Libérer le potentiel digital de la santé grâce à une approche data centric : les bénéfices du logical data fabric
Le partage de l'information permet de réduire le temps de recherche, d'assurer la traçabilité, de découvrir plus rapidement les bénéfices et les risques de chaque traitement et d'optimiser les coûts.
Le secteur de la santé évolue rapidement, rendant l'intégration et l'analyse des données essentielles pour améliorer les soins, optimiser les opérations et accélérer la recherche. Toute une chaîne de valeur partant de la recherche fondamentale, aux industriels pharmaceutiques, aux praticiens, aux centres de soins, aux agences de régulation et de contrôle des médicaments, pour finir par les patients et les politiques de santé publique et leur financement public ou privé, sont reliés par la data. Les différents acteurs doivent offrir des soins centrés sur le patient, leur garantir une couverture abordable et innover dans le développement de traitements. Pour chacun de ces acteurs, les données jouent un rôle clé. Un partage efficace est essentiel pour favoriser des collaborations qui dépassent les partenariats traditionnels. En effet, ce partage de l’information permet de réduire le temps de recherche, d’assurer la traçabilité, de découvrir plus rapidement les bénéfices et les risques de chaque traitement et d’optimiser les coûts. Tout cela avec pour but d’offrir le meilleur traitement au patient, avec toute la transparence possible. Cela permet aux acteurs économiques d’y trouver un équilibre et un bénéfice qui favorisent l’innovation.
La gestion logique des données dans le secteur de la santé
La gestion logique des données, c'est-à-dire la gestion virtuelle, joue un rôle essentiel pour relever les défis de l'intégration et du partage des données dans le secteur de la santé car elle apporte de nombreux avantages.
Elle permet d’unifier les données provenant de multiples sources, comme les dossiers médicaux électroniques (DME), les bases de données de la sécurité sociale, les bases de données sur les demandes de remboursement, les systèmes de facturation et les systèmes opérationnels, et de les intégrer en temps réel, et ce sans qu'il soit nécessaire de les déplacer ou de les répliquer. Cet accès unifié permet aux applications analytiques (BI) et d'intelligence artificielle (IA) de disposer de données complètes et actualisées pour améliorer la prise de décision et le traitement des dossiers. Celles-ci sont rapidement et efficacement provisionnées à des fins d'analyse, de modélisation et de reporting. Grâce à une place de marché de la donnée, gouvernée, documentée et sécurisée, cette information est accessible via des vues de données virtualisées, ce qui accélère l’accès et le partage à la Data et permet un travail analytique plus agile et itératif.
Les acteurs de la santé rencontrent souvent des difficultés dans l'intégration des données en raison de la diversité des sources, des formats et des schémas de données. Avec en plus, des contraintes réglementaires fortes, sur le traitement, la gouvernance, la traçabilité et la documentation. Avec en plus un silotage potentiel dans les activités. Par exemple, un laboratoire pharmaceutique peut s’appuyer sur des partenariats universitaires pour de la recherche fondamentale puis des sous-traitants pour les phases de recherches cliniques avec les dimensions supplémentaires médecins et patients, et enfin en pharmacovigilance collaborer avec des agences publiques. La gestion logique des données permet ainsi de simplifier l’intégration des sources de données hétérogènes grâce à une couche virtuelle qui fait abstraction des complexités sous-jacentes, permettant une intégration et une fusion transparentes des données pour les applications analytiques de BI et d'IA. Tout cela en garantissant tous les niveaux de sécurité et de ségrégation des données. En agissant de la sorte, les analyses sont effectuées en temps réel sur des ensembles de données intégrés et fédérés, et les équipes peuvent surveiller les indicateurs clés de performance (KPI), détecter les anomalies, surveiller les tendances et ajuster les stratégies en temps quasi réel, ce qui est crucial pour les décisions opérationnelles, cliniques et de santé publique.
Flexibles et évolutives, ces plateformes s’adaptent en permanence à l'évolution des exigences en matière de données et des besoins analytiques. Qu’il s’agisse de volumes de données croissants, d’ajouter de nouvelles sources de données ou de prendre en charge des capacités d'analyse avancées, les plateformes de gestion logique de données constituent une base adaptable pour l'analyse BI et IA. Et surtout, cette approche Data Fabric permet une adaptabilité rapide aux évolutions réglementaires en étant découplée des socles techniques.
Enfin, ces plateformes intègrent de solides fonctionnalités pour faciliter la mise en conformité aux exigences réglementaires, protéger les données de santé sensibles, tout en garantissant tous les critères de confidentialité. Les acteurs de la santé peuvent appliquer des contrôles d'accès, le masquage des données, le cryptage et les pistes d'audit au sein de la plateforme afin de préserver l'intégrité et la confidentialité des données et de se conformer à toutes les réglementations.
En dernier lieu, la gestion logique des données facilite l'accès et la préparation des données pour la formation des modèles d'IA et d'apprentissage automatique. En fournissant une vue unifiée des données à travers différents systèmes et départements, elle permet aux analystes d'accéder aux divers ensembles de données nécessaires à la formation et à la validation, accélérant ainsi le développement et le déploiement de modèles d'IA dans les applications de santé comme l'analyse prédictive, la gestion des risques et l'aide à la décision pour la recherche.
Des industriels utilisent un framework data fabric pour créer une couche sémantique unifiée au-dessus de leur CRM, de la connexion IOT aux données des patients en phase clinique, aux relations avec les médecins, avec les relations avec les sous-traitants afin d’avoir une vue 720° sur l’ensemble des faits et prendre les décisions dans un temps court. Ou encore une couche sémantique temps réel pour le suivi de supply chain de la fabrication à la livraison pour permettre en plus d’assurer la traçabilité réglementaire des médicaments.
Opportunités dans le domaine de la santé
Recourir à une plateforme de gestion logique des données permet de lever les obstacles au partage de la donnée et en tirer des informations précieuses. En intégrant l'IA à d'autres outils d'analyse, il est ainsi possible d’obtenir des informations permettant de mettre en œuvre des cas d’usage à fort impact :
● Médecine personnalisée : adapter les traitements aux caractéristiques propres des patients.
● Analyse prédictive : identifier les patients à risque pour une intervention précoce.
● Aide à la décision clinique : fournir des recommandations en temps réel basées sur des données probantes.
● Télésurveillance et télémédecine : améliorer l’accès aux soins grâce aux technologies numériques.
● Optimisation des opérations : améliorer l’affectation des ressources et l’efficacité des soins.
● Développement de médicaments : accélérer la recherche et l’innovation thérapeutique.
● Gestion de la santé des populations : anticiper les besoins et ajuster les politiques de santé.
● Détection et prévention des fraudes : identifier et prévenir les activités frauduleuses.
Enfin, les organismes de santé peuvent tirer parti de ces informations pour soutenir les initiatives environnementales, sociales et de gouvernance (ESG), qui sont non seulement bénéfiques pour la société, mais aussi pour les objectifs commerciaux des organismes eux-mêmes, et notamment des rapports environnementaux (gestion des données relatives à la réduction des déchets, aux émissions et à l'efficacité énergétique), des rapports sociaux (partage de données sur le bien-être des employés, la diversité, l'engagement communautaire, la santé et la sécurité), ou des rapports sur la gouvernance (assurer l'éthique, la transparence, la gestion des risques et la comptabilité en matière de développement durable).
L'exploitation des données de santé par le biais d'une intégration des données fluide permet des analyses avancées, et est essentielle pour fournir des soins de haute qualité, améliorer les résultats pour les patients et stimuler l'innovation dans le secteur de la santé. La gestion logique des données joue alors un rôle essentiel dans la réalisation de ces objectifs en fournissant un accès unifié aux données, un approvisionnement agile en données, des analyses en temps réel et une solide gouvernance des données.
En adoptant les principes de partage des données, en tirant parti des technologies émergentes et en relevant les principaux défis, les acteurs de la santé peuvent créer un écosystème de données cohérent qui permettra d’obtenir de meilleurs résultats en matière de santé.