Les établissements de santé sont confrontés à un défi majeur : transformer leurs systèmes de données fragmentés en une infrastructure capable de soutenir l’intelligence artificielle (IA). L’interopérabilité, autrefois perçue comme un simple échange d’informations, doit désormais devenir le socle d’une prise de décision en temps réel, selon des experts du secteur.
Lors du forum d’automne de CHIME, des panélistes ont souligné la nécessité de repenser la manière dont les données sont gérées et utilisées. Sarang Deshpande, vice-président des données et de l’analyse chez Franciscan Alliance, a déclaré : « Nous cherchons à dépasser le simple partage de données pour créer un écosystème où les systèmes sont suffisamment connectés pour activer l’intelligence à chaque étape cruciale. »
Jawad Khan, directeur des données et de l’analyse à l’hôpital pour enfants d’Akron, estime que l’approche traditionnelle de l’interopérabilité est dépassée à l’ère de l’IA. « Auparavant, l’interopérabilité se limitait à l’échange de données spécifiques entre les systèmes, mais avec l’IA, elle doit être dynamique, en temps réel et capable de traiter tous types de contenus », a-t-il expliqué.
Cette évolution implique de traiter non seulement les données structurées, mais aussi les informations non structurées et les images, souvent en mémoire, afin de garantir la fiabilité des systèmes d’IA. Les panélistes ont également noté que les avancées technologiques, telles que les bases de données en mémoire et les graphes de connaissances, progressent plus rapidement que les modèles organisationnels et les compétences nécessaires pour les exploiter pleinement.
Jawad Khan a insisté sur l’importance d’une approche globale de la gestion des données, englobant l’ingénierie, la gouvernance et l’analyse. Il a mis en garde contre la séparation de ces fonctions en équipes isolées, ce qui peut renforcer la fragmentation et nuire à la qualité des résultats.
La qualité des données, la gouvernance et la culture organisationnelle sont des éléments clés pour surmonter le « chaos des données », selon Sarang Deshpande. Il a souligné que des variations sémantiques et un manque de standardisation, même au sein d’une même organisation, peuvent compromettre l’analyse et l’IA. Bien que des outils techniques existent pour résoudre ces problèmes, les obstacles culturels, tels qu’un manque de leadership et une participation incohérente des responsables, peuvent freiner les progrès.
Scott McEachern, directeur de l’information du Southern Coos Hospital & Health Center, a souligné l’impact opérationnel de ces défis pour les petits établissements. Son organisation se concentre sur l’amélioration des voies de référence, le renforcement de la gouvernance des données et la collaboration avec d’autres institutions de l’Oregon, tout en gérant des ressources limitées. « Les gens pensent souvent que leurs processus sont efficaces, leur montrer qu’il faut réellement sept minutes pour enregistrer un patient peut être un puissant levier de changement », a-t-il observé.
Les panélistes ont souligné l’importance d’impliquer les producteurs de données, tels que le personnel de réception et les équipes cliniques, dans les processus de gouvernance et de leur donner une visibilité sur l’impact de leurs choix sur les analyses. Certains ont même évoqué le recrutement d’infirmières expérimentées pour des rôles à temps partiel de gestion de données, afin de faciliter la communication entre les équipes informatiques et le personnel soignant.
Sarang Deshpande a également appelé les dirigeants à investir dans la communication autour des données, en lançant des campagnes internes pour encourager la réduction de l’utilisation du papier, la refonte des flux de travail et la mise en évidence du lien entre des données propres, de meilleurs indicateurs et une IA plus fiable.
La discussion s’est également portée sur l’architecture des systèmes. Les entrepôts de données centralisés, autrefois privilégiés pour résoudre la fragmentation, se sont souvent avérés lents, coûteux et difficiles à maintenir. Chuck Podesta, directeur de l’information de Renown Health, a suggéré que l’IA changeait la donne. « Grâce à l’IA d’orchestration, nous pouvons laisser les données cliniques dans les systèmes d’information clinique et les données financières dans les systèmes de facturation, tout en offrant aux utilisateurs une vue d’ensemble lorsqu’ils posent une question », a-t-il expliqué.
Cette approche permet d’éviter la duplication des données et de réduire les frictions opérationnelles, mais elle exige une gestion rigoureuse des métadonnées, de la sécurité et de la configuration de chaque système source. Les panélistes ont également mis en garde contre les bases de connaissances non structurées, qui constituent souvent le maillon le plus faible et peuvent exposer des informations obsolètes ou contradictoires.
Enfin, ils ont souligné l’importance de gérer les relations avec les fournisseurs et d’inclure des clauses de récupération de données dans les contrats, afin de garantir un accès continu aux données en cas d’acquisition ou de fermeture d’un fournisseur. La création de centres d’innovation ou d’excellence en IA, ainsi que l’identification d’« évangélistes » au sein de l’organisation, sont également des stratégies clés pour favoriser l’adoption de l’IA.
Jawad Khan a conclu en exhortant ses pairs à changer leur perspective sur l’emplacement de l’intelligence : « N’essayez pas de déplacer les données vers les solutions, apportez les solutions aux données. »
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