En matière de transformation numérique, on peut dire que le secteur des soins de santé a adopté la numérisation comme un canard prend l’eau. Aujourd’hui, le secteur de la santé arrive en troisième position dans le classement des secteurs industriels ayant le taux d’adoption de la numérisation le plus élevé. Les statistiques de 2020 illustrent la relation symbiotique entre les technologies de transformation numérique et l’industrie des soins de santé. 92 % des centres de soins de santé ont adopté la numérisation et cette adoption devrait rapporter environ 34 milliards de dollars aux États-Unis.
Qu’est-ce que ce taux d’adoption admirable signifie pour le secteur ? Selon le Forum économique mondial, la majorité des établissements de santé s’appuient sur la transformation numérique pour améliorer l’engagement des patients, ce qui n’est qu’une facette des avantages apportés par la numérisation. 2021 devrait être l’année où le secteur des soins de santé continuera d’étendre ses initiatives de transformation numérique pour fournir une médecine de précision, acquérir de l’intelligence dans les opérations de l’établissement, entre autres services.
Améliorer l’analyse des Big Data pour une médecine de précision
L’amélioration des soins aux patients est l’un des aspects les plus importants de la médecine, où les patients exigent des progrès. Selon le Washington Post, la qualité des soins de santé reçus par les patients varie en fonction de paramètres tels que l’environnement, le mode de vie et, dans les cas extrêmes, la race. L’intégration de la technologie de numérisation avec la capacité d’analyser de grands ensembles de données devrait permettre d’obtenir une médecine de précision.
Qu’est-ce que la médecine de précision ? La médecine de précision fait référence aux approches émergentes en matière de traitement et de prévention des maladies, dans lesquelles l’environnement, les gènes et le mode de vie d’un patient sont analysés afin de prédire des plans de traitement optimisés. La médecine de précision repose sur l’analyse des données disponibles sur les patients afin de faire des prédictions précises et les centres de santé qui connaissent un trafic important à la demande génèrent des ensembles de données volumineux provenant des patients.
Les technologies de numérisation telles que les solutions de cloud computing, l’IA et l’apprentissage automatique fournissent des ressources extensibles pour analyser des ensembles de données provenant de milliers de patients afin d’effectuer une analyse précise. L’analyse correcte qui conduit à la médecine de précision éliminera alors l’approche unique du traitement des patients qui a été mise en évidence comme étant problématique.
Amélioration de la sécurité des données
Les histoires de violations de données où des millions de dossiers de patients ont été consultés par des pirates informatiques sont devenues familières à presque tout le monde. Aujourd’hui, les outils de piratage capables de faire tomber les systèmes de santé numériques sont vendus pour environ 30 dollars sur le dark web auquel tout le monde a accès.
L’amélioration de la sécurité pour protéger les données sensibles des soins de santé est l’un des avantages que l’adoption continue des solutions de transformation numérique apporte au secteur. Les outils de cybersécurité tels que les plateformes de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) fournissent aux parties prenantes les outils nécessaires pour développer un centre d’opérations de sécurité afin de suivre les incidents de cybersécurité en temps réel et de les atténuer.
La technologie de transformation numérique soutient également l’intégration des politiques de conformité et de réglementation pour le traitement des données. L’application d’outils de transformation peut permettre d’appliquer des réglementations garantissant que les centres de santé ne conservent pas de données sensibles sur les patients, qui pourraient être volées et vendues sur le web par des pirates informatiques.
Planification des capacités, gestion des ressources et développement de la stratégie
La pandémie de Covid-19 a mis fin à toutes les théories sur la capacité des pays développés à gérer les maladies infectieuses à l’échelle mondiale. Les ressources disponibles, telles que les équipements de protection, les respirateurs et les lits, ont été épuisées, car les patients ont afflué dans les hôpitaux en nombre inattendu. L’afflux croissant de patients a laissé les décideurs sans voix et incapables de décider des mesures appropriées à prendre pour les prendre en charge.
Pour gérer l’afflux de patients au plus fort de la pandémie, le secteur des soins de santé a accru de 15 % sa dépendance à l’égard des technologies numériques. Une fois de plus, cette augmentation s’est principalement concentrée sur l’engagement des patients, laissant de côté la planification des capacités et la gestion des ressources. Mais cela n’aurait jamais dû être le cas. Les technologies de transformation numérique telles que la modélisation de simulation et les logiciels de planification basés sur les risques sont des outils de planification intelligents capables de résoudre les problèmes les plus complexes.
Un exemple d’application est le modèle de maladie infectieuse développé à l’aide de Simio. La simulation a modélisé un centre de soins de santé, y compris ses actifs opérationnels tels que l’EPI disponible, les ventilateurs et l’espace de lit, en fonction de l’afflux de patients. Les résultats de la simulation pourraient aider le centre de santé moyen à faire des projections concernant le nombre de ressources supplémentaires nécessaires pour répondre à la demande accrue des patients. Les simulations chirurgicales et l’évaluation des risques chirurgicaux pour déterminer le taux de réussite des interventions chirurgicales ou pour évaluer divers scénarios dans la salle d’opération sont également des cas d’utilisation de la modélisation de simulation.
La modélisation de simulation a été utilisée à diverses fins dans le secteur des soins de santé au fil des ans, mais avec l’application accrue des dispositifs de capture de données, il est possible d’aller plus loin. Les modèles de simulation peuvent ingérer des données IoT pour améliorer les initiatives de médecine de précision, la planification des capacités et l’évaluation des décisions avant qu’elles ne soient prises.
Explorer les soins virtuels
Le travailleur connecté, les appareils intelligents et les installations connectées devraient jouer un rôle important dans la concrétisation du rêve d’un établissement de soins virtuels. Les soins virtuels devraient améliorer les soins de santé à la demande tout en réduisant le nombre de patients nécessitant des soins internes. La transformation numérique fournit les outils nécessaires à la prestation de soins virtuels optimisés en temps réel, allégeant ainsi la charge de travail des professionnels de la santé.
Le jumeau numérique a été identifié comme une technologie de transformation capable de soutenir la fourniture de soins virtuels. Le jumeau numérique devrait permettre de surveiller des actifs individuels tels que des appareils de technologie médicale ou des équipements à l’échelle de l’établissement tels que des respirateurs, des tomodensitomètres ou des scanners IRM, en utilisant les données qu’ils produisent. La capacité de surveiller ces équipements permet de surveiller les patients qui les utilisent afin de fournir des soins virtuels en temps réel.
Conclusion
Au fur et à mesure que les technologies de transformation numérique gagnent en maturité, de nombreux cas d’utilisation ou possibilités d’application dans le secteur des soins de santé seront explorés. Les fournisseurs de services de santé devraient continuer à repousser les limites pour déterminer comment les technologies de transformation numérique changeront les soins de santé à l’avenir.