Applications de l'analyse des données dans le secteur de la santé

Nikita N., freelance scientific writer on Kolabtree, outlines the top applications of data analytics in soins de santé. 

Le terme "analyse des données" désigne la pratique consistant à accumuler de grandes quantités de données, qui sont analysées et dont on tire des enseignements essentiels à partir des informations contenues. De nos jours, les nouveaux logiciels et technologies facilitent l'examen de grands volumes de données à la recherche de détails cachés.

Ces derniers temps, le secteur des soins de santé est devenu de plus en plus exigeant. L'augmentation du nombre de patients a rendu difficile la gestion efficace du travail par les médecins et les membres du personnel. Selon un rapport d'analyse de McKinsey, les dépenses de soins de santé aux États-Unis s'élèvent à 1,5 milliard d'euros. 17.6% du PIB, soit près de $600 milliards de plus que l'indice de référence de la richesse et de la taille des États-Unis. Avec l'augmentation de ces besoins, l'analyse de données peut servir de solution prometteuse pour résoudre les problèmes du secteur de la santé. Selon l'analyse du marché, le secteur de l'analyse des données devrait représenter plus de 1,5 milliard d'euros. $68.03 milliards d'euros d'ici 2024. Les secteurs de soins de santé cibles où l'analyse des données peut apporter un changement significatif comprennent la découverte de médicaments, la prévention des maladies, le diagnostic, le traitement, le suivi post-soins et les opérations hospitalières. 

Applications de la science des données dans le domaine des soins de santé

Découverte de médicaments

En général, le processus de découverte d'un médicament prend beaucoup de temps, environ 12 ans, et coûte beaucoup trop cher, environ 1,5 million d'euros. $2.6 milliards. L'analyse des données augmente la vitesse du processus d'administration des médicaments dans le domaine médical, ce qui permet d'obtenir plus rapidement l'approbation de la Food and Drug Administration et de soigner les patients plus rapidement. De nombreuses entreprises développent des machines intelligentes artificielles pour des applications dans divers secteurs. Par exemple, la société BenevolentAI a mis au point différents dispositifs intelligents artificiels tels qu'un bioscience machine cerveau and other model algorithms to create new medicines for hard to treat diseases. The organization is an example of a fully integrated AI company with clinical development and pharmaceutical discovering capabilities. The technology revolutionizes pharmaceutical industries by lowering costs, decreasing failure rates, and delivering medicines to the patients at a faster pace. 

Prévention des maladies

L'analyse des données permet de prévenir les maladies en détectant les risques à un stade précoce, et les outils recommandent également des plans de prévention. Divers dispositifs intelligents utilisant l'analyse de données utilisent les informations génétiques et les schémas historiques des personnes pour reconnaître les problèmes avant qu'ils ne deviennent incontrôlables.

Diverses entreprises développent des dispositifs intelligents qui utilisent l'analyse des données pour analyser les différents comportements des patients à un stade précoce, ce qui peut aider à prévenir les maladies telles que les problèmes de santé chroniques, comme le diabète, l'hypertension et l'hypercholestérolémie à un stade précoce. 

Diagnostic et traitement

L'imagerie médicale est une autre application utile de la science des données dans le domaine des soins de santé. Rayons X, IRM, mammographies et autres types d'images, ce qui permet d'identifier des modèles dans les données et de détecter des tumeurs, des anomalies organiques, des sténoses artérielles plus claires.  Des modèles d'algorithmes d'analyse de données peuvent diagnostiquer les rythmes cardiaques irréguliers à partir d'ECG plus rapidement qu'un cardiologue et distinguer clairement les images de lésions malignes des marques cutanées bénignes. 

Aujourd'hui, le traitement dans le domaine des soins de santé est devenu plus confortable avec la disponibilité de plus de données sur les caractéristiques individuelles des patients, ce qui permet de fournir des données de prescription plus précises et des soins personnalisés. La science des données améliore le domaine émergent de la thérapie génique. L'insertion de matériel génétique dans les cellules et le remplacement des médicaments traditionnels sont plus faciles à gérer qu'auparavant. 

Les sociétés de conseil en analyse comme Bain ou ScienceSoft peut développer des logiciels d'analyse de données pour divers secteurs, dont celui des soins de santé.  Il existe un manque de communication entre le patient et le soignant entre les rendez-vous et un manque d'engagement du patient pour les patients atteints de diverses maladies chroniques telles que le diabète, l'asthme, les maladies cardiovasculaires. Le logiciel reçu du DSE et d'un patient, analyse les données de santé, et modifie les membres de l'équipe de soins ou les patients pour des solutions efficaces. Il s'agit une application mobile pour les patients et une application de bureau intégrée au DME permettent de déterminer si le médicament prescrit est en conflit avec l'état actuel du patient et sa maladie. Le logiciel d'analyse des données aide à gérer les coûts en suivant les dépenses liées au traitement de l'affection sur l'ensemble du cycle de soins. Il permet de trouver des possibilités de réduire considérablement les coûts sans nuire aux résultats, et de comparer les coûts de traitement d'une maladie avec les résultats obtenus..

Companies such as NextBio are developing data analytics models to customize patient’s treatment as well and provide more available options by examining previous clinical and genomic data. For example, radiation therapy is the only form of treatment for cancer patients. Data analytics models provide customized treatment and offer alternative treatment methods. 

Surveillance après les soins

Un autre domaine où l'analyse de données trouve des applications intéressantes est le traitement des patients à domicile. En général, après une intervention chirurgicale, les patients se plaignent de complications et de douleurs récurrentes, ce qui est difficile à gérer pour les médecins lorsqu'ils quittent l'hôpital. L'application de l'analyse de données à la surveillance à distance à domicile permet aux médecins de rester plus facilement en contact avec les patients. Ainsi, ils réduisent le besoin de ressources hospitalières coûteuses. Par exemple, en se basant sur les données du DME, les hôpitaux peuvent prédire quand les patients devront être réadmis dans les 30 prochains jours, 

Opérations hospitalières

Data analytics help to enhance the workforce of the staff members at Hospitals by assigning them certain hours, ensuring enough hospital beds are available, enhancing utilization in the operating room. Another data analytics tool, i.e., Predictive analytics, can optimize scheduling. 

L'avenir de la science des données dans les soins de santé

Comme dans tous les secteurs, l'utilisation de la science des données dans les soins de santé a ses avantages et ses inconvénients. Les données des hôpitaux et des unités administratives sont généralement dans un état désespéré. Il est difficile d'intégrer l'analyse des données dans le système de santé. Les patients sont préoccupés par la confidentialité et la protection de leurs informations de santé.. Il ne fait aucun doute que la science des données peut résoudre la pénurie de médecins. Cependant, de nombreuses personnes s'inquiètent de perdre la relation patient-médecin au profit d'algorithmes informatiques. Néanmoins, l'amalgame entre l'analyse de données et les soins de santé devrait se développer dans les années à venir. L'analyse du marché révèle que l'analyse des données dans le secteur des soins de santé atteindra les chiffres suivants $34,27 milliards d'ici 2022 à un TCAC de 22,07%.

En effet, la science des données est l'un des moyens d'améliorer la qualité du secteur des soins de santé en ayant des applications dans le diagnostic précoce des maladies, l'imagerie médicale, la découverte plus rapide de médicaments, et la gestion des opérations hospitalières complexes dans les zones rurales ainsi que l'aide à la guérison de maladies importantes telles que le sida, le cancer et Ebola. 

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