{"id":42274,"date":"2020-09-01T16:53:37","date_gmt":"2020-09-01T14:53:37","guid":{"rendered":"https:\/\/gestions-hospitalieres.fr\/?p=42274"},"modified":"2020-09-15T14:23:17","modified_gmt":"2020-09-15T12:23:17","slug":"les-enjeux-de-la-qualification-des-donnees-de-sante","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ricom-web8.com\/gestions\/les-enjeux-de-la-qualification-des-donnees-de-sante\/","title":{"rendered":"Les enjeux de la qualification des donn\u00e9es de sant\u00e9"},"content":{"rendered":"Temps de lecture\u00a0: <\/span> 4<\/span> minutes<\/span><\/span>

\u00c0\u00a0l\u2019heure o\u00f9 le monde entier est paralys\u00e9 par une pand\u00e9mie sans pr\u00e9c\u00e9dent, le syst\u00e8me de sant\u00e9 se retrouve sous les feux des projecteurs. Le visage qu\u2019il nous montre r\u00e9v\u00e8le une organisation fragile et r\u00e9guli\u00e8rement sous tension, bien que particuli\u00e8rement engag\u00e9e et imaginative. Se pose alors plus que jamais la question du pilotage du syst\u00e8me de soins, pour assurer la meilleure qualit\u00e9 de soin possible \u00e0 notre population vieillissante tout en maintenant un niveau de d\u00e9pense acceptable. L\u2019analyse des donn\u00e9es s\u2019est impos\u00e9e ces derni\u00e8res ann\u00e9es comme un outil incontournable de pilotage de tous les secteurs d\u2019activit\u00e9\u2009; depuis l\u2019industrie manufactur\u00e9e jusqu\u2019\u00e0 la banque en passant par le num\u00e9rique. La sant\u00e9 n\u2019\u00e9chappe pas \u00e0 cette tendance, mais apporte son lot de sp\u00e9cificit\u00e9s et de complexit\u00e9.<\/p>\n

Quels usages pour quelle utilit\u00e9\u2009?<\/h1>\n

Le pilotage du syst\u00e8me de soins s\u2019articule aujourd\u2019hui autour de trois axes\u2009: avant (la planification), pendant (l\u2019ex\u00e9cution\/ le run<\/i>) et apr\u00e8s (la mesure de la performance).<\/p>\n

La planification consiste essentiellement \u00e0 anticiper les besoins et les ressources n\u00e9cessaires, \u00e0 plus ou moins long terme. Par exemple, on voit \u00e9merger des mod\u00e8les de pr\u00e9diction de risques de d\u00e9velopper telle ou telle affection, qui sont aujourd\u2019hui de l\u2019ordre de l\u2019exp\u00e9rimentation, d\u00e9velopp\u00e9s \u00e0 petite \u00e9chelle sur des donn\u00e9es tr\u00e8s complexes (combinaison souvent obscure de g\u00e9nomique, radiomique, et autres n\u00e9osp\u00e9cialit\u00e9s -omiques). Ces mod\u00e8les semblent prometteurs et permettront probablement, sous r\u00e9serve de pouvoir les \u00e9tendre \u00e0 plus grande \u00e9chelle, de pr\u00e9dire le risque cardio-vasculaire ou canc\u00e9reux d\u2019une population \u00e0 l\u2019\u00e9chelle d\u2019un pays, voire \u00e0 l\u2019\u00e9chelle d\u2019un individu. \u00c0 plus court terme, on a pu voir r\u00e9cemment des mod\u00e8les de pr\u00e9diction du taux de remplissage des lits de r\u00e9animation li\u00e9 au Covid-19 selon les r\u00e9gions, qui ont pu \u00eatre d\u00e9velopp\u00e9s en un temps record avec une pr\u00e9cision certes effrayante mais qui prouve la robustesse et la maturit\u00e9 de ces technologies. Que ce soit pour pr\u00e9dire ce qu\u2019il pourrait advenir dans 15\u202fjours ou dans 15\u202fans, ces mod\u00e8les complexes s\u2019appuient sur des donn\u00e9es tout aussi complexes, qui portent intrins\u00e8quement des limites, par les biais qu\u2019elles induisent et par l\u2019expertise qu\u2019elles n\u00e9cessitent.<\/p>\n

L\u2019usage des donn\u00e9es dans les missions du syst\u00e8me hospitalier, au stade d\u2019ex\u00e9cution de ces missions, recouvre un champ d\u2019application immense, avec des probl\u00e9matiques organisationnelles, manag\u00e9riales, techniques et financi\u00e8res \u2013 pour ne citer que celles-ci. \u00c0 titre d\u2019exemple, on voit d\u00e9sormais arriver sur le march\u00e9 des outils ax\u00e9s sur l\u2019optimisation du workflow<\/i> (tri aux urgences, analyse automatique d\u2019examens de premi\u00e8re ligne), la s\u00e9curit\u00e9 et la gestion de l\u2019iatrog\u00e9nie (d\u00e9tection d\u2019interactions m\u00e9dicamenteuses ou d\u2019erreurs de prescription, mat\u00e9riovigilance, r\u00e9duction des expositions aux rayonnements ionisants par l\u2019am\u00e9lioration des dispositifs d\u2019imagerie), la pluridisciplinarit\u00e9 (interface ville\/h\u00f4pital, gestion des alertes \u00e0 partir des donn\u00e9es de vie r\u00e9elle). Les applications fleurissent et prouvent, s\u2019il le fallait, que les cas d\u2019usage sont vari\u00e9s et concernent tous les acteurs du syst\u00e8me de soins.<\/p>\n

La mesure de la performance est un cas d\u2019usage d\u00e9j\u00e0 connu des donn\u00e9es de sant\u00e9. La tarification \u00e0 l\u2019acte a induit un pilotage de la performance qui s\u2019est essentiellement concentr\u00e9 sur des aspects purement quantitatifs. Il y a fort \u00e0 parier que les ann\u00e9es \u00e0 venir s\u2019orientent davantage vers un pilotage qualitatif de la performance des soins, justement \u00e0 la faveur de la mont\u00e9e en comp\u00e9tence des mod\u00e8les d\u2019analyse des donn\u00e9es. Aujourd\u2019hui, on compte combien a co\u00fbt\u00e9 tel ou tel acte, demain on s\u2019enquerra du niveau de satisfaction du patient, de sa qualit\u00e9 de vie apr\u00e8s les soins, de sa capacit\u00e9 \u00e0 retrouver une activit\u00e9 physique ou professionnelle rapidement apr\u00e8s un traitement lourd. Les \u00e9tablissements de sant\u00e9 n\u2019\u00e9chapperont pas non plus \u00e0 ces \u00e9valuations qualitatives et devront, dans un climat probablement plus concurrentiel, prouver (donn\u00e9es \u00e0 l\u2019appui) qu\u2019ils proposent une offre de soins riche, fiable et v\u00e9rifi\u00e9e. Les professionnels de sant\u00e9 eux-m\u00eames devront probablement se soumettre \u00e0 un audit qualitatif de leurs services.<\/p>\n

Ces quelques exemples pointent l\u2019usage existant et pas seulement futuriste des donn\u00e9es de sant\u00e9 \u00e0 tr\u00e8s grande \u00e9chelle, dans l\u2019ensemble de la cha\u00eene de valeur hospitali\u00e8re et pour l\u2019ensemble des acteurs. Chacun percevra sans doute sans peine le potentiel, les promesses et les opportunit\u00e9s que ces traitements de donn\u00e9es massives repr\u00e9sentent, mais peu r\u00e9alisera les \u00e9tapes qu\u2019il reste \u00e0 franchir pour les mettre en \u0153uvre.<\/p>\n

Toute donn\u00e9e est-elle bonne \u00e0 prendre\u2009?<\/h1>\n

Au risque de souligner une \u00e9vidence, rappelons que tout mod\u00e8le d\u2019analyse de donn\u00e9es, quel qu\u2019il soit, n\u00e9cessite\u2026 des donn\u00e9es. Et pas n\u2019importe lesquelles. Avant m\u00eame de se lancer dans une collecte intempestive de donn\u00e9es, encore faut-il r\u00e9fl\u00e9chir \u00e0 la m\u00e9thode la plus efficace pour r\u00e9soudre le probl\u00e8me pos\u00e9. Prenons l\u2019exemple de la d\u00e9tection des fractures en radiologie standard. Dans tous les cas, l\u2019objectif de ces mod\u00e8les vise \u00e0 d\u00e9tecter automatiquement une fracture sur une radiographie. En revanche, le probl\u00e8me \u00e0 r\u00e9soudre peut \u00eatre variable\u2009: s\u2019agit-il de trier rapidement un flux de patients \u00e0 leur arriv\u00e9e aux urgences ou d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer\/augmenter la performance du m\u00e9decin sp\u00e9cialiste\u2009? S\u2019agit-il de d\u00e9charger un professionnel d\u2019une t\u00e2che \u00e0 faible valeur ajout\u00e9e ou d\u2019apporter une hyper-expertise\u2009?<\/p>\n

Les deux approches ont leur int\u00e9r\u00eat et ont en commun une chose\u2009: le mod\u00e8le d\u2019analyse de donn\u00e9es n\u2019est jamais meilleur que celui qui l\u2019a con\u00e7u. Autrement dit, la qualit\u00e9 de la donn\u00e9e va fixer le niveau de performance du mod\u00e8le. Il n\u2019est pas raisonnable d\u2019attendre d\u2019un mod\u00e8le qui n\u2019a jamais vu une fracture du bassin de pouvoir d\u00e9tecter une fracture du bassin. Il n\u2019est pas non plus raisonnable d\u2019attendre d\u2019un mod\u00e8le dont la base de donn\u00e9es n\u2019a pas \u00e9t\u00e9 annot\u00e9e par des experts d\u2019avoir la performance d\u2019un expert. Ce qui diff\u00e9rencie l\u2019analyse de donn\u00e9es non m\u00e9dicales et l\u2019analyse de donn\u00e9es de sant\u00e9, c\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment l\u2019expertise m\u00e9tier qu\u2019elle encapsule. La qualification des donn\u00e9es est g\u00e9n\u00e9ralement r\u00e9sum\u00e9e en un terme g\u00e9n\u00e9rique appel\u00e9 \u00ab\u2009contr\u00f4le des biais\u2009\u00bb. Il convient de s\u2019assurer que la base de donn\u00e9es est repr\u00e9sentative de tous les types de donn\u00e9es possibles (ce qui suppose d\u2019\u00eatre capable de conna\u00eetre la qualit\u00e9 des donn\u00e9es disponibles et d\u2019en faire un choix s\u00e9lectif sur des crit\u00e8res qualitatifs, autrement dit d\u2019avoir pu indexer les donn\u00e9es disponibles), puis d\u2019en assurer la requalification sp\u00e9cifique pour r\u00e9pondre au probl\u00e8me donn\u00e9 (autrement dit de pouvoir labelliser ou annoter les donn\u00e9es). Pour reprendre l\u2019exemple de la d\u00e9tection de fractures, la qualit\u00e9 de la labellisation garde une place primordiale dans la qualit\u00e9 du mod\u00e8le final, au m\u00eame titre que le choix des donn\u00e9es constitutive du corpus d\u2019entra\u00eenement. Inversement, l\u2019enjeu de la s\u00e9lection des donn\u00e9es sugg\u00e8re aussi de savoir s\u2019affranchir des donn\u00e9es inutiles, ce qui peut s\u2019av\u00e9rer complexe dans les mod\u00e8les issus d\u2019analyse de sources multiples (types mod\u00e8les multi-omiques).<\/p>\n

Qualifier les donn\u00e9es\u2009: avantage comp\u00e9titif ou n\u00e9cessit\u00e9\u2009?<\/h1>\n

\u00c0 l\u2019heure actuelle, miser sur des infrastructures informatiques valorisant le stockage intelligent et la r\u00e9utilisation facilit\u00e9e des donn\u00e9es de sant\u00e9 est encore un avantage comp\u00e9titif, r\u00e9serv\u00e9 \u00e0 une \u00e9lite m\u00e9dicale pour des usages majoritairement universitaires. Demain, il est probable que tout le syst\u00e8me de sant\u00e9 devra s\u2019outiller pour r\u00e9pondre \u00e0 des enjeux de planification, d\u2019ex\u00e9cution et de pilotage de la performance. Il est m\u00eame probable qu\u2019une partie de l\u2019activit\u00e9 de soins soit r\u00e9allou\u00e9e sp\u00e9cifiquement \u00e0 des activit\u00e9s de qualification de donn\u00e9es (hors du contexte de recherche clinique). NetR fait aujourd\u2019hui ce pari\u2009: d\u00e9velopper une technologie qui outille le syst\u00e8me de sant\u00e9 pour am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es et les rendre actionnables pour favoriser le pilotage du syst\u00e8me de sant\u00e9.<\/p>\n