Les entrepôts de données de santé déployés dans les établissements de santé sont trop souvent à usage unique et statique. Pour répondre aux défis que traversent le secteur de la santé, ces entrepôts doivent être interopérables et dynamiques.
Crises sanitaires, pénurie de ressources médicales, dégradation des conditions de travail, problème de financements du système de santé… sont autant de défis auxquels sont confrontés les établissements de santé français. Une situation complexe à laquelle s’ajoute un contexte socio-économique tendu. Mais face à ces vents contraires, des solutions existent et permettent aux établissements de santé de garder le cap. Les entrepôts de données de santé (EDS) en sont la preuve. En collectant plusieurs types de données, en les analysant, ces EDS permettent de faciliter les prises de décisions médicales, d’accélérer la recherche clinique et in fine d'optimiser la gestion des hôpitaux qui en sont équipés.
La numérisation de la santé devient une réelle priorité. François Braun, ministre de la santé et de la prévention a annoncé récemment l’ouverture de la deuxième vague de l’appel à projets « accompagnement et soutien à la constitution d’entrepôts de données de santé hospitaliers » dotée de 25 millions d’euros supplémentaires, portant ainsi l’enveloppe initiale de 50 millions d’euros à 75 millions d’euros pour financer ces projets et accélérer la digitalisation des systèmes de santé. L’objectif de cet appel à projets est double :
- construire et consolider des entrepôts de données de santé dans les établissements de santé;
- constituer à terme un réseau national favorisant la production et le partage fluide des données de santé, ainsi que leur exploitation entre acteurs publics et privés de la recherche et de l'innovation.
Les 6 premiers lauréats viennent d’être sélectionnés dans le cadre de la première vague de cet appel à projets pour la pertinence et le potentiel de leurs projets et pour un montant d’aide global de près de 40 millions d’euros sur les 40 prochains mois.
Dans un contexte particulièrement mouvant et pour qu’ils aient la capacité d’appréhender les évolutions des dix prochaines années, il est impératif qu’ils soient agnostiques des usages. De nombreux entrepôts de données ont été créés, souvent à usage unique, et sont aujourd’hui inefficaces à satisfaire leurs utilisateurs. Pour qu’un EDS fonctionne durablement et réponde aux attentes actuelles et futures des hôpitaux, il doit embrasser quatre grandes fonctions :
- L'interopérabilité : un EDS doit pouvoir capturer toutes les sortes de données, provenant de sources, langages techniques et systèmes d’informations différents.
- L’exploitabilité des données : c’est à dire la normalisation, qui permet de clarifier l’information et d’uniformiser les données récoltées. Cette étape représente un réel défi car de nombreux EDS sont créés avec des données non propres ou erronées (doublons, etc.), ce qui limite leur exploitation.
- Le stockage des données : qui permettra une utilisation optimale. Le stockage doit répondre à l’un des trois modèles suivants : Adhoc (les modèles propriétaires), FHIR « friendly » (stockage selon la norme FHIR) ou l’OMOP et I2B2 (les modèles universitaires qui sont orientés recherches cliniques).
- L’exploitation : pour finir, un entrepôt bien construit permettra une exploitation efficace des données, et en démontrera tout l’intérêt.
L’optimisation des EDS en utilisant les données en temps réel
Le principal problème rencontré avec les EDS « statiques » est qu’ils enregistrent les données régulièrement mais ne permettent pas leur utilisation en temps réel. Or, le véritable intérêt d’un EDS réside dans son utilisation en temps réel, pour répondre immédiatement aux besoins.
Les décisions prises par les acteurs de la santé, les praticiens, ne peuvent être justes et fiables si elles sont basées sur des informations anciennes. La santé est un secteur qui évolue très rapidement, et des données datant de quelques heures peuvent parfois déjà être obsolètes. En optimisant au maximum le fonctionnement d’un EDS, les praticiens peuvent baser leur prise de décision et leurs analyses sur des informations à jour et tangibles.
Concrètement, un EDS dynamique va par exemple, utiliser les données en temps réel pour prévenir automatiquement le médecin traitant lorsqu’un patient immunodéprimé sera testé positif au Covid. L’utilisation des données en temps réel facilite le suivi personnalisé et limite les risques pour le patient.
Autre exemple : un EDS dynamique va pouvoir repérer des patients qui pourraient correspondre aux profils recherchés pour des essais cliniques. L’outil va alors envoyer une alerte aux médecins traitants afin que ces derniers puissent proposer cette option aux patients. L’objectif de cet outil est vraiment que l’information au niveau de l’EDS, et donc au niveau populationnel, puisse remonter au niveau « unitaire », à savoir le patient et son équipe de prise en charge. Cet accès direct aux données va permettre d’accélérer les prises de décisions à l’hôpital et d’améliorer la qualité des soins délivrés aux patients.
C’est en ce sens qu’InterSystems accompagne ses partenaires dans le développement et l'implémentation d’EDS dynamiques et apporte son soutien aux établissements hospitaliers qui ont besoin de solutions interopérables et performantes pour faire progresser leurs activités.
Une volonté qui s’inscrit dans la stratégie de santé numérique et d’innovation du plan France 2030 portée par l’État.
Pour en savoir plus à propos des solutions InterSystems au service des Entrepôts de Données de Santé
