L’Australie manque une occasion d’améliorer les soins de santé basés sur les données.
Chaque fois qu’un patient accède à un hôpital, à une clinique généraliste ou à tout autre élément du système de santé, des données sont générées. Ces données sont stockées et accessibles par seulement quelques professionnels de santé pour des soins individuels. C’est tout à fait approprié et c’est la pierre angulaire de notre système de santé.
Cependant, ces données ont un autre objectif essentiel : comprendre les résultats en matière de santé et les améliorer continuellement.
Dans de nombreux pays, les données de santé anonymisées ou données du monde réel (RWD) sont utilisées en toute sécurité par les chercheurs pour percer des mystères médicaux, révéler des tendances en matière de santé, trouver des traitements plus efficaces et améliorer les chances de guérison des patients. Et peut-être même prévenir les maladies avant même qu’elles ne surviennent.
RWD est différent des données collectées dans les essais et études cliniques, il est collecté chaque jour pour des millions de personnes de tous horizons.
Imaginez les connaissances en matière de santé que nous pourrions débloquer grâce à ces données : les opportunités sont infinies.
RWD est ce qui nous a aidé à découvrir l’impact du COVID-19 sur les temps de montée des ambulances dans les hôpitaux du Queensland.
Cela nous a également aidé à découvrir les tendances en matière de visites aux services d’urgence à travers l’Australie.
Quel est l’état des lieux des données de santé en Australie ?
L’Australie commence à s’impliquer dans l’amélioration de l’accès aux RWD, grâce à une initiative de 9,5 millions de dollars sur 3 ans visant à établir le Australian Health Data Evidence Network (AHDEN). L’Université du Queensland joue un rôle important dans ce travail.
Dirigé par l’Université d’Adélaïde et en partenariat avec l’Australian Research Data Commons (ARDC), ce réseau espère harmoniser les RWD à partir des dossiers médicaux électroniques des hôpitaux à travers le pays – tout en préservant la confidentialité et la sécurité des informations sur les patients.
Les membres du réseau veulent apprendre des données constamment générées chaque fois qu’un patient touche le système hospitalier.
Nous développons actuellement l’infrastructure et la manière dont les chercheurs pourront accéder de manière éthique à ces informations du monde réel et en tirer des leçons.
Que nous réserve l’avenir ?
Quand je pense à l’avenir des soins de santé, je vois trois horizons passionnants.
Le premier est un monde où les données de santé sont stockées au même endroit pour chaque personne. Vous arrivez chez votre médecin généraliste, qui a accès à tous vos antécédents médicaux, ainsi qu’à tous les scanners et analyses de sang que vous avez déjà subis. Vous n’avez pas besoin de faire appel à des spécialistes ou de localiser vos dossiers à l’hôpital : tout est au même endroit.
Deuxièmement, à un niveau supérieur, les données sont examinées à travers le prisme des tendances et des analyses à travers les populations. Comment sont suivis les temps d’attente ? Quels sont les résultats pour les patients d’une clinique particulière ?
La dernière étape où nous pouvons créer de nouveaux modèles de soins basés sur des données numériques. En utilisant les informations provenant de milliers de patients et avec l’aide de l’IA, nous pouvons aider à prédire quand une personne pourrait avoir une hypoglycémie à l’hôpital et empêcher que cela se produise ou prédire quel type de chimiothérapie ciblera précisément le cancer d’une personne avec le plus de précision.
Nous travaillons actuellement sur l’horizon 1, mais avec l’aide du nouveau réseau, nous pouvons contribuer à avancer vers tous les horizons.
IA : bonne ou mauvaise ?
L’IA est là, que cela nous plaise ou non. Et lorsqu’il s’agit de soins de santé, nous devrions les exploiter.
Nos modèles de soins de santé actuels sont toujours basés sur un état d’esprit des années 1950, conçu pour les personnes souffrant de pneumonie et de jambes cassées et qui vont chez le médecin en cas de problème. Mais de nos jours, nous avons des personnes qui souffrent de quatre ou cinq maladies chroniques à la fois, et il devient de plus en plus évident que les anciens modèles de soins ne fonctionnent pas.
Nous n’avons pas non plus assez de médecins, d’agents paramédicaux ou d’infirmières. Il est donc inévitable que l’IA soit adoptée sous une forme ou une autre pour aider à gérer la charge.
L’IA est nécessaire, et si elle est utilisée correctement, nous pouvons aider à l’exploiter pour gérer la charge de données associée à chaque patient.
Grâce à l’IA et à un meilleur accès aux données de santé à long terme, l’Australie sera en mesure de s’éloigner du modèle traditionnel de soins de santé « casser et réparer » pour adopter un modèle « prédire et prévenir » dans lequel nous pouvons lutter contre les maladies avant qu’elles ne surviennent.
