâce à ces progrès, les acteurs du système de santé, des hôpitaux aux instituts de santé, ont exploré le potentiel des mégadonnées. Les possibilités sont passionnantes. Voici cinq façons clés dont les mégadonnées pourraient changer les soins de santé pour le mieux. (Obtenez une lecture de fond dans Comment les TI changent les soins de santé.)

Coûts réduits

Selon une étude réalisée par l'Institute of Medicine en 2012, 30 cents de chaque dollar dépensé dans le système de santé sont gaspillés, ce qui représente 750 milliards de dollars de déchets chaque année. Une grande partie de ces déchets provient de services inutiles, tels que des tests répétés et des services inefficaces, suivis de fraudes, de conditions qui auraient pu être évitées et, bien sûr, de paperasse.

Tout en voyant autant de déchets dans le système de santé est décourageant quand on pense au nombre de familles qui ont du mal à trouver des soins de santé abordables et de qualité, ces déchets présentent également des opportunités. En utilisant les mégadonnées, l'industrie des soins de santé peut identifier et réduire les dépenses inutiles en fournissant aux médecins plus d'informations sur leurs patients pour aider à éliminer les procédures inutiles et en consultant les médecins et les hôpitaux eux-mêmes pour trouver des moyens de réduire les dépenses. Par exemple, un fournisseur de soins de santé a utilisé des données cliniques pour savoir quels médecins recommandaient le plus de procédures et de traitements et a discuté avec ces médecins de la façon de réduire les procédures inutiles.

Accès à des informations complètes

L'industrie des soins de santé dans son ensemble est l'un des plus grands collecteurs de données. De la recherche aux résultats pour les patients en passant par les nouvelles techniques et les nouveaux médicaments, il existe certainement suffisamment d'informations pour offrir des soins de haute qualité au prix le plus bas possible. Le problème est que la plupart des médecins ne disposent pas de toutes ces données en un seul endroit où ils peuvent y accéder, et même s'ils le faisaient, ils n'auraient pas le temps ou la capacité de lire et d'absorber tout cela.

Lorsque vous comparez la capacité d'un médecin à apprendre de nouvelles informations, peut-être en lisant deux à trois revues médicales par mois, à un ordinateur, ce qui pourrait parcourir des milliers d'articles avec un taux de rétention de 100%, la technologie devrait être le plus grand outil du médecin. Les mégadonnées peuvent potentiellement en faire une réalité en permettant le stockage et l'analyse de ces énormes ensembles de données, afin que les médecins puissent être instantanément informés d'un traitement précédent, d'une option plus rentable ou des antécédents d'une certaine maladie dans la famille du patient .

De meilleurs soins préventifs

Les mégadonnées jettent également les bases d'une meilleure prise en charge préventive grâce à une surveillance à distance de notre santé. La plupart d'entre nous ont déjà vu le début de cela avec des capteurs qui surveillent notre fréquence cardiaque ou nos habitudes de sommeil, mais ces moniteurs avancés surveilleraient tout, du décompte des cellules sanguines aux enzymes cardiaques. Des moniteurs comme celui-ci pourraient être utilisés par les médecins pour les patients à risque, tels que les personnes âgées, et pourraient également être utilisés par des individus pour surveiller leur santé et être alertés qu'ils pourraient avoir besoin de prendre des mesures pour prévenir une maladie grave et coûteuse. Les mégadonnées pourraient même pousser ce processus un peu plus loin en revenant sur toutes les données de santé du patient pour faire des recommandations personnalisées pour des changements de style de vie ou d'autres traitements si nécessaire.

Diagnostics personnalisés

Beaucoup de patients qui se rendent au cabinet du médecin se sentent plus comme un numéro sur un morceau de papier qu’une personne réelle pendant qu’ils sont là, et même si certains médecins pourraient améliorer leur manière de chevet, beaucoup ont tout simplement trop de patients qu’ils voient tout au long de la journée pour rappelez-vous chacun à un niveau personnel.

Bien que les dossiers électroniques aient aidé les médecins à mieux suivre les antécédents des patients et les procédures effectuées, il y a une grande différence entre savoir quels étaient les niveaux de tension artérielle d'un patient lors de la dernière visite et pouvoir parcourir toutes les notes, toutes deux structurées (chiffres ) et non structuré (commentaires des médecins) dans l'historique d'un patient pour détecter les tendances générales et les progrès. Ces modèles pourraient ensuite être utilisés pour établir les meilleures pratiques de traitement en fonction des résultats globaux.

Améliorations des évaluations

Enfin, les mégadonnées offrent l'occasion de mieux évaluer les hôpitaux, les chirurgiens, les fournisseurs de soins primaires et même les possibilités de dotation pour voir lesquelles sont vraiment les plus efficaces pour améliorer les résultats, et pas seulement pour distribuer des ordonnances. Par exemple, l'Institut de Baylor pour la recherche et l'amélioration des soins de santé a analysé les scores de satisfaction des patients et les politiques de dotation en personnel infirmier des hôpitaux. L'institut a constaté que la dotation en personnel infirmier à temps plein - par opposition aux infirmières contractuelles ou temporaires - a aidé à réduire les incidents négatifs, tels que les chutes.

Le rôle potentiel que le big data pourrait jouer en médecine est vraiment passionnant. La clé est que l'innovation commence avec l'avènement du big data et ne se termine pas avec. À mesure que davantage d'outils sont créés et que davantage d'idées sont générées grâce aux mégadonnées, il se pourrait que la véritable solution aux soins de santé ne réside pas principalement dans les politiques publiques mais dans l'invention et la pensée créative.