La surveillance à distance des patients n'est pas nouvelle, mais les progrès technologiques en matière d'appareils et de transfert de données ont permis de nombreuses nouvelles utilisations et opportunités. Aujourd'hui, les appareils RPM et Internet des objets médicaux (IoMT) peuvent être utilisés pour surveiller en continu les signes vitaux des patients, notamment leur poids, leur tension artérielle, leur fréquence cardiaque, leur taux de glucose et leur taux d'oxygène dans le sang, le tout depuis leur domicile ou où qu'ils se trouvent.
Cette capture en temps réel de l'état de santé d'un patient est très différente des modèles de soins traditionnels, dans lesquels un patient se présente dans un établissement de santé et où les données sont collectées à ce moment précis. Par exemple, une visite chez le médecin permettra de capturer une seule mesure de fréquence cardiaque, comparée aux centaines ou milliers capturés avec un capteur de fréquence cardiaque à distance.
Les données limitées rendent difficile l’identification des tendances en matière de santé. Disposer de plus de points de données permet aux équipes soignantes de créer une image plus claire de la santé d'un patient et de comprendre ce qu'est la normale pour un individu plutôt que de la comparer à la moyenne de la population. Par exemple, certaines personnes ont une température moyenne supérieure ou inférieure, et une température de 99,5 F peut signifier quelque chose de différent pour ce patient par rapport à la population globale.
Ces informations permettent des plans de traitement personnalisés et des mesures de soins préventifs en raison du plus grand potentiel de détection précoce. Si les prestataires peuvent détecter une maladie à un stade précoce et traitable, ils peuvent réduire les visites aux urgences, les hospitalisations et les réadmissions, ainsi que les coûts de santé inutiles.
Les solutions RPM sont souvent utilisées dans les soins aigus traditionnels après la sortie pour surveiller la guérison, et de plus en plus dans la gestion des soins chroniques, mais leur adoption augmente également dans les espaces de vie autonome et de soins infirmiers qualifiés. Dans un centre de soins de longue durée, avoir une approche médicale personnalisée signifie que l’équipe soignante peut prendre des décisions de traitement plus rapides, comme titrer les médicaments ou modifier les routines de réadaptation.
À mesure que le remboursement continue de s’étendre au-delà des soins épisodiques, le RPM jouera un rôle important dans le bien-être général des patients. En combinaison avec les appareils et capteurs IoMT, les équipes soignantes bénéficieront d’informations inédites sur la santé globale des patients.
Pour soutenir les stratégies RPM, les établissements de santé doivent se concentrer sur la maturité des données et l’interopérabilité avec le dossier de santé électronique. Voici quelques considérations pour aider les équipes informatiques du secteur de la santé alors que les systèmes de santé commencent à mettre en œuvre des solutions RPM et à collecter des données générées par les patients à plus grande échelle.
L’IA et l’interopérabilité soutiennent les initiatives RPM et les soins préventifs
La capacité de collecter des données continues sur les patients conduit à une explosion des données dans le domaine des soins de santé. Cependant, les systèmes de DSE actuels ne sont pas conçus pour donner un sens exploitable à ces plus grandes quantités de données. Une infirmière ou un médecin ne peut pas traiter des milliers de données de fréquence cardiaque pour déterminer si quelque chose ne va pas. De plus, les données sont dispersées dans de nombreux systèmes, obligeant les équipes soignantes à rechercher des indices pour aider leurs patients. Le regroupement des données est essentiel pour obtenir des soins personnalisés. Pour accompagner les équipes soignantes dans le traitement de ces données, les organisations ont besoin d’un nouveau paradigme de données.
Toutes ces données ne peuvent pas être simplement ajoutées au DSE dans l’espoir que les cliniciens puissent utiliser ces informations. Les organisations doivent fournir une couche d’abstraction qui fait apparaître les tendances et les valeurs aberrantes exploitables. Les solutions d’intelligence artificielle peuvent aider les équipes soignantes à identifier les informations importantes.
L'intégration d'outils d'analyse de données et d'IA avec RPM peut alerter les cliniciens en cas de changement significatif dans l'état de santé d'un patient et permettre à l'équipe soignante de prendre des décisions plus rapidement sur la base de données en temps réel. De plus, l’analyse des données peut détecter plus rapidement des changements subtils pour permettre des soins plus prédictifs avant que les conditions ne s’aggravent.
Un autre avantage de cette intégration est qu’elle donne aux cliniciens plus de temps pour se concentrer sur les soins et l’engagement des patients. Les cliniciens peuvent prendre des décisions plus rapidement puisqu'ils n'ont pas à passer du temps à trier les données des patients qui pourraient être analysées automatiquement.
L’esprit humain est limité par le nombre de variables qu’il peut prendre en compte à la fois, alors que l’IA peut évaluer des centaines, voire des milliers de variables. Un algorithme d’IA peut analyser les signes vitaux, les valeurs de laboratoire et les déterminants sociaux de la santé pour trouver rapidement des tendances, économisant ainsi du temps, des ressources et des vies. L’apprentissage automatique entre en jeu lorsqu’il commence à établir des liens entre ces différentes variables et les résultats pour les patients.
L'IA est un ajout précieux à l'IoMT et au RPM, mais elles ne seront pas utilisées plus efficacement par les professionnels de la santé si les données qu'ils collectent ne sont pas utiles et transformées en informations significatives grâce à l'analyse des données, ce qui entraîne une baisse des coûts et une meilleure qualité des soins. .
Comment les partenaires technologiques peuvent soutenir l'adoption du RPM
Alors que les établissements de santé commencent à mettre en œuvre ou à faire évoluer RPM et IoMT, il est important qu'ils mettent en place des stratégies de gouvernance et de stockage des données pour exploiter les données pour des soins personnalisés et prédictifs.
Un partenaire technologique possédant une vaste expérience dans le domaine de la santé peut travailler avec les responsables informatiques et cliniques pour concevoir des stratégies de gouvernance pour soutenir vos nouvelles initiatives.
CDW dispose des ressources nécessaires pour aider les organismes de santé dans leur parcours de données, en déterminant les sources de vérité, en trouvant des partenaires technologiques appropriés et en élaborant des stratégies de collecte et de stockage de données.
Nos stratèges en soins de santé possèdent une vaste expérience de travail dans le domaine de la santé. Ils proviennent de grandes organisations de prestation de soins de santé, de systèmes de santé régionaux, d'organisations de soins de suite et de soins aux personnes âgées, et bien plus encore. Les stratèges CDW veilleront à ce que les personnes, les processus et la technologie correspondent aux besoins et aux objectifs de l'organisation. Il est important de collaborer avec des personnes qui comprennent les différents types d'organisations de soins de santé, les dernières avancées en matière d'informatique dans le domaine de la santé et la manière dont les organisations de soins de santé peuvent se préparer pour l'avenir.
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