Données sur les dispositifs médicaux : Avantages et défis en matière de sécurité

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Kayla Mathews, rédactrice technique indépendante, donne un aperçu des applications de la technologie de l'information. dispositif médicale données et les problèmes de confidentialité et de sécurité.  

La collecte et l'analyse de données en masse sont devenues un élément central des technologies de pointe. Grâce aux progrès de l'informatique, nous disposons de plus de moyens pour collecter des données, les analyser et en tirer des enseignements susceptibles de déboucher sur des percées ou de rendre les processus existants plus efficaces.

L'industrie des technologies médicales continuera probablement à trouver de nouvelles façons d'appliquer la collecte et l'analyse des données aux domaines suivants technologie médicale. Voici quelques-uns des avantages les plus importants qu'elle est susceptible d'apporter - et quelques nouveaux défis qu'elle pourrait poser au secteur.

Données sur les dispositifs médicaux : Avantages

Les données relatives aux dispositifs médicaux ont permis d'améliorer considérablement les soins aux patients, ce qui a conduit à de meilleurs résultats en matière de santé. Voici quelques-uns des principaux avantages des dispositifs médicaux connectés.

1. Précision accrue du diagnostic

Pour certaines maladies, comme le cancer du sein, la méthode de diagnostic de référence est la suivante peuvent encore avoir des taux élevés de faux positifs et négatifs. Des diagnostics inexacts peuvent conduire les médecins à refuser les interventions nécessaires ou à retarder le traitement.  

Several new medtech devices and algorithms use AI to analyze scans and patient symptoms. The pattern-finding ability of AI makes it especially effective at detecting subtle differences in a large image—like, for example, a cluster of cells in a CT scan that may indicate cancer.

Il a été démontré que certains de ces dispositifs améliorent la précision des processus de diagnostic. Par exemple, un nouvel algorithme des chercheurs de Google Health était même meilleur que les radiologues pour repérer les cancers dans les mammographies.

D'autres fabricants de MedTech ont commencé à intégrer l'IA directement dans leurs appareils. Un site Le nouveau scanner CT utilise l'IA pour assembler différentes images en un balayage plus cohérent et éliminer une partie du bruit qui apparaît naturellement sur ces images. Le résultat est un scan plus facile à lire pour les radiologues, ce qui peut améliorer la précision du diagnostic et contribuer à réduire le taux de faux positifs et négatifs.

2. Meilleur suivi des symptômes

Pour certaines maladies incurables, les médecins basent leurs plans de traitement sur la gravité et la progression des symptômes. Dans de tels cas, le meilleur suivi possible des symptômes est nécessaire pour aider les médecins à fournir la meilleure qualité de soins possible. 

Cependant, le suivi des symptômes peut souvent être difficile pour les patients, comme dans le cas de la maladie de Parkinson, où ils doivent prendre des notes sur leur état toutes les 30 minutes. Souvent, les patients n'arrivent pas à suivre ce rythme, ce qui retarde les entrées et réduit la précision de leurs auto-évaluations. Cela signifie que les médecins ne disposent pas d'informations tout à fait exactes lorsqu'ils élaborent un plan de traitement.

Suivi des données les wearables peuvent fournir des données de meilleure qualité. Certains chercheurs les ont même recommandés comme méthode potentielle de suivi des symptômes de la maladie de Parkinson. 

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3. Amélioration des soins aux patients

Les données sur la santé des patients en temps réel peuvent offrir de nombreux avantages aux médecins. 

Les vêtements et autres dispositifs de surveillance peuvent permettre l'utilisation de systèmes de surveillance à distance des patients, qui permettent aux médecins de garder un œil sur les gens même lorsqu'ils se déplacent dans leur hôpital ou leur clinique. Les médecins qui tirent parti de ces systèmes peuvent recevoir des alertes instantanées lorsque les signes vitaux d'un patient dépassent un certain seuil, ce qui leur permet de réagir le plus rapidement possible. D'autres systèmes médicaux peuvent aider les médecins et les ambulanciers à collecter et à examiner les données pertinentes pour les soins aux patients en temps réelce qui leur permet de travailler à l'amélioration de leur santé.

On a constaté que les systèmes de surveillance à distance des patients réduisaient le besoin de visites de suivi et amélioraient la qualité des soins. la satisfaction des patients quant à la qualité des soins.

La réduction de ces visites peut être particulièrement bénéfique pour les patients des zones rurales, qui doivent parfois parcourir de longues distances pour recevoir des soins. Dans certains cas, un suivi en personne peut ne pas être pratique, et la surveillance à distance peut offrir une alternative intéressante.

Données sur les dispositifs médicaux : Défis

Malgré tous ces avantages, les données medtech ont quelques obstacles à surmonter, notamment en ce qui concerne la confidentialité et la sécurité des données. Voici quelques domaines qui doivent être améliorés.

1. Données inexploitées et non structurées

Les données MedTech sont recueillies à partir d'une grande variété de sources, notamment les dossiers médicaux électroniques (DME), les séquences génomiques, les applications, les dispositifs à porter et les appareils médicaux.

Si cet éventail de sources peut être bénéfique pour les médecins et les chercheurs en médecine, il peut également signifier que des quantités importantes de données collectées seront difficiles à utiliser ou à analyser.

Les DSE, qui enregistrent les informations sur la santé des patients dans un langage courant, sont difficiles à analyser par les algorithmes informatiques traditionnels. En Amérique, ces problèmes sont encore pires. Les notes des cliniciens y ont tendance à être considérablement longues - quatre fois plus longs que ceux écrits par des médecins d'autres pays, ce qui rend encore plus difficile pour de simples algorithmes de balayage de mots-clés de décomposer les données du DSE de manière à ce qu'un ordinateur puisse les analyser.

Il existe également peu de normes en ce qui concerne le stockage et la collecte des données de santé. À l'heure actuelle, rien ne garantit que, par exemple, deux wearables qui suivent la santé cardiaque d'un patient regardent les mêmes signes vitaux. Des dispositifs ayant des objectifs similaires peuvent enregistrer différents types d'informations ou les stocker différemment. 

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Les entreprises de dispositifs médicaux qui souhaitent utiliser ces données hétérogènes pour la recherche et le développement devront d'abord passer du temps à les nettoyer et à les normaliser en un seul ensemble de données utilisables. Ce processus peut être difficile, voire impossible, à automatiser.

Les entreprises de technologies médicales devront probablement mettre en œuvre de nouvelles approches - comme l'analyse du langage naturel des DSE - pour extraire des informations utilisables des sources de données non structurées.

2. Sécurité des données

L'intensification de la collecte et du stockage des informations va naturellement créer de nouveaux défis en matière de sécurité des données. Par exemple, le transfert sans fil d'informations entre des dispositifs portables difficiles à sécuriser et les réseaux hospitaliers offrira de nouvelles voies d'attaque aux cybercriminels. Le stockage accru des données des patients fera également des réseaux hospitaliers des cibles plus importantes et plus précieuses.

Les violations de données et les cyberattaques ont augmenté dans tous les secteurs l'année dernière. Le site soins de santé industry was no exception. Cette tendance devrait se poursuivre jusqu'en 2020 et dans un avenir prévisible.

Les fabricants de MedTech devront probablement faire de la sécurité et de l'utilisation éthique des données des priorités absolues dans un avenir proche. Ils devront également se préparer à l'arrivée de nouvelles technologies, comme la 5G, susceptibles de créer de nouvelles failles de sécurité.

3. Utilisation éthique des données

Dans le même temps, des initiatives comme le projet Nightingale de Google ont conduit les médecins à s'inquiéter sur l'utilisation éthique des données médicales.

Les entreprises MedTech qui utilisent les données des patients et des médecins doivent prendre ces préoccupations éthiques au sérieux. Dans la mesure du possible, elles doivent s'assurer que les contrôles appropriés sont en place pour garantir l'utilisation éthique des données. Elles doivent également s'assurer que le consentement à l'utilisation et à la collecte des données est recueilli auprès des médecins et des patients.

Le secteur devra probablement aussi commencer à se préparer à une éventuelle législation sur la confidentialité et l'éthique des données médicales. De nouvelles réglementations, comme le GDPR de l'UE et le CCPA californien, ont commencé à exiger que les entreprises obtiennent le consentement des clients lorsqu'elles collectent leurs données. 

Bien que ces réglementations visent principalement les entreprises qui utilisent des données collectées sur des sites web, MedTech Les experts prédisent que la législation continueront à s'orienter vers des règles plus strictes en matière de collecte et d'utilisation des données. Il est probable que, dans les prochaines années, ces lois commenceront à avoir un impact significatif sur l'utilisation des données par MedTech.

Comment les données aideront et entraveront les technologies médicales en 2020

En 2020, les données deviendront probablement encore plus centrales dans les nouveaux dispositifs et services médicaux. Ce sera à la fois une bonne et une mauvaise nouvelle pour le secteur. Les technologies médicales pourront tirer parti des avantages de l'utilisation du big data médical, comme l'amélioration des résultats de santé des patients, un meilleur suivi des symptômes et des pratiques de diagnostic plus précises. 

Toutefois, la dépendance accrue à l'égard des données présentera également un grand nombre de défis et obligera les entreprises de technologies médicales à s'attaquer à des problèmes tels que l'hétérogénéité et la confidentialité. Il s'agit d'une question de grande envergure, et les professionnels doivent soigneusement peser le pour et le contre de la technologie médicale avant d'aller de l'avant.

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À propos de l'auteur

Ramya Sriram gère le contenu numérique et la communication chez Kolabtree (kolabtree.com), la plus grande plateforme de freelancing pour scientifiques au monde. Elle a plus de dix ans d'expérience dans l'édition, la publicité et la création de contenu numérique.

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