Quelques clés pour comprendre l’analyse des données de santé

Que recouvre l’analyse des données de santé ?

L’analyse des données de santé vise en premier lieu à mettre en évidence des modèles et éléments de réflexion à partir de données de santé brutes, comme les antécédents des patients, les analyses sanguines ou les marqueurs génétiques, afin d’aider les prestataires de soins de santé à proposer le traitement le mieux adapté pour chaque patient.

Cette discipline s’appuie sur des technologies telles que l’apprentissage automatique et la visualisation des données pour améliorer les pratiques médicales, optimiser l’affectation des ressources et favoriser la prise de décisions fondées sur des données probantes dans le domaine de la santé. Autrement dit, l’analyse des données de santé vise à traduire des volumes colossaux de données brutes en informations utiles et exploitables.

Faire en sorte que l’analyse des données de santé soit adaptée à l’objectif visé

L’analyse des données de santé comprend plusieurs sous-ensembles, chacun servant un objectif distinct :

• L’analyse des données médicales est réalisée à partir des données provenant des dossiers médicaux électroniques, de l’imagerie médicale, des analyses de laboratoire et des dispositifs de santé portables des patients. Elle vise à recueillir des informations sur l’état de santé des patients et les résultats cliniques afin d’optimiser la prestation de soins pour chaque patient, notamment en matière de diagnostic, de planification des traitements et de suivi.
• L’analyse des données cliniques englobe l’analyse des données recueillies au cours des processus de soins cliniques, notamment les interactions avec les patients, les actes médicaux et les interventions cliniques. Elle vise à repérer des schémas susceptibles d’améliorer les flux des processus cliniques.
• L’analyse des données hospitalières désigne plus spécifiquement l’analyse des données générées en milieu hospitalier, y compris les données administratives ainsi que les indicateurs de performance opérationnelle et financière. 

Si l’analyse des données médicales, l’analyse des données cliniques et l’analyse des données hospitalières ciblent toutes des aspects spécifiques en matière de soins de santé, elles permettent toutes aux professionnels de la santé de prendre des décisions éclairées susceptibles de déboucher sur une amélioration considérable des soins prodigués aux patients et de la gestion des soins de santé. 

Introduction aux quatre types d’analyse en matière de données de santé

Si l’on se penche sur la dimension plus technique de l’analyse des données de santé, il convient de distinguer quatre types principaux de techniques d’analyse :

• L’analyse descriptive est la phase initiale visant à établir l’historique des interactions en termes de soins.
• L’analyse diagnostique va un peu plus loin afin d’identifier et d’expliquer les différentes tendances.
• L’analyse prédictive s’appuie sur l’exploitation des données passées et actuelles afin de prévoir les événements futurs. À ce titre, l’analyse prédictive dans les soins de santé fonctionne en quelque sorte comme une boule de cristal.
• L’analyse prescriptive constitue l’étape finale. En préconisant des actions en réponse aux pronostics effectués, ce processus d’analyse vise à établir une stratégie. Bien menée, elle joue un rôle clé dans la prise de décisions éclairées, fondées sur des données.

Le big data dans les soins de santé

Par définition, l’analyse de données, quelles qu’elles soient, repose avant tout sur de grands volumes de données. Le big data fait référence à des ensembles de données trop volumineux pour les méthodes ou les outils d’analyse traditionnels. Le recours au big data est fréquent dans l’étude des interactions ou des comportements humains, et constitue donc une base idéale pour l’analyse des données de santé.

Du fait du volume de ces ensembles de données, l’exploitation du big data dans les soins de santé requiert des technologies de pointe comme l’informatique distribuée, les infrastructures hébergées dans le cloud ou les logiciels spécialisés. L’apprentissage automatique et la visualisation des données viennent compléter les observations tirées des statistiques et aident les opérateurs humains à recueillir des informations précieuses.

Les applications du big data en matière de soins de santé

Le potentiel du big data dans les soins de santé est illimité. On distingue cependant six applications directes dans le domaine de la santé :

• Détection précoce des maladies : En anticipant la détérioration de l’état de santé des patients grâce à l’analyse prédictive, les professionnels de la santé peuvent intervenir de manière proactive.
• Des diagnostics plus rapides et plus précis : L’analyse des données médicales permet d’accélérer les décisions thérapeutiques et d’améliorer les soins prodigués aux patients.
• Médecine personnalisée : L’analyse des données médicales permet de personnaliser un traitement en tenant compte du patrimoine génétique et du mode de vie d’un individu ainsi que des facteurs environnementaux.
• Amélioration des décisions sur le plan opérationnel : Grâce à l’analyse des données opérationnelles, les établissements de santé sont en mesure d’optimiser les flux de patients, la dotation en personnel et l’affectation des ressources au sein des structures hospitalières.
• Accélération de la mise au point des médicaments : L’analyse des données de santé est utile pour anticiper les interactions médicamenteuses et rationaliser les essais cliniques.
• Recherche oncologique : Les avantages offerts par l’analyse des données dans la recherche sur le cancer résident dans l’accélération de la découverte de nouveaux traitements et dans une meilleure compréhension de la biologie du cancer.
• Optimisation des achats et de la chaîne d’approvisionnement : L’analyse des données de la chaîne d’approvisionnement permet aux fournisseurs d’anticiper la demande, d’optimiser les stocks et de limiter le gaspillage.

Une médecine de précision personnalisée

L’analyse des données de santé joue un rôle central dans les avancées de la médecine de précision, un tournant majeur en matière de soins de santé qui vise à adapter les interventions et les traitements médicaux en fonction des spécificités de chaque patient. L’analyse des données personnelles des patients, comme les données génomiques, les dossiers cliniques ou les facteurs liés au mode de vie, au moyen de l’apprentissage automatique et d’autres outils d’analyse, permet de définir des stratégies de traitement adaptées aux besoins et à la constitution de chaque individu.

L’analyse des données pour une médecine de précision est appelée à maximiser l’efficacité des traitements tout en limitant les effets indésirables, et donc à produire de meilleurs résultats pour les patients.

Les enjeux du big data dans le domaine des soins de santé

Rien de tout cela n’est possible sans le big data, mais il s’avère parfois difficile de collecter et d’utiliser ce type de données pour diverses raisons :

• Confidentialité et sécurité des données : En raison du stockage de volumes de données toujours plus importants et du recours croissant aux données de santé, les hôpitaux et les praticiens sont désormais une cible pour les cybercriminels et les pirates informatiques. Il revient donc aux prestataires de soins de santé de veiller à ce que ces données sensibles soient protégées, notamment en renforçant leurs protocoles de cybersécurité et en anonymisant les données de santé agrégées.
• Précision et qualité des données : Les données de santé sont collectées auprès d’un certain nombre de systèmes et stockées à diverses fins. Elles sont donc très hétérogènes. Il en résulte parfois des silos de données et certaines incohérences, ce qui complique l’intégration et l’analyse des ensembles de données. En outre, cette hétérogénéité peut engendrer des incohérences en termes d’exactitude et d’exhaustivité des ensembles de données.
• Données non structurées : Cet aspect est particulièrement important pour les organisations et les prestataires qui délaissent les méthodes traditionnelles et privilégient la numérisation des dossiers. Les notes, observations et dossiers médicaux sur papier sont considérés comme des données non structurées et leur intégration dans des ensembles de données peut s’avérer particulièrement complexe en l’absence de techniques sophistiquées d’exploration de texte, de traitement du langage naturel et de reconnaissance d’images.
• Interopérabilité : Divers prestataires sont susceptibles de se trouver à différents stades du processus d’adoption de l’analyse des données, ce qui rend la collaboration délicate. Même lorsque les différents partenaires ont recours au numérique, les différences en termes d’infrastructures techniques, de sécurité, de réglementation et de priorités peuvent entraver l’échange de données.

Relever de tels défis n’est pas une mince affaire. Les prestataires de soins de santé doivent donc s’engager à supprimer les silos de données et à mettre au point des solutions techniques qui non seulement renforcent l’interopérabilité, mais garantissent également l’intégrité et la sécurité des données.

Promouvoir l’interopérabilité et la sécurité

Dans un tel contexte, le développement sûr et fiable de l’analyse des données de santé implique que l’échange de données entre patients, prestataires et tierces parties se déroule sans heurts. Les Normes internationales relatives à l’analyse des données de santé jouent un rôle crucial dans le renforcement de l’interopérabilité entre les différents systèmes de santé au niveau mondial, car elles définissent un langage commun, des objectifs partagés, mais aussi des outils de suivi.

Pour les établissements de santé, la mise en œuvre de normes comme l’ISO/HL7 27931 est une démarche efficace en matière de réglementation, de gestion et de traitement des données sensibles. Cette démarche est essentielle pour les prestataires de soins qui entendent s’aligner sur les meilleures pratiques internationales en matière de gestion des données et de sécurité des données des patients. Appliquée de manière efficace, cette norme donne aux professionnels de la santé la possibilité d’accéder à des informations précises, valables, fiables, opportunes, pertinentes, lisibles et exhaustives.

• ISO/HL7 27931 Normes d’échange de données – Un protocole d’application pour l’échange de données électroniques dans les environnements de soins

  ISO/TS 24289 Informatique de santé – Spécification de la structure hiérarchique des fichiers pour le stockage secondaire des informations relatives à la santé

L’avenir des soins de santé guidés par les données

L’impact potentiel de l’analyse des données de santé sur les soins aux patients est considérable, puisqu’il est le moteur d’une révolution dans le domaine des soins de santé, lesquels seront plus proactifs, plus personnalisés et plus efficaces. Grâce à des innovations telles que l’analyse prédictive dans les soins de santé, la médecine de précision, le renforcement de la recherche sur les maladies et du développement des médicaments – qui reposent toutes sur l’analyse de big data –, un monde dans lequel nous serons toutes et tous en meilleure santé est possible.

D’ores et déjà essentielle dans ce domaine, l’analyse des données de santé est appelée à gagner en importance dans les années à venir. Il est donc indispensable de développer ce domaine de manière sûre, responsable et efficace, et cela suppose un effort collectif de tous les acteurs de la santé. Les Normes internationales permettent d’établir la base nécessaire à l’échange transparent, sûr et confidentiel des données, afin de veiller à ce que cette nouvelle ère des soins de santé ne remette pas en cause le fondement même des soins aux patients, à savoir la confiance.