Le rôle clé des données non structurées dans la qualité des soins

En 2012, un patient d'un service psychiatrique a abattu un homme à Denver. Il s’avère qu’il a été déchargé cinq mois plus tôt d’un établissement psychiatrique et qu’il possédait des armes. Après une enquête approfondie, l’établissement a été accusé de négligence, ce qui a échauffé les esprits. Mais surtout : ce drame aurait-il pu être évité ? Et si tel est le cas, comment ? Depuis des années, une meilleure compréhension des antécédents est un sujet important dans les soins de santé. Afin de prévenir les incidents, mais surtout pour pouvoir fournir des soins sur mesure. Dirk van Hyfte, psychiatre et conseiller senior en informatique biomédicale chez InterSystems, évoque le rôle clé des données cliniques non structurées dans la qualité des soins.

 

Chaque jour, les médecins, les infirmiers et autres secouristes collectent des millions d'informations au sujet de leurs patients. Ils mènent des entretiens, mesurent la tension artérielle et le pouls, et déterminent l’efficacité ou non d’un traitement. Statistiques et chiffres apparaissent correctement dans le dossier médical, mais ce n’est pas le cas des nombreux rapports d’entretien, lettres de décharge et données relatives aux antécédents médicaux. « Ces données non chiffrées constituent environ 80% de toutes les données cliniques », explique Dirk van Hyfte. C’est dommage, car ces données non structurées sont importantes pour le succès d’un traitement. « On peut comparer cela à l’achat d’un nouveau téléphone », poursuit Dirk van Hyfte. « Durant votre recherche, vous vous renseignez évidemment sur les spécifications et la couleur, mais les informations les plus importantes viennent de vos amis, de vos connaissances et d’avis en ligne. »

 

C’est la même chose dans les soins de santé. Les chiffres et les statistiques sont importants, mais un médecin veut avant tout savoir ce qu’il se passe réellement avec le patient. Souffre-t-il d’effets secondaires ? Se sent-il mieux que le mois précédent ? Et cette amélioration est-elle due à la médication ou à son style de vie ? La santé d’une personne qui fait beaucoup d’exercice, a une alimentation saine et prend ses médicaments à temps s’améliore vraisemblablement plus vite que celle de quelqu’un qui ne vit pas sainement et oublie de prendre ses médicaments. De plus, l’hérédité et d’autres affections peuvent également jouer un rôle. Étant donné que ces informations sont souvent stockées sous la forme de texte (ou ne sont même pas documentées), elles ne sont pas directement accessibles pour analyse à grande échelle. Ainsi, on n’utilise qu’une fraction de la réalité qui apparaît dans le dossier médical. Tous les patients qui ont le même diagnostic reçoivent donc le même traitement parce que trop peu d’informations contextuelles sont connues pour fournir des soins sur mesure.

 

Comment disposer de ces données si importantes sur l’ordinateur et dans le dossier médical ? « Pour réunir toutes les informations en un seul endroit, il va falloir convertir des données non structurées en données structurées », affirme Dirk van Hyfte. Un exemple célèbre est le codage de certains effets secondaires ou symptômes. Cependant, cette méthode est aussi sujette aux erreurs, chronophage et incomplète parce qu’on est limité aux conventions de code réalisées précédemment. C’est pour cette raison que de plus en plus d’hôpitaux travaillent avec un outil qui analyse les textes automatiquement et les convertit en informations structurées. « La plupart des outils recherchent des mots et concepts qui leur ont été enseignés auparavant : c’est le principe dit top-down », explique Dirk van Hyfte. « C’est déjà un pas dans la bonne direction, mais cela reste limité. L’outil recherche à l’aveuglette des mots sans connaître la relation de ceux-ci avec d’autres mots. »

 

Afin de résoudre ce problème, Dirk van Hyfte a mis au point une nouvelle technique bottom-up : le référencement intelligent. Cette méthode commercialisée par InterSystems sous le nom iKnow, recherche des groupes de mots et des concepts qui ont un sens et tente de découvrir le lien qui les unit. Aborder le texte non structuré d’un point de vue linguistique permet d’inclure tous les mots dans l’analyse, ce qui donne une idée bien plus claire du contenu. Outre un gain de temps, cette démarche offre bien des avantages. « Au niveau individuel, le médecin bénéficie d’un bilan plus complet de la santé médicale d’un patient », explique Dirk. « Son écran n’affiche pas uniquement des résultats d’analyses et de tests sanguins, mais aussi des informations sur le style de vie, l’utilisation de médicaments, l’hérédité et l’évolution de la maladie. » Au niveau de la population, iKnow peut même contribuer à la santé publique générale. « Il devient plus simple de détecter les groupes à risque ; on dispose en effet de données sur un très grand nombre de patients différents ayant les mêmes symptômes », déclare Dirk van Hyfte.

 

Quand on travaille depuis un certain temps avec le référencement intelligent, on s’aperçoit qu’une meilleure compréhension des données non structurées entraîne en fin de compte de meilleures actions de suivi. Ainsi, le risque d’hépatite C est plus grand chez les personnes qui ont des tatouages, des piercings ou ont séjourné en prison. L’intégration de ces questions relatives aux antécédents dans le questionnaire standard passé en revue lors d’un entretien préliminaire permet de mieux surveiller les personnes à risque. Les médecins remarqueront en outre que la nouvelle méthode de documentation ouvre aussi des portes pour la réutilisation de données cliniques. Ainsi – et de bien d’autres façons –, le référencement intelligent permet de fournir des soins sur mesure de meilleure qualité.

 

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