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Analyse des données de santé pendant la pandémie de COVID-19
L'analyse avancée des données de santé a joué un rôle majeur dans la lutte mondiale contre le coronavirus. En exploitant les données pendant la pandémie, le secteur de la santé a pu suivre la propagation de la pandémie, surveiller la santé de la population, prédire la gravité de la maladie et la demande qui en résulte, et fournir des solutions médicales optimisées au public.
Étant à l'avant-garde d'une réponse intelligente et basée sur les données à la crise sanitaire, les technologies de gestion des données telles que l'entreposage de données sont devenues des atouts importants pour le secteur de la santé.
Qu'est-ce que l'analyse des données de santé ?
L'analyse des données de santé fait référence à l'ensemble des processus utilisés pour analyser les données afin de prédire les tendances médicales, d'obtenir des informations et de gérer les activités cliniques et opérationnelles. Les données de santé existent sous diverses formes telles que les dossiers de santé électroniques (DSE), les dossiers médicaux (DME), les ordonnances, les rapports de radiologie, les réclamations, etc.
Ces analyses sont largement utilisées par différentes parties prenantes pour une variété de cas d'utilisation. Voici quelques exemples:
- Les cliniciens peuvent analyser les dossiers des patients pour en tirer les meilleures pratiques dans le traitement de différentes maladies.
- Les administrateurs peuvent utiliser les données pour prévoir la demande de services de santé spécifiques et optimiser leurs opérations en conséquence.
- Les compagnies d'assurance utiliser des analyses avancées pour évaluer les cas de règlement, suivre les réclamations existantes, identifier les opportunités et réduire les actes frauduleux.
- Les responsables de la santé publique et les prestataires médicaux peuvent utiliser des analyses pour suivre la propagation géographique des maladies et concevoir des réponses personnalisées.
Types d'analyse
Il existe quatre principaux types d'analyses : les analyses descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives utilisées pour soutenir ces résultats.
- Analyse descriptive
C'est l'utilisation de données historiques pour déchiffrer les modèles et les tendances. Les données historiques sur les soins de santé peuvent être analysées pour surveiller la propagation des maladies contagieuses dans les régions géographiques.
2. Analyse diagnostique
Comme leur nom l'indique, ils sont utilisés pour diagnostiquer la cause d'un événement lié à la santé. Ici, les cliniciens et les médecins peuvent déterminer la maladie chez un patient en exécutant des analyses diagnostiques sur ses symptômes.
3. Analyses prédictives
L'analyse prédictive consiste à prédire les résultats futurs en analysant les tendances et les modèles passés. En prévoyant la gravité d'une maladie virale, comme le COVID-19, les responsables de la santé peuvent prendre des mesures préventives pour contrôler ses symptômes.
4. Analyse prescriptive
L'analyse prescriptive utilise des données cliniques pour déterminer les actions nécessaires pour atteindre un certain objectif. L'analyse prescriptive des soins de santé peut aider à concevoir un itinéraire de traitement optimal en examinant toutes les conditions médicales préexistantes chez un patient.
à partir de zéro
Tirer parti de l'analyse des soins de santé pendant le Covid-19
Les phases aiguës du coronavirus ont accéléré le besoin d'analyse de données dans le secteur de la santé. Croissant à un taux composé de 29.7% par an, la taille du marché de l'analyse des soins de santé devrait atteindre 70.2 milliards de dollars US dès 2027.
Les responsables de la santé ont tiré parti de la data collecté sur les cas de COVID-19 pour optimiser leur réponse critique face à la pandémie. Selon un enquête récente des professionnels de la santé, 88 % des répondants ont signalé une augmentation significative de leur utilisation des analyses pendant la pandémie.
Une analyse réussie repose en grande partie sur la présence d'un entrepôt de données de santé robuste (DWH). Avant d'utiliser les données, les organisations doivent s'assurer qu'elles sont présentes dans un référentiel centralisé sous une forme prête pour l'analyse. Un DWH de santé libère les données de les différentes sources cloisonnées et systèmes transactionnels dans toute l'entreprise, ce qui la rend facilement accessible.
Par conséquent, oDès lors que les fournisseurs remplissent l'entrepôt de données avec des données structurées et nettoyées, il devient plus facile de les analyser via des rapports et des tableaux de bord.
Pour monter une réponse plus robuste à l'urgence COVID-19, les prestataires de soins de santé ont utilisé l'informatique de santé de plusieurs manières.
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Prévisions de gravité de la maladie
Les responsables de la santé ont utilisé l'analyse prédictive pour prévoir la gravité du virus et devancer la pandémie. Récemment, des chercheurs médicaux du mont Sinaï développé un modèle prédictif prévoyant risque de mortalité chez les patients covid individuels. De même, des chercheurs de la Cleveland Clinic ont utilisé analyses prédictives pour révéler la probabilité qu'une personne soit testée positive pour COVID-19.
La modélisation prédictive a également été utilisée pour prévoir la propagation du Covid-19 parmi les populations. Chercheurs de l'Université de Chicago un un modèle prédictif pour prévoir avec précision la propagation du COVID-19 et le nombre de cas hebdomadaires qui en résulte.
De telles prédictions aident les responsables de la santé à prendre des mesures préventives contre le COVID-19. Par exemple, les cliniciens peuvent recommander le bon traitement en prévoyant la gravité des symptômes chez un patient. De plus, en prédisant la propagation du virus, les responsables peuvent recommander des mesures de contrôle préventives au niveau communautaire.
Cependant, étant donné que les données complexes relatives aux soins de santé sont réparties sur une myriade de sources différentes, il est impératif de les stocker d'abord dans un entrepôt de données, puis de surveiller les données historiques pour les tendances et les informations. Un entrepôt de données d'entreprise (EDW) est nécessaire pour doter les outils prédictifs des données nécessaires à la génération d'informations exploitables. Nous avons besoin d'un entrepôt de données d'entreprise (EDW) pour fournir des outils prédictifs avec les données nécessaires pour générer des informations exploitables.
L'environnement d'entrepôt lui-même cartographie et combine différentes sources, fournissant finalement à l'outil prédictif des données prêtes à être analysées.
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Optimisation des ressources de soins de santé basée sur la demande
L'augmentation rapide du nombre de cas de COVID-19, en particulier lors des premières vagues de la pandémie, a surchargé les hôpitaux et les cliniques. En raison d'un afflux imprévu de patients critiques, les établissements de santé risquaient de manquer de ressources physiques et humaines. Par conséquent, l'analyse des données de santé a présenté une solution pour optimiser les ressources afin de répondre à une demande en évolution rapide.
En 2020, des chercheurs de la Cleveland Clinic ont utilisé l'analyse de données pour facteurs de prévision tels que le volume de patients, la disponibilité des soins intensifs, l'engourdissementnombre de lits, disponibilité des ventilateurs, etc. De même, une équipe de chercheurs de l'Université de Cologne et de Bartz & Bartz GmbH a développé une outil appelé BaBSim.Hospital » qui aide les hôpitaux à transporter de longues-terme planification des capacités et des ressources. Dans le cas de la COVID-19, cela a aidé à prévoir les besoins en fournitures médicales et à planifier en conséquence.
L'analyse de données dans le domaine de la santé s'est avérée utile pour équilibrer les ressources de soins de santé avec les demandes d'hospitalisation volatiles. Cependant, pour s'assurer que l'analyse suit l'évolution constante de la demande de ressources de soins de santé, les organisations ont besoin d'un entrepôt de données agile, évolutif et capable de préparer des données en temps quasi réel pour l'analyse.
Les entrepôts de données électroniques et les systèmes complets de planification des ressources d'entreprise (ERP) figurent en tête de la liste de souhaits des c-suites de soins de santé alors que les hôpitaux évoluent vers une prestation de soins axée sur la demande et la valeur.
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Conscience de la situation en cartographiant le mouvement de Covid
Malgré la nouveauté du coronavirus, les responsables de la santé ont rassemblé des connaissances essentielles sur le virus en retraçant son mouvement. La propagation spatiale du virus, de son apparition initiale en Chine aux poussées régionales ailleurs, montre comment le covid-19 se comporte dans différentes circonstances.
En surveillant le mouvement du virus et le volume de cas, les organisations de santé nationales et mondiales ont été en mesure de fournir une assistance médicale en fonction des tendances géographiques.
Par exemple, District Health Information Software (DHIS2) Le package COVID-19, de l'Université d'Oslo, a été utilisé comme plate-forme nationale de système d'information sur la santé pour la gestion et l'analyse intégrées des données dans plus de 70 pays. En plus de faciliter les activités de surveillance et de réponse au COVID-19, la plateforme agit comme un entrepôt de données pour assurer une analyse intégrée des populations.
L'avenir post-pandémique de l'analyse des données de santé
L'avènement de la pandémie de Covid-19 a clairement accéléré le besoin d'analyse de données dans les soins de santé.
Dans l'avenir post-pandémique, davantage d'organisations de soins de santé chercheront à créer des résultats positifs grâce à l'application efficace des technologies d'analyse de données. La prise de décision en matière de soins de santé, la prestation des soins et le traitement des patients verront l'analyse dans les soins de santé comme un élément essentiel.
L'utilisation croissante de l'analyse s'accompagnera de l'émergence de la santé sources de données sur les soins. Même maintenant, les capteurs des appareils portables et des smartphones modernes sont utilisés comme points de données pour collecter des données importantes sur les soins de santé.
De plus,Il est impératif de stocker des données de santé complexes provenant d'une myriade de sources différentes dans un entrepôt de données et de surveiller les données historiques pour les tendances et les informations afin d'armer les outils prédictifs avec les données nécessaires pour générer des informations exploitables.
Émergence de nouvelles plateformes d'analyse des soins de santé telles que DHIS 2 et SORMA (Surveillance Système de gestion et d'analyse de la réponse aux épidémies) montrent comment l'analyse serait utilisée comme un outil essentiel pour améliorer les soins aux patients.
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Avoir une architecture d'entrepôt de données robuste est crucial pour établir une plate-forme d'analyse de données authentique. Les entrepôts de données d'entreprise fournissent des outils d'analyse avec une vue intégrée des données nécessaires à la réalisation d'analyses avancées.
Astera DW Builder est un outil d'automatisation DWH qui aide à créer des entrepôts de données modernes pour des analyses efficaces. Pour faciliter l'analyse des soins de santé, Astera DW Builder peut être utilisé pour développer une architecture de gestion de données agile qui intègre diverses sources de données et donne une vue globale des données prêtes pour l'analyse.
De plus, il connecte également l'entrepôt de données aux outils d'analyse, tels que Power BI, Tableau, QlikView, etc., pour les visualisations et les rapports. Cela permet aux fournisseurs d'obtenir facilement des informations et de prendre des décisions basées sur l'analyse via une plate-forme unique.
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