Bien choisir ses outils d’interopérabilité des données pour être efficace

lundi 13 mai 2024, par Bruno Benque

Pour assurer une interopérabilité des données de Santé, un article scientifique définit plusieurs critères d’efficacité. Les chercheurs préconisent un outil de récupération des dossiers pour couvrir les soins cliniques et l’administration, l’utilisation de la norme FIHR de HL7 pour le transfert et le partage des données de Santé, ainsi qu’un modèle relationnel centré sur le patient pour l’analyse des données et le bechmarking. Ces normes de données ouvertes bénéficient largement de l’implication d’un réseau d’utilisateurs collaboratifs.

Le secteur de la santé numérique est face à un challenge de taille en matière d’efficacité des échanges, du stockage et du partage des données de Santé. L’écosystème n’est en effet pas homogène et il en résulte des incohérences dans les services rendus du gaspillage de moyens financiers et humains avec, en bout de chaîne, des soins sous-optimaux.

Un article scientifique définit les critères d’efficacité pour l’interopérabilité des données de Santé

L’interopérabilité des données est la réponse à ces défis, mais de nombreuses normes, à l’échelle internationale, ont été développées et semblent incompatibles, ce qui est un comble pour des outils sensés assurer l’interopérabilité. Un article publié dans le Journal of Medical Internet Research présente une typologie des exigences en matière de données de santé et décrit les défis et les opportunités des normes de données ouvertes dans le domaine des soins de santé.

Parmi les critères d’efficacité des normes de données dans ce secteur qui ont été choisis par les chercheurs, le caractère pratique – équilibre entre personnalisation et rigidité -, la faisabilité et l’homogénéisation des usages – avec des normes largement utilisées dans la communauté, ce qui est bénéfique pour les réseaux de collaboration - jouent un rôle crucial. L’implication active de la communauté favorise en effet l’évolution des normes, ce qui place les normes ouvertes comme un atout en raison de leur accessibilité pour la des essais dans divers environnements. Cet article traite de trois différents domaines de la gestion des données de Santé.

Un outil de récupération des dossiers pour couvrir les soins cliniques et l’administration

Le premier d’entre eux couvre les soins cliniques et l’administration, qui couvre la documentation des services cliniques pour la continuité des soins et la facturation. Les normes d’interopérabilité des Dossiers Patients Informatisés (DPI) visent à éviter le verrouillage du fournisseur et à faciliter les transitions entre les systèmes utilisant des normes ouvertes. Dans ce cadre, les chercheurs proposent openEHR comme base de données centralisée, facilitant la récupération efficace des dossiers des patients. Son schéma extensible et centré sur le patient est préféré aux formats propriétaires, facilitant ainsi les transitions entre fournisseurs.

La norme FIHR de HL7 pour le transfert et le partage des données de Santé

L’étude explore ensuite les échanges de données avec un focus sur la communication entre les nombreux prestataires de soins de santé et les organismes d’assurance maladie. Les normes de transmission de données doivent permettre le partage immédiat d’informations pertinentes en petites quantités, en donnant la priorité à la fidélité aux processus. Le Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) de HL7 est un standard ouvert particulièrement adapté à ce processus. Il utilise une API de transfert d’état représentationnel (RESTful) qui fournit des services de soins de santé réels tels que « enregistrer les détails du patient », « prescrire un médicament » ou « suggérer le traitement correct pour un patient ». Sa structure de ressources contient uniquement des informations pertinentes pour un appel API particulier afin qu’elles puissent être transmises efficacement.

Un modèle relationnel centré sur le patient pour l’analyse des données et le bechmarking

Les chercheurs abordent enfin les pratiques relatives à l’analyse longitudinale, qui se concentre sur l’analyse des modèles, des tendances et des prédicteurs des résultats en matière de santé, voire des benchmarkings. Cela nécessite l’agrégation de données provenant de sources multiples et l’anonymisation pour protéger la confidentialité. Les chercheurs préconisent dans ce cas le modèle de données commun OMOP de l’OHDSI, qui est conçu pour l’analyse longitudinale des dossiers cliniques. Son modèle relationnel centré sur le patient facilite les requêtes complexes pour découvrir des modèles et des tendances à l’aide de techniques statistiques et de machine learning.

Des normes de données ouvertes bénéficiant de l’implication d’un réseau d’utilisateurs collaboratifs

Il reste alors à promouvoir l’harmonisation des pratiques en assurant des collaborations entre OHDSI, HL7 et openEHR, ce qui, selon les chercheurs, favorise un cycle vertueux de participation communautaire, d’amélioration des normes et de simplification des processus d’harmonisation. Les utilisateurs peuvent ainsi disposer d’un système de santé interopérable qui utiliserait openEHR pour la collecte de données, FHIR pour la transmission des données et OMOP pour l’analyse des données. Les chercheurs mettent cependant en garde contre d’éventuelles pertes ou inexactitudes d’informations que les transformations entre normes peuvent entraîner.

Ils annoncent en conclusion que les standards ouverts, soutenus par des communautés engagées, présentent un avantage sur les standards propriétaires. Ils permettent des contributions et des essais plus larges, favorisant ainsi une amélioration continue. Les trois normes d’interopérabilité qu’ils préconisent doivent en partie leur efficacité de la communauté des utilisateurs qui, au fil du temps, en améliorent les processus au bénéfice des patients.

Bruno Benque
Rédacteur en chef www.cadredesante.com
bruno.benque@gpsante.fr
@bbenk34.


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