Les points aveugles de données les plus dangereux dans les soins de santé et comment les résoudre avec succès

Les données continuent d’être un point sensible pour l’industrie des soins de santé, avec des failles de sécurité croissantes, des systèmes fastidieux et des redondances de données qui sapent la qualité des soins prodigués.

Ajoutant à la pression, le département américain de la Santé et des Services sociaux (HSS) est sur le point d’introduire des réglementations plus strictes autour de l’interopérabilité et de la gestion des dossiers médicaux électroniques (EHR), avec la transparence comme priorité absolue.

Cependant, il est clair que la technologie a joué un rôle crucial dans la rationalisation et l’organisation du partage d’informations dans l’industrie, ce qui constitue un avantage significatif lorsque les services exceptionnels dépendent fortement de la rapidité et de la précision.

Les organisations de soins de santé ont recours à des technologies émergentes pour alléger les pressions croissantes, ce qui pourrait potentiellement leur économiser 360 milliards de dollars par an. En fait, 85% des entreprises investissent ou prévoient d’investir dans l’IA pour rationaliser les opérations et réduire les retards dans les soins aux patients. La technologie est citée comme une priorité stratégique majeure dans les soins de santé pour 56% des entreprises, contre 34% en 2022, selon les données de Bain & Company et KLAS Research.

Cependant, il existe un certain nombre de facteurs dont les fournisseurs de soins de santé devraient être conscients lorsqu’ils cherchent à déployer des technologies avancées, en particulier compte tenu du fait que les solutions d’IA ne sont que aussi bonnes que les informations utilisées pour les former.

Examinons les plus grands points sensibles des données dans les soins de santé et le rôle de la technologie dans l’atténuation de ces problèmes.

Des quantités énormes de données

Il n’est pas secret que les organisations de soins de santé doivent gérer une quantité massive de données, et celle-ci ne cesse de croître : d’ici l’an prochain, les données de soins de santé devraient atteindre 10 billions de gigaoctets.

Le volume énorme de données qui doivent être stockées est un facteur clé de la popularité du stockage dans le cloud, bien que cela ne soit pas une solution sans problème, en particulier en termes de sécurité et d’interopérabilité. C’est pourquoi 69% des organisations de soins de santé préfèrent le stockage dans le cloud localisé (c’est-à-dire des clouds privés sur site).

Cependant, cela peut facilement devenir difficile à gérer pour un certain nombre de raisons. En particulier, cette énorme quantité de données doit être stockée pendant des années afin d’être conforme aux exigences de la HSS.

L’IA aide les fournisseurs à relever ce défi en automatisant les processus qui sont autrement épuisants en termes de main-d’œuvre et de temps. Il existe une multitude de solutions sur le marché conçues pour faciliter la gestion des données, que ce soit sous la forme de traçage des données des patients via des intégrations d’apprentissage automatique avec des analyses de données massives ou en utilisant l’IA générative pour accélérer les diagnostics.

Pour que l’IA fasse son travail correctement, les organisations doivent s’assurer qu’elles maintiennent leurs écosystèmes numériques aussi interopérables que possible pour minimiser les perturbations dans les échanges de données qui ont des conséquences dévastatrices pour le bien-être des patients.

De plus, il est crucial que ces solutions soient évolutives en fonction des besoins fluctuants d’une organisation en termes de performances et de capacités de traitement. Mettre à niveau et remplacer des solutions parce qu’elles ne sont pas évolutives est un processus long et coûteux que peu de fournisseurs de soins de santé peuvent se permettre. Cela signifie une formation supplémentaire, une réalignement des processus et une garantie que l’interopérabilité n’a pas été compromise avec l’introduction d’une nouvelle technologie.

Redondances de données

Avec toutes ces données à gérer et à suivre, il n’est pas surprenant que des choses passent entre les mailles, et dans une industrie où les vies sont en jeu, les redondances de données sont un scénario catastrophe qui ne fait que saper la qualité des soins aux patients. Il est choquant de constater que 24% des dossiers médicaux sont des doublons, et ce défi est aggravé lors de la consolidation d’informations à partir de plusieurs dossiers médicaux électroniques (EMR).

L’IA joue un rôle important dans la gestion des redondances de données, aidant les entreprises à rationaliser les opérations et à minimiser les erreurs de données. Les solutions d’automatisation sont particulièrement utiles dans ce contexte, en accélérant les processus de saisie de données dans les systèmes de gestion des informations de santé (HIMS), en réduisant le risque d’erreur humaine dans la création et la maintenance de dossiers médicaux électroniques (EHR) plus précis, et en réduisant les risques d’informations dupliquées ou incorrectes.

Cependant, ces solutions ne sont pas toujours sans faille, et les organisations doivent donner la priorité à la tolérance aux défaillances lors de leur intégration dans leurs systèmes. Il est vital d’avoir certaines mesures en place pour que, en cas de défaillance d’un composant, le logiciel puisse continuer à fonctionner correctement.

Les mécanismes clés de la tolérance aux défaillances incluent la livraison garantie des données et des informations en cas de défaillance du système, la sauvegarde et la récupération des données, l’équilibrage de charge sur plusieurs flux de travail et la gestion des redondances.

Cela garantit essentiellement que les roues continuent de tourner jusqu’à ce qu’un administrateur système soit disponible pour résoudre manuellement le problème et empêcher les perturbations de paralyser l’ensemble du système. La tolérance aux défaillances est une fonctionnalité importante à rechercher lors de la sélection d’une solution, ce qui peut aider à réduire la liste des produits pour les organisations de soins de santé.

De plus, il est crucial pour les organisations de s’assurer qu’elles ont le bon cadre en place pour les redondances et les erreurs. C’est là que la modélisation de données intervient, car elle aide les organisations à cartographier les exigences et les processus de données pour maximiser le succès.

Un mot de prudence, cependant : construire les meilleurs modèles de données nécessite d’analyser toutes les informations facultatives dérivées des données existantes. Cela permet d’identifier avec précision un patient et de fournir des informations opportunes et pertinentes à son sujet pour une intervention rapide et éclairée. Un avantage supplémentaire de la modélisation de données est qu’il est plus facile d’identifier les API et de les curater pour filtrer et traiter automatiquement les redondances, telles que les duplications de données.

Données fragmentées et cloisonnées

Nous savons qu’il y a de nombreuses pièces mobiles dans la gestion des données, mais ajoutez à cela la nature à haute pression des soins de santé et c’est facilement une recette pour le désastre. Les silos de données sont parmi les points aveugles les plus dangereux dans cette industrie, et dans des situations où les praticiens ne peuvent pas accéder à une image complète du dossier d’un patient, les conséquences sont au-delà du catastrophique.

Alors que l’IA et la technologie aident les organisations à gérer et à traiter les données, l’intégration d’un ensemble d’API et de nouveaux logiciels n’est pas toujours une voile, en particulier si cela nécessite de faire appel à une aide extérieure chaque fois qu’une nouvelle modification ou mise à jour est apportée. L’interopérabilité et l’utilisabilité sont au cœur du rôle de la technologie dans la gestion des données de santé et devraient être prioritaires pour les organisations.

La plupart des plateformes sont axées sur les développeurs, impliquant des niveaux élevés de codage avec des outils complexes qui dépassent les compétences de la plupart des gens. Cela limite les modifications qui peuvent être apportées à l’intérieur d’un système et signifie que chaque fois qu’une organisation souhaite apporter une mise à jour, elle doit faire appel à un développeur formé.

C’est un gros problème pour les personnes qui opèrent dans une industrie qui ne peut pas sacrifier plus de temps et d’énergie à des processus inutilement compliqués. La technologie devrait faciliter l’action instantanée, et non la gêner, c’est pourquoi les fournisseurs de soins de santé et les organisations ont besoin d’opter pour des solutions qui peuvent être rapidement et sans heurt intégrées dans leur écosystème numérique existant.

Ce qu’il faut rechercher dans une solution

Optez pour des plateformes qui peuvent être préconfigurées de sorte qu’elles puissent être importées et mises en œuvre facilement sans avoir à construire et écrire du code complexe à partir de zéro, comme les solutions de plateforme d’intégration d’entreprise en tant que service (EiPaaS). Plus précisément, ces services utilisent des fonctionnalités de glisser-déposer qui sont conviviales pour que les modifications puissent être apportées sans avoir besoin de coder.

Cela signifie que, parce qu’elles sont si faciles à utiliser, elles démocratisent l’accès à l’efficacité continue pour que les membres de l’équipe de différents départements puissent mettre en œuvre des modifications sans craindre de causer de grandes perturbations.

Une autre considération essentielle est l’audit, qui aide les fournisseurs à s’assurer qu’ils maintiennent la responsabilité et relient constamment les points pour que les données ne disparaissent pas. Des actions comme le suivi des transactions, la journalisation des transformations de données, la documentation des interactions système, la surveillance des contrôles de sécurité, la mesure des performances et la signalisation des points de défaillance devraient être incontournables pour relever ces défis de données.

En fait, les traces d’audit servent à établir les organisations pour le succès continu dans la gestion des données. Non seulement elles renforcent la sécurité d’un système pour assurer une meilleure gestion des données, mais elles sont également précieuses pour améliorer la logique métier afin que les flux de travail des opérations et des processus soient aussi solides que possible.

Les traces d’audit permettent également aux équipes d’être aussi proactives et vigilantes que possible et de rester informées sur les données en termes de leur origine, de la date de leur enregistrement et de leur destination. Cela renforce la responsabilité dans l’ensemble de l’étape de traitement pour minimiser le risque d’erreurs dans la gestion des données autant que possible.

Les meilleures solutions de soins de santé sont conçues pour couvrir tous les aspects de la gestion des données, afin que rien ne soit laissé au hasard. L’IA n’est pas parfaite, mais en tenant compte de ces risques et opportunités, les fournisseurs pourront en tirer le meilleur parti dans le paysage des soins de santé.

Il est essentiel de minimiser le risque d’erreurs dans la gestion des données autant que possible. Les meilleures solutions de soins de santé sont conçues pour couvrir tous les aspects de la gestion des données, afin que rien ne soit laissé au hasard. L’IA n’est pas parfaite, mais en tenant compte de ces risques et opportunités, les fournisseurs pourront en tirer le meilleur parti dans le paysage des soins de santé.