How Data Science Is Transforming Health Care

1. La science des données révolutionne les soins de santé en prédisant l'efficacité des traitements

Nous savons maintenant qu'elle est efficace à 100 % chez 70 % à 80 % des patients, et inefficace chez le reste.

Précision dans le traitement. La science des données transforme les soins de santé en permettant des prédictions précises de l'efficacité des traitements pour chaque patient. Cette approche va au-delà du modèle traditionnel du "patient moyen" pour se tourner vers la médecine personnalisée. En analysant de vastes ensembles de données, y compris des informations génétiques, les médecins peuvent désormais déterminer quels traitements sont susceptibles de fonctionner pour des patients spécifiques avant de les administrer.

Résoudre le problème de Wanamaker. Cette approche axée sur les données répond à l'équivalent médical du célèbre dilemme publicitaire de John Wanamaker : savoir quelle moitié des traitements médicaux est efficace. En utilisant l'analyse prédictive, les prestataires de soins de santé peuvent :

• Identifier les traitements les plus efficaces pour chaque patient
• Réduire les procédures inutiles ou inefficaces
• Améliorer les résultats pour les patients
• Diminuer les coûts des soins de santé

2. La médecine personnalisée adapte les traitements à la biologie individuelle des patients

Les traitements spécifiques à un patient n'existent pas dans la médecine telle qu'elle est pratiquée actuellement ; comment pourriez-vous jamais faire un essai FDA pour un médicament qui ne sera utilisé qu'une seule fois pour traiter un certain type de cancer ?

Traitements sur mesure. La médecine personnalisée représente un changement de paradigme dans les soins de santé, passant d'une approche universelle à des traitements personnalisés pour chaque patient. Cette approche utilise des informations génétiques et d'autres biomarqueurs pour :

• Identifier les causes profondes des maladies au niveau moléculaire
• Concevoir des traitements qui ciblent des anomalies génétiques ou moléculaires spécifiques
• Prédire les effets secondaires potentiels en fonction du profil génétique d'un patient

Défis et opportunités. Bien que la médecine personnalisée offre un potentiel énorme, elle présente également de nouveaux défis pour le système de santé :

• Développer des traitements pour des populations de patients plus petites
• Repenser la conception des essais cliniques pour des thérapies très ciblées
• Aborder les questions réglementaires et de remboursement pour les traitements personnalisés

3. De nouvelles sources de données permettent des insights de santé plus complets

Nous pouvons collecter et utiliser les données que nous émettons constamment, notre "exhaust de données", pour maintenir notre santé, prendre conscience de notre comportement et détecter les conditions à venir avant qu'elles ne deviennent graves.

Expansion du paysage des données. L'industrie des soins de santé bénéficie désormais d'une richesse sans précédent de sources de données, y compris :

• Données cliniques et d'assurance traditionnelles
• Informations génétiques et moléculaires
• Données rapportées par les patients à partir de réseaux sociaux de santé
• Surveillance continue à partir de dispositifs portables et d'applications mobiles

Gestion proactive de la santé. Ces diverses sources de données permettent une vue plus holistique de la santé des patients, permettant :

• La détection précoce des problèmes de santé avant qu'ils ne deviennent graves
• Des recommandations de santé personnalisées basées sur les comportements individuels
• Des interventions plus efficaces pour les patients à haut risque
• Une meilleure compréhension des tendances de santé de la population

4. Les modèles de paiement basés sur les résultats alignent les incitations pour de meilleurs soins

Les ACO représentent une nouvelle formulation des approches HMO très critiquées des années 90, qui n'ont pas fonctionné. Les HMO ont essayé d'utiliser les statistiques pour prédire et prévenir les soins inutiles. Le modèle ACO, plutôt que de contrôler les médecins avec ce que les données disent qu'ils "devraient" faire, utilise les données pour mesurer la performance de chaque médecin.

Réalignement des incitations. Les modèles de paiement basés sur les résultats, tels que les Organisations de Soins Responsables (ACO), transforment l'économie des soins de santé en :

• Payant pour les résultats plutôt que pour les procédures
• Encourageant les prestataires à se concentrer sur les résultats pour les patients
• Réduisant les tests et traitements inutiles
• Promouvant la collaboration entre différents prestataires de soins de santé

Mesure de la performance basée sur les données. Ces modèles reposent fortement sur les données pour :

• Suivre et évaluer la performance des prestataires
• Identifier les meilleures pratiques en matière de soins aux patients
• Ajuster les paiements en fonction des indicateurs de qualité et d'efficacité
• Améliorer continuellement les processus de prestation de soins

5. Les dossiers de santé électroniques sont cruciaux pour des soins de santé axés sur les données

Mettre les dossiers médicaux dans un format calculable est une condition préalable à presque tout type de progrès.

Transformation numérique. Les Dossiers de Santé Électroniques (DSE) sont la base des soins de santé axés sur les données, permettant :

• Le partage efficace des informations des patients entre les prestataires
• L'analyse à grande échelle de l'efficacité des traitements
• Le soutien à la décision clinique en temps réel
• L'amélioration continue des protocoles de soins

Défis de mise en œuvre. Bien que les DSE offrent des avantages significatifs, leur adoption rencontre plusieurs obstacles :

• Standardisation des formats de données entre différents systèmes
• Assurer la confidentialité et la sécurité des données
• Intégration avec les flux de travail existants des soins de santé
• Formation des prestataires de soins de santé à l'utilisation efficace des systèmes DSE

6. La suppression des silos de données permet des insights puissants à travers le système

Les données deviennent infiniment plus puissantes lorsque vous pouvez mélanger des données de différentes sources : de nombreux cabinets médicaux, dossiers d'admission à l'hôpital, bases de données d'adresses, et même le flux de données en augmentation rapide provenant des appareils de fitness personnels.

Insights de santé holistiques. La suppression des silos de données dans les soins de santé permet :

• Des profils de patients complets combinant des données cliniques, génétiques et de style de vie
• L'analyse des tendances de santé au niveau de la population
• L'identification des facteurs environnementaux et sociaux affectant la santé
• Une allocation plus efficace des ressources dans les systèmes de santé

Surmonter les obstacles. Les défis pour supprimer les silos de données incluent :

• Aligner les incitations entre les différents acteurs des soins de santé
• Assurer l'interopérabilité des données entre différents systèmes
• Aborder les préoccupations en matière de confidentialité et les exigences réglementaires
• Développer des cadres de gouvernance des données robustes

7. Les soins de santé axés sur les données peuvent améliorer considérablement les résultats et réduire les coûts

Nous dépensons beaucoup d'argent pour des traitements qui ne fonctionnent pas, car nous avons au mieux une compréhension médiocre de ce qui fonctionnera et de ce qui ne fonctionnera pas.

Potentiel transformateur. Les soins de santé axés sur les données ont le pouvoir de relever les principaux défis du système de santé américain :

• Améliorer les résultats de santé tout en réduisant les coûts
• Éliminer les traitements inefficaces ou inutiles
• Améliorer l'efficacité de la prestation des soins de santé
• Autonomiser les patients avec des insights de santé personnalisés

Voie à suivre. Réaliser le plein potentiel des soins de santé axés sur les données nécessite :

• Un investissement continu dans l'infrastructure des technologies de l'information en santé
• Le développement de capacités avancées d'analyse et d'IA dans les soins de santé
• La formation des professionnels de santé en science des données et en informatique
• La création de cadres réglementaires et de remboursement favorables
• Favoriser une culture de prise de décision basée sur les données dans les organisations de soins de santé

Dernière mise à jour: November 7, 2024