L'analyse des données pour une meilleure prise en charge du patient

La recherche dynamique est rendue possible pour les équipes opérationnelles des hôpitaux qui cherchent à intégrer de nouvelles sources de données dans les cycles de recherche pour la détection précoce des épidémies par exemple.

De nouveaux outils numériques pour des soins optimisés

Face à une maturité numérique qui avait du mal à s'imposer dans le secteur de la santé, la pandémie semble avoir levé les principaux freins. Une accélération de la digitalisation et de la recherche dans le domaine des soins a été constatée avec par exemple, les solutions d'imagerie médicale numérique de nouvelle génération et les applications mobiles. Du côté des patients, l'utilisation du système de téléconsultation a connu une hausse exponentielle avec plus de 17 millions de téléconsultations recensées entre le début du 1er confinement et la fin du second confinement en novembre 2020. La télémédecine fait désormais partie des habitudes pour 64% des médecins généralistes, alors que son utilisation était encore limitée à 0,04% avant la COVID-19.

L'utilisation à grande échelle des technologies et l'analyse des données peuvent conduire à une compréhension plus complète de l'état des patients et améliorer durablement les soins. Grâce à des dispositifs de surveillance intelligents, les prestataires de soins peuvent recueillir à distance de grandes quantités de données en temps quasi réel. Au lieu de prendre des décisions et de formuler des recommandations en fonction de points de données limités obtenus lors des visites au cabinet, les plateformes analytiques modernes peuvent mesurer simultanément des milliers de points de données à distance pour obtenir une image plus complète et holistique. Des informations complètes peuvent conduire à des diagnostics plus précoces, un traitement affiné et ainsi réduire les réadmissions.

Stockage, centralisation et sécurisation des données

Avant la pandémie, les données relatives aux soins n'étaient pas entièrement saisies et intégrées, il était donc difficile d'obtenir une vue diagnostique complète d'un patient. Les données médicales étaient seulement accessibles aux utilisateurs autorisés fournissant des soins directs pour des raisons techniques, de sécurité et de protection de la vie privée des patients.

Les projets de centralisation de différentes sources de données médicales (data lakes) facilitent l'utilisation de ces nouveaux outils et le travail des équipes de soin. Ces projets ne sont pas toujours évidents à mettre en place pour des raisons de protection, de souveraineté et d'hébergement de ces données très critiques. C'est pourquoi l'adoption de projets de centralisation de données médicales tel que le Health Data Hub peuvent prendre plusieurs années avant d'être examinés, révisés et adoptés par les autorités compétentes telles que la CNIL.

La convergence des hôpitaux constitue également un intérêt crucial pour améliorer l'accès aux soins des patients et faire progresser la recherche. Il existe un réel mouvement de fond au niveau local avec 135 Groupements hospitaliers de territoires ou au niveau national avec l'espace numérique de santé partagé, qui a été généralisé dans toute la France depuis le 1er janvier 2022. Ces échanges collaboratifs permettent d'accélérer le décloisonnement des données et de consolider les bases de données nationales.

Le volume, la variété et la vitesse de traitement des données ont connu une accélération considérable. Précédemment le HPC, le Edge Computing et l'IA étaient utilisés lors du séquençage du génome pour la lutte contre le cancer. La pandémie a donc sollicité à plus grande échelle et démocratisé ces mêmes solutions technologiques. Par exemple, le SIDEP qui regroupe et consolide toutes les données liées à la COVID-19 et reçues des laboratoires représente une réelle prouesse technique qui alimente l'application Anti-Covid.

Les organismes de soins ont également fait évoluer de manière considérable le stockage et l'archivage de ces données. Le CHU de Bordeaux a notamment modernisé ses datacenters. Une modernisation nécessaire pour une meilleure gestion des données, de l'archivage des applications, ou encore de l'optimisation des serveurs et des capacités d'hébergement. Chaque patient représente à lui seul une mine d'informations, une activité immense est en cours pour les exploiter et identifier des corrélations, de sorte que même les signaux faibles, une fois rassemblés, puissent aboutir à des découvertes révolutionnaires.