Que peut faire la Big Data dans le Healthcare ?

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Que peut faire la Big Data dans le Healthcare ?

Les données sont devenues un concept omniprésent dans notre vie quotidienne.

La collecte, le stockage, le traitement et l’analyse concernent des quantités de données d’un volume exponentiel.

Cette caractéristique est intersectorielle, allant du domaine de l’apprentissage automatique et de l’ingénierie à l’économie et à la médecine.

Les systèmes de soins de santé partout dans le monde font face à une crise jamais égalée lors de la dernière décennie, une crise qui a commencé en Janvier 2020 et qui n’a pas pris fin actuellement.

Et c’est là que la Data analytics entre en jeu dans les soins de santé : utiliser des résultats précis obtenus grâce aux traitements des données pour prédire et résoudre un problème durant sa manifestation (voire même avant même son apparition dans certains cas).

Voici selon nous, 5 applications de la Data analytics dans les soins de santé qui aurait pu et peuvent encore tout changer :

1-   Dossiers de santé électroniques

C’est l’outil le plus répandu des mégadonnées en médecine. Chaque patient a son propre dossier numérique qui comprend ses données démographiques, ses antécédents médicaux, ses allergies, les résultats des tests de laboratoire, etc.

Les dossiers sont partagés via des systèmes d’information sécurisés et sont disponibles pour les prestataires de santé des secteurs public et privé.

Chaque enregistrement est composé d’un fichier modifiable, ce qui signifie que les médecins peuvent mettre en œuvre des changements au fil du temps sans paperasse et sans risque de réplication des données.

 

2-   Analyse prédictive

La compétence prédictive que nous offrent les données ne font plus de doute, mais cet atout peut-être d’autant plus décisif dans le domaine médical.

En effet, la business intelligence dans le domaine de la santé a pour objectif d’aider les médecins à prendre des décisions fondées sur des données en quelques secondes et à améliorer le traitement des patients.

Ceci est particulièrement utile dans le cas de patients ayant des antécédents médicaux complexes, souffrant de multiples comorbidités.

 

 

3-   Télé-médecine

La télémédecine est présente sur le marché depuis plus de 40 ans, mais ce n’est qu’aujourd’hui, avec l’arrivée des vidéoconférences en ligne, des smartphones, des appareils sans fil et des appareils portables, qu’elle a pu s’épanouir.

Le terme fait référence à la prestation de services cliniques à distance à l’aide de la technologie.

La télémédecine comprend toutes les pratiques de base : consultations, diagnostic initial, suivi médical, et même des usages encore plus spécifiques comme la télé chirurgie robotisée.

En éloignant les patients des hôpitaux, la télémédecine permet de réduire les coûts et d’améliorer la qualité du service. Les patients peuvent éviter de faire la queue et les médecins ne perdent pas de temps en consultations et en paperasse inutiles.

La télémédecine améliore également la disponibilité des soins car l’état des patients peut être surveillé et consulté partout et à tout moment.

 

4-   Allocation intelligente et bonne gestion du personnel médical et paramédical

Avec les outils de la Big Data dans le secteur de la santé, il est possible de rationaliser les activités de gestion du personnel dans une multitude de domaines clés.

En travaillant avec les bonnes analyses de RH, il est possible pour les établissements médicaux à court de temps d’optimiser la dotation en personnel tout en prévoyant les demandes des salles d’opération, rationalisant ainsi les soins aux patients.

Grâce à l’analyse basée sur les données, il est possible de prédire quand vous pourriez avoir besoin de personnel dans certains services aux heures de pointe tout en répartissant du personnel qualifié dans d’autres domaines de l’établissement pendant les périodes plus calmes.

 

5-   Gestion des risques et des maladies

Les mégadonnées et les soins de santé sont essentiels pour lutter contre le risque d’hospitalisation de certains patients atteints de maladies chroniques. Cela peut également aider à prévenir la détérioration.

En explorant des informations telles que le type de médicament, les symptômes et la fréquence des visites médicales, entre autres, il est possible pour les établissements de santé de fournir des soins préventifs précis et, en fin de compte, de réduire les admissions à l’hôpital.

Non seulement ce niveau de calcul du risque se traduira par une réduction des dépenses de soins internes aux patients, mais il garantira également que l’espace et les ressources sont disponibles pour ceux qui en ont le plus besoin.

C’est un exemple clair de la façon dont l’analyse dans le domaine de la santé peut améliorer et sauver des vies.

 

 

 

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