Comment les hôpitaux utilisent l’analytique diagnostique et l’AI dans le secteur de la santé

Dans le secteur de la santé, les réponses sont importantes, et l’analytique de diagnostic les aide à y parvenir. En traçant les schémas et en identifiant les causes profondes, cette approche transforme les données complexes en clarté, ce qui aide les fournisseurs à comprendre non seulement ce qui s’est passé, mais aussi pourquoi.

Des notes cliniques aux IRM, en passant par les résultats de laboratoire et les données des appareils portables, les prestataires de soins de santé nagent dans des informations structurées et non structurées. L’analytique de diagnostic les aide à comprendre tout cela, non seulement en décrivant ce qui s’est passé, mais également en étudiant les raisons. Considérez cela comme une analyse des causes profondes de haute technologie. Optimisée par l’AI, l’analytique diagnostique révèle des schémas cachés et identifie les facteurs qui sous-tendent les résultats cliniques. Par exemple, il pourrait révéler pourquoi un certain traitement s’est révélé inefficace pour certains patients, ou pourquoi les réadmissions à l’hôpital ont augmenté au cours du dernier trimestre.

Les techniques d’AI modernes dynamisent l’analytique diagnostique en traitant de vastes ensembles de données de santé complexes qu’aucun humain ne peut gérer seul. Les algorithmes d’apprentissage machine peuvent passer en revue des téraoctets de dossiers de patients, d’articles de recherche et de lectures de capteurs pour détecter les anomalies, isoler les schémas et déterminer les relations de causalité qui seraient autrement cachées. De nombreux hôpitaux du monde entier utilisent déjà des outils d’AI, et les recherches suggèrent qu’une adoption plus large de l’AI dans le secteur de la santé pourrait permettre d’économiser jusqu’à 360 milliards de dollars par an rien qu’aux États-Unis.

Voyons cinq exemples qui soulignent la valeur de l’analytique diagnostique dans le secteur de la santé et pourquoi le stockage de données moderne est essentiel pour les mettre en œuvre.

5 exemples d’analytique de diagnostic dans le secteur de la santé

D’un point de vue pratique, l’analytique diagnostique dans le secteur de la santé peut être appliquée à presque tous les aspects des opérations ou des soins aux patients, mais voici quelques exemples :

1. Identification des schémas de maladies et des indices de diagnostic précoce

Les équipes de santé peuvent utiliser l’analytique diagnostique pour examiner les dossiers médicaux électroniques (DPI), les notes cliniques et les données de santé publique afin de mettre en évidence les causes et les points communs des maladies des patients. En analysant des milliers de dossiers, un hôpital peut déterminer que des changements subtils des signes vitaux, comme une légère fièvre associée à une fréquence cardiaque élevée, ont tendance à précéder la septicémie chez les patients de son unité de soins intensifs (USI), ce qui avertit les cliniciens d’intervenir plus tôt. 

Dans un autre scénario, les modèles d’apprentissage machine pourraient digérer des années de données épidémiologiques afin d’expliquer pourquoi des communautés spécifiques connaissent des taux de maladie plus élevés. L’analyse pourrait conduire à la découverte de facteurs environnementaux ou sociaux non identifiés jusque-là qui contribuent à ces taux, des informations qui pourraient aider les équipes cliniques à intégrer de manière proactive les patients à risque, améliorant ainsi le diagnostic et le traitement précoces.

2. Analyser le comportement des patients et l’adhésion au traitement

Tous les résultats des soins de santé ne reposent pas uniquement sur des facteurs cliniques ; le comportement humain joue souvent un rôle important. L’analytique diagnostique peut analyser les données démographiques des patients, les données d’engagement et les résultats pour déterminer pourquoi certains patients répondent bien aux plans de traitement, tandis que d’autres ne le font pas. Par exemple, vous pourriez comprendre pourquoi certains patients ne suivent pas leur traitement à domicile. Les données montrent peut-être que les patients qui vivent seuls ont tendance à abandonner facilement leur programme. Ou peut-être qu’un facteur socioéconomique, comme le manque de fiabilité des transports, est à l’origine de rendez-vous de suivi manqués. 

L’analyse des données de renouvellement des pharmacies peut également aider les professionnels de santé à identifier les patients qui prennent leurs médicaments, et ceux qui ne le prennent pas. Les études montrent qu’environ 50 % des patients atteints de maladies chroniques ne prennent pas les médicaments prescrits. En déterminant pourquoi les patients ne s’en tiennent pas à leurs médicaments, que ce soit en raison du coût, des effets secondaires ou de la confusion sur la manière de les prendre, les fournisseurs peuvent intervenir avec le bon type de soutien, comme l’éducation des patients ou l’aide financière. Les équipes de gestion informatique et des soins d’un hôpital peuvent collaborer pour rassembler les données des DPI, des systèmes pharmaceutiques et des enquêtes auprès des patients sur une seule plateforme, afin de repérer ces problèmes rapidement.

3. Amélioration des opérations cliniques et de l’efficacité

L’analytique diagnostique peut également être un outil puissant pour optimiser les opérations de santé. Par exemple, l’utilisation des données pour comprendre pourquoi certains flux de travail ou certains fournisseurs spécifiques subissent systématiquement des retards.

Imaginez que vous remarquiez que les interventions d’un chirurgien semblent toujours avoir lieu au cours de l’heure prévue. Vous pouvez analyser les journaux des salles d’opération, les horaires du personnel et les données sur la complexité des dossiers pour tenter d’identifier la cause profonde. Peut-être découvrez-vous que le premier cas de ce chirurgien commence presque toujours en retard en raison de retards de préparation, qui se produisent ensuite sur une boule de neige tout au long de la journée. (Une étude récente portant sur 788 interventions chirurgicales a utilisé l’analytique de données pour identifier les facteurs qui entraînent des retards et des heures supplémentaires en salle d’opération (RO). Elle a révélé que la coordination de l’équipe chirurgicale, comme le fait de commencer à temps, avait un impact plus important sur les retards que l’expérience individuelle du chirurgien.)

Les informations tirées de l’analytique des diagnostics vous permettent de prendre des mesures pour corriger les goulets d’étranglement, par exemple en ajustant les niveaux de personnel pour accélérer le temps de préparation afin qu’un chirurgien puisse respecter le calendrier. Au-delà du bloc opératoire, cette approche peut également révéler pourquoi les temps d’attente des cliniques fluctuent ou pourquoi le service d’imagerie est confronté à des retards fréquents. Avec le soutien du service informatique, les administrateurs hospitaliers peuvent explorer les données afin d’apporter des améliorations ciblées qui aident l’hôpital à assurer des opérations fluides, à utiliser les ressources plus efficacement et, en fin de compte, à fournir des soins de meilleure qualité aux patients.

4. Identification des patients à risque et prévention des complications 

Les professionnels de santé utilisent de plus en plus l’analytique pour identifier les patients à risque de complications ou de résultats médiocres afin de pouvoir intervenir avant que les problèmes ne surviennent. L’analytique diagnostique leur permet de répondre à des questions telles que : Qui est le plus vulnérable après une intervention chirurgicale, et pourquoi ?

Par exemple, en examinant les données postopératoires, un hôpital peut découvrir que les patients présentant certains facteurs de risque, comme un âge avancé, des affections sous-jacentes ou des interventions chirurgicales plus longues, sont plus susceptibles de développer des infections ou d’être réadmis. (La recherche a depuis longtemps associé des temps de chirurgie plus longs à des taux de complications plus élevés, il est donc important de comprendre ce qui cause ces retards.) Grâce à ces informations, les cliniciens peuvent ajuster les plans de soins et assurer une surveillance plus étroite des patients à haut risque ou explorer des techniques chirurgicales qui réduisent le temps passé au bloc opératoire.

5. Améliorer la précision du diagnostic grâce à l’AI médicale (imagerie et génomique)

Certaines des avancées les plus marquantes en matière d’analytique diagnostique proviennent de l’analyse pilotée par l’AI de données cliniques complexes, comme les images médicales et les séquences génomiques. En radiologie, par exemple, les algorithmes d’AI peuvent examiner des milliers d’images (radiographies, tomodensitogrammes, IRM) pour déterminer pourquoi certains résultats subtils ont été manqués ou mal interprétés, et pour aider à établir des diagnostics. Ces outils permettent d’identifier des schémas dans les données d’imagerie qui sont en corrélation avec les maladies, agissant essentiellement comme des yeux de diagnostic ultra-veux.

En pratique, l’analytique d’images basée sur l’AI a obtenu des résultats impressionnants : Une étude a rapporté qu’un système d’AI détectait le cancer du poumon sur des tomodensitogrammes à faible dose avec une précision de 94 %, surpassant la précision de 88 % d’une équipe de radiologues. De tels systèmes peuvent également fonctionner beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi de manière exponentielle le temps d’analyse des images (c.-à-d., des heures de lecture manuelle réalisées en seulement quelques minutes).

L’idée est que cette approche analytique vous aide à obtenir plus rapidement des réponses diagnostiques pour les patients, qu’il s’agisse de signaler une tumeur sur un examen d’imagerie ou d’identifier un AVC sur une TDM d’urgence. De même, dans le domaine de la génomique, l’analytique avancée permet d’expliquer les causes génétiques de la maladie. Un exemple de pointe est le séquençage rapide du génome pour les nouveau-nés en soins intensifs : L’analyse pilotée par l’AI permet désormais de peigner l’ADN entier d’un bébé et de localiser une mutation responsable de la maladie en moins de 24 heures, un processus qui prenait auparavant des semaines. En fait, en combinant des données sur l’ensemble du génome avec l’AI, les chercheurs ont démontré leur capacité à fournir des diagnostics génétiques pour les maladies rares en une seule journée, ce qui permet de gagner un temps critique pour le traitement. 

Bien entendu, l’analytique diagnostique dans le secteur de la santé ne se limite pas à ces cinq scénarios. Il est également utilisé pour la détection des fraudes dans la facturation, la prévision des volumes de patients, l’optimisation des ressources en personnel non clinique, etc. Mais ces exemples sont parmi les plus transformateurs en termes de soins et d’opérations pour les patients.

En savoir plus sur les solutions de stockage de données génomiques.

Comment le stockage de données moderne peut aider les hôpitaux à tirer le meilleur parti de l’analytique des diagnostics

Les exemples présentés ci-dessus ont un point commun : Elles sont extrêmement gourmandes en données. L’hôpital moyen génère environ 137 téraoctets de données par jour, et ce volume augmente de près de 50 % en glissement annuel. Qu’il s’agisse d’images médicales haute résolution, de séquences génomiques complètes ou d’années de DPI et de données de capteurs, les établissements de santé actuels traitent des ensembles de données massifs, diversifiés et souvent non structurés. Pour extraire des informations stratégiques, ces données doivent être stockées en toute sécurité, récupérées rapidement et maintenues accessibles sur de longues périodes pour les tendances et l’entraînement des modèles dAI. 

C’est pourquoi de nombreux hôpitaux de premier plan investissent dans des solutions de stockage modernes. Ils ont besoin de plateformes de stockage de données hautes performances, évolutives et sécurisées, comme des baies de stockage 100 % flash et des environnements de données unifiés, pour atteindre leurs objectifs en matière d’AI et d’analytique avancée. Le stockage flash offre la vitesse nécessaire pour l’analytique en temps réel, comme le streaming des signes vitaux ou l’accès aux fichiers IRM en quelques secondes. L’infrastructure évolutive garantit le maintien des performances à mesure que les volumes de données passent de téraoctets à pétaoctets, en particulier lors de l’entraînement de modèles d’AI sur des années d’analyse historique. De plus, des fonctionnalités telles que le chiffrement, les snapshots et l’immuabilité contribuent à protéger les informations sensibles des patients.

Les solutions de stockage modernes sont également essentielles pour prendre en charge l’intégration des données. Les informations de diagnostic émergent souvent en reliant diverses sources, telles que les notes cliniques, les résultats de laboratoire, l’imagerie et les données génomiques, et en identifiant les schémas qui les traversent. Une plateforme de stockage unifiée rassemble ces éléments, ce qui permet aux outils d’AI de poser (et de répondre) des questions plus importantes. Par exemple, les analystes peuvent relier les images des lames de pathologie aux antécédents des patients pour identifier les causes profondes de la maladie.

Les performances en temps réel comptent également. Les outils d’analytique prédictive, comme les systèmes d’alerte précoce pour la septicémie, reposent sur des lectures et des écritures continues sans décalage. L’AI qui analyse les analyses en quelques minutes, et non en quelques heures, ne peut fournir ce type de vitesse que si votre système de stockage peut également suivre le rythme. Grâce à une base de stockage rapide et flexible, votre établissement de santé peut transformer les données brutes et non structurées en un actif clinique qui alimente l’AI, rationalise les opérations et aide les prestataires à fournir de meilleurs soins aux patients, plus rapidement.

Pure Storage redéfinit l’expérience du stockage de données dans le secteur de la santé avec des solutions qui aident les établissements de santé à travailler avec l’AI et des outils d’analytique avancés pour transformer leurs données en informations précieuses qui améliorent les soins aux patients.En savoir plus sur nos solutions pour le secteur de la santé.