Pourquoi la qualité des données médicales est essentielle à l’ère de l’intelligence artificielle

Une analyse efficace des données médicales nécessite de prendre en compte la subjectivité de la qualité des données. La qualité des données affectera directement l'exactitude, la fiabilité et la validité des informations obtenues à partir des données. Si la qualité des données est médiocre, cela peut conduire à des diagnostics incorrects, à des traitements inefficaces et à des risques accrus pour les patients et les prestataires. Par conséquent, pour les responsables des soins de santé qui cherchent à améliorer les résultats et les performances des soins de santé grâce à l’analyse des données, il est essentiel d’identifier et de résoudre les problèmes critiques de qualité des données.

La qualité des données est essentielle

La première étape pour identifier les problèmes critiques de qualité des données consiste à déterminer quelle qualité signifie pour un contexte et un objectif spécifiques. La qualité des données peut être évaluée selon des dimensions telles que l’exactitude, l’exhaustivité, la cohérence, la pertinence et l’exhaustivité. Selon le type et l’objectif de l’analyse des données, certaines dimensions peuvent être plus importantes que d’autres.

Un nombre croissant d'innovations en matière de santé permettent aux médecins de prodiguer systématiquement de meilleurs soins aux patients. À mesure que les médecins apprennent de l’expérience d’autres médecins, nous, en tant que patients, nous rendons compte que les soins de santé sont complexes et pas toujours efficaces. Les médecins individuels apprennent en traitant leurs patients, mais ces informations sont rarement utilisées par d’autres médecins pour améliorer les soins.

Cependant, si les soins de santé n’adoptent pas les soins de routine pour l’apprentissage, sur quelles données les médecins s’appuieront-ils pour prendre des décisions importantes ?

La principale approche en matière de soins de santé consiste à utiliser des méthodes claires. Des essais randomisés sont menés sur une période de plusieurs années, et les résultats sont analysés et progressivement appliqués dans la pratique clinique. Bien que la sécurité et l'efficacité des traitements puissent être déterminées, il n'y a pas suffisamment d'informations pour comparer les différentes options de traitement et découvrir quel traitement fonctionne le mieux

En bref, même si les informations recueillies dans de tels essais sont bonnes, elles ne suffisent pas. Les soins de santé ne disposent pas de suffisamment de données pour adapter les traitements ou apprendre rapidement.

Qualité des données dans le domaine de la santé

La qualité des données dans le domaine de la santé aide à déterminer le coût du paiement des services médicaux. Avec la popularité croissante de l’intelligence artificielle (IA), de l’analyse de données, de l’Internet des objets médicaux (IoMT) et des outils de visualisation de données, l’importance de la qualité des données dans le domaine des soins de santé ne peut être sous-estimée.

Dans le secteur de la santé, la qualité des données fait référence aux caractéristiques suivantes des données collectées par les organismes de santé :

• Exactitude : les données ne sont considérées comme exactes que lorsque chaque entrée détaillée des informations est correcte et présentée correctement.
• Intégrité : l'intégrité signifie que toutes les informations collectées par le fournisseur sont enregistrées et facilement accessibles.
• Pertinence : Le facteur de pertinence est satisfait lorsque les données collectées sont utilisées dans un cadre médical ainsi qu'à des fins médicales.
• Légalité : montre que la collecte, le traitement, le stockage et l'utilisation des données sont conformes à toutes les exigences et normes légales.
• Cohérence : Les données ne peuvent être considérées comme cohérentes que si elles sont constamment mises à jour et reflètent l’état de santé du patient et les interventions médicales.
• Accessibilité : les normes d'accessibilité sont respectées lorsque le personnel médical a un accès complet aux informations dont il a besoin et qu'il peut utiliser pour exercer ses fonctions.

La qualité des données accumulées à partir de diverses solutions peut avoir un impact sur le processus de prise de décision aux niveaux individuel et global. Si les données collectées ne présentent aucun des attributs ci-dessus ou sont de mauvaise qualité, cela signifie que l'utilisation de ces données erronées peut avoir des conséquences négatives pour les patients, les hôpitaux et les chercheurs.

Technologie et innovation de la santé

La santé en tant qu'industrie évolue Début apprendre des soins infirmiers du monde réel. Même si l’infrastructure a toujours été en place, la récente convergence des données (technologies telles que les dossiers de santé électroniques, l’intelligence artificielle et la puissance de calcul) a créé un environnement dans lequel les systèmes de santé apprenants peuvent être réalisés et anticipés.

Les soins de santé peuvent transformer les connaissances acquises lors des soins quotidiens en données. Ces connaissances peuvent en outre nous aider à mieux comprendre les caractéristiques uniques de chaque personne. Cela permet de reconnaître l'impact de caractéristiques uniques sur l'efficacité des options de traitement disponibles et de fournir des soins personnalisés à chaque individu.

Dans le secteur de la santé, les solutions informatiques sont adoptées à un rythme incroyable. Cela a abouti à l’émergence de nombreuses tendances en constante évolution et a entraîné des progrès et des améliorations continus. Cependant, ces tendances peuvent avoir des implications sur la gestion de la qualité des données.

Tire les mauvaises leçons de mauvaises données, cependant, n'est pas seulement un problème, mais un problème sérieux qui mérite attention. L'industrie prend des décisions basées sur ces recommandations. Cela pourrait causer un préjudice grave aux patients, dont la confiance dans la validité des preuves pourrait être ébranlée.

La leçon est claire : si les soins de santé veulent apprendre des soins de routine, ils doivent protéger les patients en garantissant que la qualité des données est suffisamment élevée pour expliquer les recommandations.

De nouvelles solutions informatiques qui aident à collecter et à traiter des données médicales de haute qualité, réalisant des progrès significatifs dans la gestion des données médicales. Combiner les connaissances et les responsabilités contribue à protéger les patients. Ce faisant, ils peuvent définir des normes de qualité des données et des preuves concrètes suffisantes pour leur utilisation. Ces normes peuvent encourager les décideurs clés, notamment les médecins, les assureurs et les régulateurs, à décider si les preuves du monde réel sont suffisamment fiables pour influencer les procédures standard en matière de soins de santé.

Opérer avec des données de haute qualité peut améliorer la prestation des soins de santé. Capacités prédictives du patient à éviter les situations pouvant entraîner de mauvais résultats pour les patients. Dans le même temps, cela contribue également à améliorer la gestion hospitalière et la gestion du personnel. La qualité des normes de données aidera en outre à mesurer l'exactitude, l'exhaustivité et la traçabilité

Résumé

Dans le système de santé apprenant actuel, peu de décisions de traitement sont guidées par des preuves concrètes. Chaque décision de traitement est influencée par la pratique antérieure. Des risques importants peuvent exister si l’exactitude, l’exhaustivité et la traçabilité ne sont pas strictement mises en avant. Toutes les entreprises qui génèrent des données probantes sur les soins de santé n’utilisent pas des données de haute qualité ou ne mesurent pas la qualité des données. Le recours à des données factuelles de mauvaise qualité peut avoir des conséquences désastreuses

Mais il y a de l'espoir pour un avenir radieux dans le domaine des soins de santé.

Les institutions médicales adoptent la technologie moderne pour tirer des enseignements des données médicales les plus fiables. Cependant, dans ce cas, la qualité des données doit être cruciale.

Il est plus important que jamais pour le secteur de la santé d’évoluer vers un système de santé apprenant. La disponibilité des données électroniques sur la santé, de la puissance de calcul et de l’intelligence artificielle suscitera l’innovation. Cependant, il est tout aussi important que les professionnels du secteur de la santé apprennent à faire la différence entre les données de haute qualité et les données de mauvaise qualité et s'assurent qu'ils en tirent les bonnes leçons

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