Pourquoi misons-nous autant sur les données médicales structurées ?

Il y a deux ans, nous avons commencé avec une conviction simple mais puissante : les prestataires de soins devraient passer moins de temps derrière leur écran, et plus de temps avec leur patient. C’était le premier pas dans la bonne direction. Mais pas le seul.

Le vrai problème : les données médicales sont non structurées !

Cavell écoutait pendant les consultations et générait automatiquement des rapports médicaux basés sur ce qui était dit. Le prestataire de soins menait la conversation, Cavell rédigeait, en texte libre. Après la consultation, le médecin n’avait qu’à relire et valider. Plus besoin de saisir pendant que le patient parle, plus de rattrapage le soir.

Lors de notre enquête auprès de plus de 110 prestataires de soins, nous avons observé des résultats clairs. Quatre médecins sur cinq ont indiqué que leur contact avec le patient s’était amélioré. Ils décrivent leur travail comme « plus rapide », « moins fatigant » et « administrativement plus léger ».

Mais lors de l’enquête auprès de ces utilisateurs, autre chose est également devenu évident. Convertir une consultation en texte libre n’est que la moitié du travail.

Plus de 80 % de toutes les données médicales sont constituées de texte libre non structuré. Notes cliniques, lettres de sortie, rapports de consultation ; tous rédigés en langage courant, stockés dans des documents que les machines ne peuvent pas simplement lire ou traiter.

Cela entraîne une cascade de problèmes. Les données médicales doivent en effet être :

• Enregistrées pendant les consultations, après les opérations, lors des tournées infirmières
• Traitées lors de la rédaction d’ordonnances, de certificats, de demandes de laboratoire ou de lettres de sortie
• Consultées lors de la préparation d’une consultation, de l’élaboration d’un plan de traitement ou de la vérification des antécédents

Tant que toutes ces informations restent en texte libre, chaque étape doit être effectuée manuellement par une personne qui lit, interprète et ressaisit. Lent, sujet aux erreurs et difficilement évolutif.

Les données médicales structurées signifient que les informations cliniques sont enregistrées via des standards internationaux, afin que les systèmes puissent automatiquement lire, traiter et échanger ces informations.

Qu’est-ce que les données médicales structurées ?

Il existe de nombreuses normes internationalement reconnues. Des standards pour le codage des concepts médicaux, comme SNOMED CT par exemple.

SNOMED CT est un grand dictionnaire médical de plus de 350 000 concepts cliniques, chacun avec un code unique. « Diabetes mellitus type 1 » reçoit le code 46635009, « ex-fumeur » devient 8517006. Chaque diagnostic, symptôme, procédure ou observation possède un identifiant précis et univoque.

Il existe également des standards qui permettent de structurer ces codes médicaux, comme FHIR, afin de pouvoir établir des relations, des historiques, … au sein de ces codes médicaux.

FHIR est un cadre pour structurer les données médicales en ressources interconnectées : Patient, Diagnostic, Observation, Plan de soins, Médicament, et plus encore.

Lorsque ces standards sont combinés, une simple note comme « patient de 55 ans avec des céphalées lancinantes à droite, diagnostic probable de migraine sans aura, scanner cérébral programmé » peut être convertie en un ensemble de points de données structurés, lisibles par machine, consultables, réutilisables et échangeables entre les systèmes.

Les avantages sont clairement importants :

• Facilement consultable : retrouvez tous les patients avec un diagnostic spécifique en quelques secondes
• Traitement automatique : déclenchez des workflows, des alertes et des prescriptions sans intervention manuelle
• Interopérable : partagez les données de manière transparente entre hôpitaux, médecins généralistes et spécialistes
• Prêt pour la recherche et l’IA : construisez des analyses de population et des modèles d’IA clinique sur des données cohérentes et propres

Pourquoi cela ne se fait-il pas encore automatiquement ?

Ces standards internationalement reconnus existent depuis des dizaines d’années. La question peut donc se poser : si les avantages sont si évidents, pourquoi ne le faisons-nous pas ?

La réponse est très simple !

“Saisir manuellement des données structurées est un cauchemar !”, témoigne pratiquement chaque prestataire de soins dans le monde.

SNOMED CT compte 350 000 codes. Un codage correct nécessite une formation spécifique que la plupart des médecins et infirmiers n’ont jamais reçue. Et même s’ils l’ont reçue, sélectionner le bon code pendant une consultation chargée ajoute une charge administrative, exactement le type de friction qui tue l’adoption. Il existe des outils qui tentent de résoudre ce problème. Les formulaires structurés permettent aux prestataires de soins de saisir des données codées via des champs de saisie fixes, mais cela entraîne généralement plus d’administration, pas moins. Les scribes IA classiques réduisent bien la charge administrative pour le prestataire de soins, mais génèrent souvent peu ou pas de données médicales structurées.

La conclusion est claire : les données structurées ne seront captées à grande échelle que si cela se fait automatiquement, intuitivement et sans charge supplémentaire pour le prestataire de soins, pendant le moment de soin lui-même.

Et c’est exactement pourquoi nous allons plus loin avec Cavell !

Cavell génère automatiquement des données médicales structurées et codées à partir d’une consultation, sans action supplémentaire de la part du prestataire de soins. Mais il ne s’agit pas seulement de générer ces données. Il s’agit de ce qui en est fait ensuite.

Du texte libre aux points de données codés. Lorsqu’un médecin dit par exemple « le patient a des céphalées lancinantes à droite depuis quelques semaines, très probablement une migraine sans aura », Cavell ne traite pas cela comme du texte pour la conclusion, mais comme du sens. Le système reconnaît le diagnostic, y associe le code SNOMED correct, l’enregistre automatiquement au bon endroit dans le DPE. Le tout formaté selon la norme FHIR. Le tout prêt à être validé.

Des données structurées adaptées au DPE. Les données structurées sont directement alignées sur la structure du DPE dans lequel le prestataire de soins travaille. Il existe de nombreux dossiers patients électroniques différents sur le marché en Belgique et en Europe. Cavell adapte le modèle de données par contexte (par spécialité, par environnement logiciel) de sorte que les informations nécessaires se retrouvent exactement là où le DPE les attend. Pas de transfert manuel, pas de perte de structure lors de l’importation.

Ce que cela rend possible. Une fois les données structurées validées dans le DPE, une toute nouvelle couche de possibilités s’ouvre. Des déclencheurs automatiques pour le suivi, des analyses de population sur des groupes de patients, des indicateurs de qualité qui se calculent d’eux-mêmes, …

C’est évident, il y a de nombreux problèmes dans le secteur de la santé aujourd’hui. Bon nombre de ces problèmes peuvent être attribués à des données médicales structurées déficientes. Des outils comme Cavell, capables de générer de véritables données médicales structurées de valeur, sans surcharger davantage notre personnel soignant, seront le catalyseur d’une prise en charge davantage orientée vers la valeur.