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A SUPPRIMER i18 Santé et numérique - Coggle Diagram
A SUPPRIMER i18 Santé et numérique
Données patient
Données issues :
Des pros de santé au cours du soin :
Infos médico-administratives : identité, coordonnées, protection sociale..
Infos cliniques et de soin : observation médicale, info soins infirmiers, CRO
Information en lien avec TTT du patient : prescription, dispensation, administration
Prescription et résultats d'examens
Infos relatives à l'activité produit (PMSI et T2A) :
Dia codé en CIM-10
Actes réalisés sur le patient codés en CCAM
Du patient lui-même
Automesure numérique : Utilisation volontaire et consciente par le patient de dispositifs numériques ayant un intérêt ds le champ de la santé du patient et/ou de la santé publique (poids, température, PA, FC, glycémie...)
Rôle :
Autonomisation et responsabilisation des patients
Dépistage, prévention , surveillance, meilleure compréhension d'un problème de santé
M-santé
(M-Health ou Mobile Health) : pratiques médicales et de santé publique reposant sur des dispositifs mobiles (portables, système de surveillance..)
Types de dispositifs :
Dispositifs médicaux mobiles avec finalité médicale déclarée par son fabricant :
marquage CE
Applications et objets connectés de santé sans finalité médicale déclarée mais +/- impact sur santé (Applis TousAntiCovid : localise personne covid+ à proximité)
Evaluer une solution de m-santé :
Information des utilisateurs : description, compréhension, consentement à l'usage
Contenu de santé aspect de conception , fiabilité, standardisation, interopérabilité, collecte et TTT des données de santé
Contenant technique : quelles méthodes ont été utilisées pr dvp la solution? Comment sont gérés les flux de données de la solution?
La sécurité et la fiabilité
Utilisation et usage : critères d'ergonomie, acceptabilité, mise à jour, import et export d'infos
De la biologie moléculaire : données "-omiques"
Données massives, structurées (big data) et sensible (génomique)
Nécessite des
bases de données externes et des bases de connaissances = exomes d'individu témoin
Type de données :
Génome : séquençage à très haut débit (entièreté du génome d'un individu)
Métagénome : ADN ou ARN ribosomal de micro-organismes (flore intestinale, flore buccale), caractérisant le microbiome
Epigénome : modifications du complexe moléculaire d'ADN régulant son expression (méthylation)
Transcriptome : analyse des transcrits ARN pour mesurer l'activité des gènes, à l'aide de puces à ADN ou de séquençage ARN à haut débit
Protéome : protéines mesurables dans un échantillon de cellules donné à un moment donné
Métabolome : produits métaboliques, substances de faible poids moléculaires, synthétisés dans les cellules ou absorbés par l'alimentation dans un échantillon à un moment donné
Exposome : facteurs environnementaux auxquels un individu est exposé, externes (climat, statut social) ou internes (colonisation bactérienne, microbiome)
De l'environnement
Gérées ds système d'information en santé (SIS) :
Système d'information hospitalier :
Organisé en sous-systèmes composés d'un ou pls logiciels dédiés et interconnecté, spé ds chq processus :
Processus de soin
Si Unité de soin :
Dossier patient informatisé
= centralise l'ensemble des données du patient produit à l'hopital
Logiciel de prescription médicamenteuse...
Si radiologie :
Equipements : TDM, IRM
Logiciel d'archivage : PACS
Logiciel de saisie des comptes rendus
Si urgences-réanimation :
Equipement: Respirateur, scopes
Logiciel de gestion des alertes
Si biologie :
Equipement : automates séquenceur
Logiciel de gestion des résultats biologiques
Processus support
Si administratif des patients :
Logiciel des admissions
Logiciel de prise de RDV
Logiciel de facturation
Si gestion des blocs opératoires
Logiciel de gestion du matériel
Planning de salles
Si pharmacie :
Logiciel de gestion des stocks de médoc et dispositifs médicaux
Logiciels de maintenance du parc matériel et immobilier d'un hopital
Processus pilotage
Si décisionnel :
Logiciel d'analyse de l'activité
Logiciel de gestion des risques
Logiciel d'analyse de l'activité de recherche (SIGAPS, SIGREC)
Système de moindre complexité pr les cabinets médicaux
Equipements
Logiciel de gestion du cabinet :
Gestion RDV
Dossier médical
Prescription
Import résultats d'analyses de bio médicale
Doivent respecter des
standards afin d'être interopérable
= capacité de pls systèmes à échanger des infos et à utiliser les informations échangées
Interopérabilité technique
(canal de communication) : Logiciel réseau
Interopérabilité syntaxique
: structure des infos échangées (âge vs date de naissance)
Interopérabilité sémantique :
Infos intra-hospitalières pdt par l'équipe de soin
Infos codées dans le PMSI avec un identifiant unique à l'aide des terminologies communes par le département d'information médicale (DIM) :
Pr maladies : CIM-10
Pr actes médicaux : CCAM
Infos collectées dans base de données médico-administrative nationale gérée par l'ATIH
Présentation de l'information sous dff formats
Structurée : présentées dans des tableaux de données, questions fermées, utiles en recherche
Semi-structurée : documents avec pls sections individualisables, chacune non structurée (BMI)
Non-structurée : données sans aucun format prédéfini (documents en texte libre, images..)
:warning: Règles du partage de données de santé
Secret professionnel : Obligation morale, légale et déontologique
→
SEULES dérogations
:
Déclarations obligatoires aux autorités sanitaires :
Naissance
Décès
Crt maladies contagieuses
Veille sanitaire
Signalement à la justice : sévices et privations sur mineures ou personnes vulnérables
Saisie du dossier à la demande du juge d'instruction
Evaluation de l'activité des établissements de santé (PMSI)
Recherche médicale sous réserve du respect des obligations de la loi informatique et libertés
Seule l'équipe de soins participant directement à la PEC d'un patient peuvent échanger des infos le concernant
Définition d'une équipe de soin =
Participe à la PEC dia, thérapeutique ou de prévention d'un même patient ou à la coordination
ET 1 des critères suivants :
Exerce dans une même structure
Ont été désigné comme membre de l'équipe de soin par le patient pr la réalisation d'un acte
Exerce au sein d'un ensemble de structure d'activité de régulation des SAMU ou activité transfusionnelles des EFS
Limité aux infos strictement nécessaire
Analyse des données de santé
Définition :
Réutilisation de données ou data reuse
= Utilisation de données préexistantes pr une finalité autre que celle pr laquelle elles ont été collectées
Ex : Soin quotidien du patient hospit collecté puis réutilisées pr la recherche
Problème pr la recherche de :
Qualité des données
Stockage ds les bases de données
Risque de réidentification des individus
Données massives ou big data
Ne peuvent être manipulées avec des logiciels traditionnels
Caractérisées par les
3 V
:
Volume
Variété
: structuré, semi structuré, non structuré, image...
Vélocité
: vitesse de génération de nv données
+/- variabilité
: nb domaines concernés
Intelligence artificielle en santé
Type d'IA :
IA forte : forme de conscience de soi et capable de raisonnements complexes
IA faible : capable d'effectuer des tâches spécifiques (parfois complexes)
S'applique pour :
Médecine préventive : prédit une maladie/évolution
Médecine de précision : recommande un TTT spé
Chir assistée par ordinateur
Suivi de patients à distance
Prothèses intelligentes
Aide à la décision médicale...
Approches d'aide à la décision :
Système d'expert : humains décrivent une base de connaissances et programment un moteur d'inférence (ex : alerte qd ordonnance contient 2 médocs CI)
Machine learning : utilise de gros volumes de données pour entraîner un modèle à effectuer une tâche spé
Systèmes d'aide à la décision complexes : combine les 2 approches
Stockage des données :
Entrepôts de données de santé = composant logiciel du SIH (système d’information hospitalier)
Centralise l'ensemble des données de production (DPI, PACS...) → utilisation primaire
Intègré dans une base de données massive → utilisation 2ndr
Système national des données de santé
, intègre plusieurs bases de données :
Données de l'Assurance maladie (remboursements = SNIIRAM)
Données PMSI
Données du CépiDC
Données relatives au handicap
Recherche clinique :
Collecte des données interopérables par les techniciens d'étude clinique dans un
cahier d'observation électronique (e-CRF)
:
Données structurées
Encodage (transformation) des données semi-structurée ou non-structurée
Vérification par les data-managers et attachés de recherche clinique (ARC)
Méthodes de traitement des données :
Analyse descriptive = 1er étape de l'analyse :
Visualisation (graphique, histogramme) : motifs, tendances, corrélations
Statistiques descriptives : moyenne, médiane, écart-type
Fouilles de données
Apprentissage automatique : apprentissage, à partir de données, d'un modèle permettant de réaliser une tâche spé
Méthodes supervisées : cherche à prédire une variable →
Classification : expliquer une variable catégorielle (diag)
Régression : expliquer une variable quantitative (IMC)
Méthodes non supervisées : Calcule une distance entre les individus → détecte :
Des groupes homogènes
Ou trouve les individus les + semblable à un individu
Application au domaine de la santé :
A l'échelle individuelle
Suivi individuel : tableaux de bord personnalisés
Stratification du risque : utilisation de méthodes d’apprentissage +/- données « -omiques »
Aide au diagnostic : détection d’anomalies sur examens d’imagerie
Aide à la décision : choix du traitement
Assistance ou télémédecine : objets connectés, smartphones pour interaction avec équipe soignante
A l'echelle collective
Au quotidien :
Suivi collectif et vigilances
Optimisation des soins, des parcours de soins
En recherche :
Nouvelles hypothèses
Caractérisation ou redéfinition des maladies
Constitution de cohortes historique avec réutilisation de données (études post-AMM)
Repositionnement de molécules existantes, développement de nouveaux médicaments
Contribution aux essais cliniques
Encadrement du traitement des données personnelles dans l'UE :
Par le
règlement général sur la protection des données (RGPD)
:
Responsabilise les acteurs : Sanctions alourdies en cas de non respect de :
Licéité : traitement de données doit être légal
Finalité : traitement doit correspondre à un objectif déterminé au préalable
Minimisation des données : ne collecter que le strict nécessaire
Durée de conservation limitée
Exactitude des données et mises à jour
Respect des droits des personnes concernés
Sécurité des données
→ En France :
+/- contrôlé par la Commission National Informatique et Libertés (CNIL)
→ Dans chaque organisme : DPD chargé de la mise en conformité
Renforce les droits des personnes sur leurs données personnelles :
Accès
Rectification : s'opposer au traitement de ses données
Effacement : demander à supprimer certaines données
Portabilité : demander à récupérer ses données pr changer de prestataire
Hors contexte de soin (ex : recherche)
Anonymisation : rend impossible toute identification de la personne, de manière irréversible
Pseudoanonymisation : remplace les données directement identifiantes par des données indirectement identifiantes ou pseudonymes
Connaissances
Site internet
Sites certifiés HON code
, s'engage à :
Respecter le
code de déontologie de la fondation Health On the Net (HON)
Publier de l'info de santé de qualité, objective, transparente et adaptée à la mission et à l'audience
Expliciter son mode de financement
Site financé par les industries = publicité
Bases de données documentaires
Littérature blanche : articles publiés dans journaux à comité de lecture
= publié au terme d'un processus de revue par les pairs (peer-review)
Littérature grise : documents scientifiques sans comité de lecture
(mémoire, rapports scientifiques)
Moteurs de recherche
Recommandations officielles : par la HAS, ANSM, société savantes
Fiches de bon usage des médicaments
par la HAS : décrit règle d'utilisation et risque de mésusage
Recommandations de bonne pratique
: synthèse fondé sur des preuves pr aider le pro et/ou patient
Médias sociaux
Emergence de forums de patient et de gp de patients sur les médias sociaux
Termes relatifs aux infos sur les réseaux :
Littératie en santé : capacité à trouver, comprendre et utiliser des info dans le but d'améliorer sa propre santé tout en développant un esprit critique
Infodémie : propagation rapide et large d'une info fausse ou trompeuse sur un sujet
Infodémiologie : champ d'étude et d'analyse des infodémies
Système d'aide à la décision
SADM
Objectif : Améliore la conformité des décisions aux recommandations
IA symbolique ou numérique ++
Interopérabilité, interfacé avec le DPI
Limites :
Performance : de nouvelles erreurs peuvent apparaître même si elle est améliorée
Acceptabilité : désactivation d’alertes, rejet des SADM (domaine de compétences du clinicien, technophobie)
Sens critique : confiance trop forte des cliniciens dans les SADM (
automation bias
)
Adéquation aux recommandations renforcée, mais bénéfice clinique rarement mis en évidence
1) Choix entre les différents SADM :
Aide au diag
Logiciels d’Aide à la Prescription (LAP) : approche automatique le plus souvent → déclenchement d’une alerte en cas d’anomalies détectées (« veille »)
:warning: PAS de vérification des indications thérapeutiques, pas d'aide au choix du bon TTT
Aide à la prise en charge thérapeutique
Prévention, suivi, pronostic
Score clinique
2) Choix de l'approche du SADM
Approche
logico-symbolique
base de connaissances : ressources documentaires exprimé en langage naturel codées informatiquement
base de faits : définit le cas clinique à traiter (formulaire, interface, etc.)
moteur d'inférences : met en œuvre un raisonnement logique pour résoudre le cas clinique en utilisant la base de connaissances
Par machine learning
:
Apprentissage supervisé ou non à partir de données
Entraînés sur des jeux de données comportant la variable à prévenir :
Bases de données structurées
Banques d'images annotés (radio, lames virtuelles d'anapth...)
Corpus de textes annotés
3) Utilisation
Mode passif : approche automatique
SADM en toile de fond surveillant les actions de l’utilisateur, alerté en cas d’anomalie
:warning: pas de recherche d’aide à la décision
Pr cas cliniques simples
Mode actif : approche documentaire
Utilisateur prenant l’initiative de consulter le SADM afin d’obtenir des recommandations de prise en charge
Pr cas complexes