Pourquoi les initiatives de gestion de la santé de la population nécessitent la collaboration autour de l’IA et des données

Dans le contexte actuel, les dirigeants des organismes payeurs et des prestataires de soins de santé sont aux prises avec un difficile mandat de gestion de la santé de la population : améliorer les résultats des patients et fournir des soins réellement personnalisés à grande échelle tout en optimisant les coûts dans l’ensemble de l’organisation. Mais faire face à la complexité n'est pas une nouveauté pour les leaders de la santé. C’est une partie inhérente du traitement des maladies dans le labyrinthe complexe et connecté qu’est le corps humain ainsi que dans les nombreuses lois et réglementations qui l’accompagnent. 

Le contexte dans lequel s’inscrit ce mandat est terrible, notamment l’augmentation des taux de maladies chroniques et le déclin alarmant de la santé des enfants partout dans le monde, en particulier aux États-Unis. Cela s’ajoute au fait que les systèmes de santé sont déjà confrontés à une instabilité financière. Compte tenu de l’ampleur et de la profondeur des complexités et des défis actuels, l’IA n’aurait pas pu tomber au meilleur moment. 

L’impératif stratégique : objectifs de la gestion de la santé de la population

Fondamentalement, le mandat de la gestion de la santé de la population est d'améliorer les résultats pour divers groupes de patients tout en réduisant le coût moyen par patient. Pour les dirigeants du secteur de la santé, cela se traduit par des avantages tangibles lorsque la collaboration autour de l’IA et des données multimodales (dossier médical électronique, radios et autres), ou le partage et la combinaison sécurisés des données entre différentes organisations et équipes, permet d’obtenir une vue globale des patients, permettant ainsi aux organisations de fournir des analyses avancées à grande échelle. Avantages :

• Affectation des ressources et efficacité opérationnelle : dans l’ensemble de l’écosystème de la santé, les organisations peuvent aligner leurs efforts opérationnels et financiers en fonction des besoins prioritaires afin d’optimiser l’utilisation du personnel, des installations et des budgets.

• Prévision des tendances : la puissante combinaison d’analyses alimentées par l’IA et de collaboration autour des données permet aux organisations d’obtenir une impulsion en temps réel sur les épidémies, les lacunes en matière de soins ou les disparités en matière de santé entre les populations. Cela permet d’affecter des ressources stratégiques hautement prioritaires et d’élaborer de nouveaux programmes.

• Gestion optimisée des risques : l’identification proactive des patients à haut risque permet aux organisations de santé de mettre en œuvre des interventions ciblées, réduisant ainsi les passages aux urgences et les réadmissions coûteuses à l’hôpital.

• Mesure des performances et retour sur investissement : en mesurant plus efficacement l’impact des interventions par rapport à des indicateurs de qualité (par exemple, réduction des réhospitalisations ou amélioration de la gestion des maladies chroniques), les organisations peuvent démontrer un retour sur investissement clair pour les initiatives nouvelles et existantes.

Le succès des analyses avancées repose essentiellement sur l'équilibre entre les informations recueillies auprès des patients (par ex., scores de risque personnalisés, observance des traitements) et les dernières tendances observées au niveau de la population (par exemple, disparités en matière de santé communautaire, taux d'adoption des vaccins). Si les organisations négligent de rassembler ces vastes jeux de données disparates, elles risquent de fournir des soins aux patients sous-optimaux ou de manquer des défis systémiques qui ont un impact sur de larges populations.

Prenons un scénario où un système de santé identifie une augmentation des taux de diabète au sein d’une population. En l’absence d’outils d’analyse alimentés par l’IA, les leaders et les médecins ne sont pas en mesure de repérer précisément et rapidement les personnes à risque ou de prescrire des interventions très ciblées et rentables sur le mode de vie. Ils manquent ainsi l’occasion d’améliorer à la fois les soins aux patients et l’efficacité financière.

Trois piliers stratégiques pour une analyse moderne de la santé de la population

Pour exploiter la valeur des volumes de données multimodaux massifs, les organisations de santé doivent se concentrer sur trois piliers révolutionnaires alimentés par l’IA et la collaboration autour des données à l’échelle de l’écosystème. 

1. Un écosystème de données connecté et interopérable

Pour véritablement transformer la gestion de la santé de la population à grande échelle, les organisations de santé doivent d’abord donner la priorité à l’interopérabilité des données sécurisée dans l’ensemble de l’écosystème de la santé, y compris les données des organismes payeurs, des prestataires, des partenaires à but non lucratif, des technologies de santé, des appareils médicaux et des objets connectés. Cela est possible en tirant parti d’une plateforme de données et d’IA cloud-native, évolutive, capable de gérer et d’analyser des données multimodales complexes (radiographies, notes cliniques, e-mails, etc.) pour permettre une vision complète des patients. Ces plateformes sont dotées de solides capacités de gouvernance des données intégrées, ce qui permet aux organisations d’appliquer les normes HL7 et FHIR en matière de données. En mettant en place une interopérabilité des données gouvernée, les organisations peuvent obtenir des avantages stratégiques, notamment :

• Atténuation proactive des risques : prévoyez les épidémies ou les risques de réadmission à l’aide de données historiques et en temps réel, ce qui permet des interventions préventives qui réduisent les coûts et améliorent le flux des patients.

• Engagement personnalisé : générez des scores de risque pour les patients en analysant les résultats de laboratoires, les médicaments et les modèles de comportement, permettant ainsi des parcours de soins hautement personnalisés qui optimisent l’allocation des ressources.

2. Démanteler les silos de données pour mieux comprendre la population

Grâce à l’interopérabilité renforcée à grande échelle, les organisations de santé peuvent éliminer les silos de données et intégrer diverses sources de données internes et tierces (dossiers médicaux électroniques, déterminants sociaux de la santé et résultats déclarés par les patients) dans leur plateforme de données et d’IA afin d’assurer une collaboration autour des données à l’échelle du système. Par exemple, les organisations peuvent combiner les données de SDoH (par ex., niveau de revenu ou statut d’assurance) avec les dossiers médicaux pour révéler les facteurs sous-jacents à l’augmentation des visites aux urgences dans des populations spécifiques, ce qui facilite la conception de programmes de sensibilisation sur mesure, efficaces et rentables. La collaboration et l’analyse des données exhaustives sur les patients et des données SDoH peuvent également aider à identifier les communautés à haut risque au sein des systèmes de santé, en leur permettant de donner la priorité aux programmes de sensibilisation et d’éducation communautaires pour les groupes à risque.

3. Intelligence basée sur l’IA

Grâce à l’analyse basée sur l’IA, les organisations peuvent tirer parti des tableaux de bord de nouvelle génération et de l’automatisation, ce qui leur permet d’évoluer au-delà des graphiques statiques et de fournir une véritable Business Intelligence, avec des avantages tels que :

• Automatisation opérationnelle : automatisez les tâches administratives (p. ex., alertes sur les lacunes en matière de soins en fonction des risques) afin d’améliorer l’efficacité du personnel, de réduire le surmenage des cliniciens et de libérer un temps précieux pour les interactions avec les patients.

• Analyse prédictive : répondez à des questions telles que « Que risque-t-il de se produire ? » (par ex., prévision d'une pénurie de vaccins pendant la saison de la grippe), ce qui permettra une allocation stratégique des ressources et une planification proactive des soins.

• Informations prescriptives : répondez à des questions telles que « Que devons-nous faire ? » (p. ex., prioriser les visites de télésanté pour les patients cardiaques à haut risque), orienter les décisions cliniques et opérationnelles pour un impact optimal.

• Personnalisation pour les parties prenantes : personnalisez les vues de tableau de bord pour les administrateurs, les cliniciens et les coordinateurs de soins, en vous assurant que chaque rôle reçoit précisément les données et informations nécessaires pour s’aligner sur ses objectifs et responsabilités spécifiques.

Des informations aux impacts concrets sur l’activité

En adoptant l’accessibilité des données, des plateformes d’IA évolutives et des tableaux de bord intelligents, les organisations de la santé et des sciences de la vie peuvent transformer la gestion de la santé de la population d’un exercice réactif en une fonction stratégique proactive génératrice de valeur. Les résultats de cette approche peuvent être profonds et de grande portée, notamment :

• Meilleurs résultats pour les patients et la communauté : les interventions précoces auprès des patients et des communautés à haut risque se traduisent par une amélioration de la santé, une réduction des coûts des soins de longue durée et un meilleur bien-être communautaire.

• Réductions significatives des coûts : les soins prédictifs et les traitements et interventions ciblés peuvent permettre de réduire les hospitalisations, d’optimiser les ressources et, dans l’ensemble, de réduire les coûts par habitant.

• Prestation de soins équitable : en s’attaquant aux disparités en intégrant les données SDoH et comportementales, on s’assure que les soins sont plus efficaces et inclusifs dans l’ensemble des segments de patients, ce qui contribue à renforcer l’impact sociétal et sur la marque.

Le moment est venu d'adopter une approche moderne de la gestion de la santé de la population. En la réimaginant avec la collaboration autour des données avancée et l’IA, nous pouvons construire des communautés en meilleure santé et des organisations de la santé et des sciences de la vie plus résilientes, une information intelligente à la fois. 

Pour en savoir plus sur la façon dont l’IA peut transformer la gestion de la santé de la population, rejoignez notre webinaire Leveraging AI to Deliver Better Patient Outcomes for Individuals and Populations ou regardez notre vidéo rapide de 2 minutes sur le sujet.