Traitement des données en santé : approches systémiques

Auteur(s) :

Fieschi, Marius Découvrir l'auteur

Résumé

Une étude sur l'usage des technologies du numérique et des systèmes d'information dans le milieu de la santé. L'évolution des systèmes actuels est jugée nécessaire pour une meilleure coordination des professionnels, une amélioration de la continuité des soins ainsi que pour l'évolution des pratiques et de la recherche en santé. ©Electre 2018

Contributeur(s)
- Dufour, Jean-Charles (1969-....). Collaborateur
Éditeur(s)
- ISTE éditions
Date
- C 2018
Notes
- Bibliogr. Index
Langues
- Français
Description matérielle
- 1 vol. (XVIII-334 p.) : ill. en noir et en coul., fig., tabl., couv. ill. en coul. ; 24 cm
Collections
- Collection santé, technologies et société
Conservation
- W 26.5 FIE
Sujet(s)
ISBN
- 978-1-78405-454-0
Indice
- 614 Santé publique, médecine hospitalière, médecine préventive
Quatrième de couverture
- Industrialisation de la santé
  Outre une gouvernance adaptée, la recherche de la valeur est au coeur de l'évolution des systèmes de santé et de leurs performances. Ces dernières demandent une meilleure utilisation des technologies du numérique intégrées dans des systèmes d'information interopérables, cohérents et évolutifs qui permettent de lutter contre la fragmentation des pratiques.
  Les systèmes actuels doivent évoluer pour permettre de fiabiliser les processus métiers ainsi que la réutilisation des ressources que constituent les données pour la recherche d'une meilleure coordination des professionnels, de l'amélioration de la continuité des soins, de l'évolution des pratiques et de la recherche en santé.
  Traitement des données en santé illustre l'approche conceptuelle des systèmes d'information qui, par l'usage de terminologies adaptées et pérennes, doivent assurer l'interopérabilité sémantique, condition nécessaire au couplage des données et des connaissances établies par la recherche, et utilisées dans les processus métiers.
Tables des matières
- - Traitement des données en santé
  - Marius Fieschi
  - iSTE
  - Avant-propos1
  - Introduction5
  - Chapitre 1. Comprendre la nature fondamentale de l'information et de son traitement19
  - 1.1. Introduction19
  - 1.2. Données, connaissances et informations19
  - 1.2.1. Les données19
  - 1.2.2. Les connaissances20
  - 1.2.3. Les informations20
  - 1.3. Structures de données22
  - 1.4. Modèles de données23
  - 1.5. Les qualités qui font la valeur de l'information25
  - 1.5.1. Les dimensions intrinsèques de la qualité de l'information25
  - 1.5.2. Les dimensions extrinsèques de la qualité de l'information26
  - 1.6. L'amélioration de la qualité des données28
  - 1.7. Les usages des données du patient28
  - 1.8. Traitement de l'information, applications, composants et processus30
  - Chapitre 2. Quelques questions sur le partage de l'information33
  - 2.1. Introduction33
  - 2.2. Douze questions pour mieux définir le partage et ses objectifs34
  - 2.3. L'organisation du partage de l'information est un préalable aux choix technologiques35
  - 2.4. Résumé et conclusion38
  - Chapitre 3. La place des processus « métiers » dans les systèmes d'information39
  - 3.1. Introduction39
  - 3.2. Notion de processus40
  - 3.2.1. Les processus métiers41
  - 3.2.2. Les processus supports42
  - 3.2.3. Les processus de pilotage42
  - 3.2.4. La place des processus dans la refonte des systèmes d'information43
  - 3.3. La modélisation et la représentation des processus43
  - 3.3.1. La modélisation des processus43
  - 3.3.2. La représentation schématique des processus44
  - 3.3.3. Les objets46
  - 3.3.4. UML (Unified Modeling Language)47
  - 3.4. Processus et procédures48
  - 3.5. Intérêt et limites de l'approche processus50
  - 3.5.1. L'approche processus au coeur de l'urbanisation : révision de l'architecture des systèmes d'information50
  - 3.5.2. L'amélioration de la connaissance de l'entreprise et des besoins des acteurs par l'analyse des processus50
  - 3.5.3. L'analyse des processus : pilotage de la conduite du changement51
  - 3.5.4. L'analyse des processus : influence du champ étudié sur les bénéfices attendus51
  - 3.6. Conclusion52
  - Chapitre 4. La qualité de l'urbanisation du système d'information est au coeur de sa performance53
  - 4.1. Introduction53
  - 4.2. Anticipation des changements de périmètre des systèmes d'information55
  - 4.2.1. Envisager l'interopérabilité des différents SI55
  - 4.2.2. Recherche d'une cohérence sémantique entre les SI dès leur conception56
  - 4.2.3. Les qualités recherchées pour développer des systèmes fiables et évolutifs57
  - 4.2.4. Exemples de services applicatifs59
  - 4.2.5. Le modèle HISA et le standard ISO 1296761
  - 4.3. Les dimensions de l'interopérabilité63
  - 4.3.1. Le niveau de l'infrastructure63
  - 4.3.2. Le niveau applicatif63
  - 4.4. L'interopérabilité est au coeur de l'évolution des pratiques67
  - 4.4.1. L'interopérabilité : communication entre professionnels facilitée, fiabilité améliorée et coûts diminués68
  - 4.4.2. Amélioration des prises en charge grâce à l'interopérabilité sémantique entre données et connaissances69
  - 4.4.3. L'interopérabilité : développement des outils d'analyse décisionnelle et pilotage des établissements facilités69
  - 4.5. Les référentiels partagés du système d'information70
  - 4.5.1. Définition d'un référentiel, colonne vertébrale d'un système d'information70
  - 4.5.2. Exemples de référentiels partagés71
  - 4.5.3. Conformité d'un SI à un cadre d'interopérabilité national basé sur des standards internationaux71
  - 4.5.4. Défi de l'accès à la connaissance et aux guides de bonnes pratiques applicables à un patient particulier72
  - 4.6. Conclusion74
  - Chapitre 5. Les référentiels dans le système d'information de santé75
  - 5.1. Introduction75
  - 5.2. La gestion des référentiels doit obéir à des règles de bonnes pratiques76
  - 5.2.1. Problématique générale de l'intégrité sémantique76
  - 5.2.2. Assurer l'intégrité sémantique des données dans le temps77
  - 5.2.3. La nécessité d'une définition d'une structure de pilotage sémantique du système d'information de santé78
  - 5.2.4. Les principaux référentiels dans les systèmes d'information de santé78
  - 5.3. Les référentiels spécialisés80
  - 5.3.1. Les référentiels d'identification des structures80
  - 5.3.2. Les référentiels des professionnels et des ressources humaines81
  - 5.3.3. Les référentiels d'identification des patients81
  - 5.3.4. Les référentiels de diagnostics82
  - 5.3.5. Les référentiels d'actes83
  - 5.3.6. Les référentiels de médicaments84
  - 5.4. Les référentiels à visée générale85
  - 5.4.1. MeSH (Medical Subject Headings)85
  - 5.4.2. SNOMED CT (Systematized Nomenclature of Medicine - Clinical Terminology)86
  - 5.4.3. UMLS (Unified Medical Language System)88
  - 5.5. La mise en oeuvre des référentiels dans le cadre de l'urbanisation des systèmes d'information88
  - 5.5.1. Les serveurs de référentiels extérieurs au système d'information88
  - 5.5.2. Les services de gestion des référentiels89
  - 5.5.3. IHE (Integrating the Healthcare Enterprise)91
  - 5.6. Conclusion92
  - Chapitre 6. L'identification du patient dans les systèmes d'information en santé93
  - 6.1. Introduction93
  - 6.2. Concepts de base pour l'identification des patients95
  - 6.2.1. Les systèmes et sous-systèmes d'information centrés sur le patient95
  - 6.2.2. Les traits d'identification : base de la construction des identifiants97
  - 6.2.3. Les critères de constitution d'un identifiant unique sont déterminants pour sa qualité98
  - 6.3. L'établissement d'un numéro identifiant unique, commun et universel, est une utopie100
  - 6.3.1. Différences culturelles et sociétales : difficulté pour une identification systématique, sûre et universelle des individus100
  - 6.3.2. Ne pas sous-estimer l'importance des contraintes logistiques et organisationnelles101
  - 6.3.3. Les défauts de complétude et d'interopérabilité sont déterminants101
  - 6.4. Solutions centrées sur un modèle d'identification simple et un rapprochement d'identité efficace et fiable102
  - 6.4.1. Les traits et le modèle d'identification102
  - 6.4.2. Signatures technologiques et/ou biologiques pour l'identification des personnes104
  - 6.4.3. Les numéros et identifiants nationaux : des identifiants utilisables ?105
  - 6.4.4. Chaînage anonyme des données106
  - 6.4.5. Le rapprochement des identifiants107
  - 6.5. La dé-identification des données107
  - 6.5.1. Les méthodes heuristiques108
  - 6.5.2. Les méthodes statistiques108
  - 6.5.3. Les outils cryptographiques109
  - Chapitre 7. La sécurité du système d'information, la protection des données111
  - 7.1. Introduction, le besoin de sécurité111
  - 7.2. La politique de sécurité pour se protéger des menaces concernant les systèmes d'information112
  - 7.2.1. L'intégrité des données113
  - 7.2.2. La confidentialité114
  - 7.3. L'évaluation des risques et le choix des mesures à prendre118
  - 7.3.1. Les organisations sources de vulnérabilité119
  - 7.3.2. Les vulnérabilités extérieures120
  - 7.4. La protection des données à caractère personnel120
  - 7.5. Conclusion122
  - Chapitre 8. Gestion de la connaissance et aide à la décision médicale123
  - 8.1. Introduction123
  - 8.2. Une brève présentation historique et les leçons apprises124
  - 8.3. Les systèmes intelligents126
  - 8.3.1. L'aide à la décision au LDS Hospital à Salt Lake City (Utah, États-Unis)127
  - 8.3.2. Des outils et des résultats au LDS Hospital127
  - 8.3.3. L'exemple du Brigham and Women's à Boston (Massachusetts États-Unis)129
  - 8.4. La médecine basée sur les preuves : de la littérature à l'action clinique130
  - 8.4.1. Les guides de bonnes pratiques cliniques131
  - 8.4.2. Les méthodes de l'informatisation des guides de bonnes pratiques132
  - 8.4.3. L'ingénierie de la connaissance pour les guides de bonnes pratiques133
  - 8.5. Besoin de standards pour la représentation des connaissances pour intégrer les guides de bonnes pratiques dans les processus de soins139
  - 8.6. Conclusion141
  - Chapitre 9. Gestion et intégration des données cliniques : le dossier de santé143
  - 9.1. Introduction143
  - 9.2. Une terminologie abondante pour désigner les données du patient et leurs modalités de gestion145
  - 9.3. L'accès aux données du patient est un impératif pour améliorer les processus de soins147
  - 9.4. La recherche de structuration a priori du dossier par les méthodologistes et les professionnels de la santé148
  - 9.4.1. L'organisation suivant la source149
  - 9.4.2. L'organisation suivant les problèmes150
  - 9.5. La description des données, l'usage des référentiels et l'accès des professionnels150
  - 9.6. Au centre de la conception du dossier de santé : interopérabilité des données et des connaissances151
  - 9.7. Les caractéristiques des nouvelles générations des systèmes de gestion de dossiers de santé153
  - 9.7.1. Les caractéristiques et les évolutions fonctionnelles153
  - 9.7.2. Les caractéristiques et les évolutions industrielles156
  - 9.8. Un modèle de la maturité de la continuité des soins158
  - 9.9. Conclusion159
  - Chapitre 10. Gestion et intégration des données du laboratoire et des explorations fonctionnelles161
  - 10.1. Introduction161
  - 10.2. Le système d'information du laboratoire (SIL)162
  - 10.3. Évolution du contexte réglementaire concernant les laboratoires de biologie164
  - 10.4. Disposer d'un référentiel d'actes de biologie est au coeur de la conception du SIL165
  - 10.5. Disposer d'une base de connaissance (moteur de règles de prescription, protocolisation des actes, etc.)167
  - 10.6. Intégrer les données de biologie dans le dossier du patient167
  - Chapitre 11. Gestion et intégration des images médicales169
  - 11.1. Introduction169
  - 11.2. Le Picture Archiving and Communication System (PACS)170
  - 11.3. Le management des images médicales171
  - 11.4. La mutualisation de la gestion des images et des fonctions du PACS173
  - 11.4.1. Pourquoi mutualiser un PACS ?174
  - 11.4.2. Comment mener un projet de PACS mutualisé ?175
  - 11.4.3. Initiatives dans différents pays176
  - Chapitre 12. Gestion et intégration de la télémédecine et de la télésanté177
  - 12.1. Introduction177
  - 12.2. La communication clinique et la télémédecine179
  - 12.2.1. Les enjeux179
  - 12.2.2. Quelques considérations techniques179
  - 12.2.3. Des expériences remarquables dans de nombreux pays180
  - 12.2.4. Le contexte réglementaire en France181
  - 12.2.5. Du besoin d'intégration de la télémédecine à un projet médical sur le territoire183
  - 12.2.6. Un SI adapté pour soutenir la télémédecine183
  - 12.3. Les services de santé sur le Web, la e-santé184
  - 12.3.1. Des services online pour aider à la décision et à la formation continue185
  - 12.3.2. Accès des patients à de l'information de santé sur le Web186
  - 12.3.3. La communication de l'information de santé bénéficie d'une diffusion rapide186
  - 12.3.4. De nouveaux services concernant la santé émergent sur le Web187
  - 12.4. Les plateformes régionales de télésanté187
  - 12.5. Les outils de la santé connectée188
  - 12.5.1. L'Internet des objets188
  - 12.5.2. La standardisation du domaine émergent de la e-santé : le standard ONS 2.0 pour la gestion de l'Internet des objets190
  - 12.6. Conclusion192
  - Chapitre 13. L'intégration des données de soins extrahospitaliers193
  - 13.1. Introduction193
  - 13.2. Quelques faits marquants aux États-Unis195
  - 13.2.1. Des résultats contrastés avec le Meaningful Use (MU)195
  - 13.2.2. Les réseaux de type SHIN (Statewide Health Information Network)195
  - 13.3. Quelques initiatives et programmes en France196
  - 13.3.1. Le DMP et le cadre d'interopérabilité196
  - 13.3.2. Le dossier pharmaceutique (DP)197
  - 13.3.3. Le dossier communicant de cancérologie199
  - 13.3.4. La messagerie sécurisée en santé (MSSanté)200
  - 13.3.5. L'intégration des applications et des objets connectés, la santé mobile (m-santé)200
  - 13.4. Conclusion202
  - Chapitre 14. La réutilisation des données en santé203
  - 14.1. Introduction203
  - 14.2. Rendre les données de santé utilisables pour être utiles205
  - 14.3. Un modèle de données standard compréhensible, interopérable207
  - 14.4. Des moyens pour l'intégration des données208
  - 14.4.1. L'organisation du partage des données de santé209
  - 14.4.2. Les ontologies : une approche pour l'intégration sémantique des données209
  - 14.5. Réutilisation des données massives, objets connectés, réseaux sociaux210
  - 14.6. Conclusion211
  - Chapitre 15. L'intégration des données pour le pilotage et l'analyse décisionnelle213
  - 15.1. Introduction213
  - 15.2. La chaîne de traitement de l'analyse décisionnelle215
  - 15.3. La constitution des entrepôts de données (data warehouse)216
  - 15.4. Le tableau de bord de l'établissement ou de l'institution218
  - 15.5. Le financement des hôpitaux et son pilotage national en France219
  - 15.6. D'autres exemples d'indicateurs pour d'autres formes de pilotage : des expériences internationales pour une régulation par la qualité et l'efficience219
  - 15.6.1. Les initiatives de la Joint Commission et le programme Top Performer on Key Quality Measures^® aux États-Unis220
  - 15.6.2. Les indicateurs du meaningful use220
  - 15.7. Conclusion221
  - Chapitre 16. Les données pour l'épidémiologie, la santé publique et les Big Data223
  - 16.1. Introduction223
  - 16.2. Les systèmes de surveillance multi-sources225
  - 16.2.1. Dispositifs de surveillance225
  - 16.2.2. Le système français de surveillance sanitaire des urgences et des décès (SurSaUD)225
  - 16.3. Les enjeux et opportunités des données massives pour la santé publique226
  - 16.3.1. Remise en question des principes classiques de traitement des données par les Big Data226
  - 16.3.2. Ouverture d'une voie pour une médecine sur mesure grâce aux données massives229
  - 16.3.3. Améliorer la connaissance et le développement229
  - 16.3.4. Traiter plus de données pour accélérer la recherche et le développement230
  - 16.3.5. Réduire les dépenses de santé230
  - 16.4. L'épidémiologie et les Big Data230
  - 16.5. Les sources de données multiples et hétérogènes231
  - 16.6. Contribution des Big Data et de la e-santé à la prévention, la surveillance et la vigilance sanitaire232
  - 16.6.1. Surveillance et vigilance232
  - 16.6.2. La contribution des données massives : une aide puissante au changement pour les chercheurs en épidémiologie et en santé publique233
  - 16.7. Importance des standards pour l'interopérabilité soulignée par l'hétérogénéité intrinsèque des Big Data235
  - 16.7.1. Adoption parcellaire des normes terminologiques : une grande partie des données inutilisable dans les systèmes informatiques isolés235
  - 16.7.2. Des initiatives pour partager les données à des fins de recherche235
  - 16.8. Conclusion239
  - Chapitre 17. L'intégration des données de la bio-informatique241
  - 17.1. Introduction241
  - 17.2. L'importance de l'intégration des bases de données en bio-informatique244
  - 17.2.1. L'intégration des données et le workflow245
  - 17.2.2. Les Web services en bio-informatique245
  - 17.2.3. Les plateformes de recherche246
  - 17.3. Les ontologies et l'annotation des gènes247
  - 17.3.1. Les ontologies248
  - 17.3.2. L'annotation248
  - 17.4. Le consortium Gene Ontology (GO)249
  - 17.5. Conclusion251
  - Chapitre 18. Les données de la recherche clinique253
  - 18.1. Introduction253
  - 18.2. La situation de la recherche clinique (RC)254
  - 18.3. Différences entre les mondes des données de l'activité et de la recherche clinique256
  - 18.3.1. Processus et contraintes de l'activité clinique en matière de traitement de l'information256
  - 18.3.2. Les contraintes spécifiques de la recherche clinique et de ses systèmes d'information257
  - 18.3.3. Le recrutement et l'identification des patients : des critères explicites et intangibles257
  - 18.3.4. Le cadre législatif de la recherche clinique258
  - 18.3.5. Le contrôle de la qualité des données258
  - 18.3.6. Les défis de l'interopérabilité pour ces systèmes d'information258
  - 18.4. Les outils et les méthodes qui contribuent à une approche synergique260
  - 18.4.1. Certains outils sont d'ores et déjà implémentés dans les systèmes d'information les plus avancés260
  - 18.4.2. Des initiatives pour partager les données pour la recherche261
  - 18.4.3. Les standards en recherche clinique : la démarche de modélisation CDISC261
  - 18.4.4. Le dossier source électronique262
  - 18.4.5. BRIDG : Biomedical Research Information Domain Group264
  - 18.4.6. Qualité et crédibilité des données264
  - 18.5. Initiatives et outils des systèmes d'information en recherche clinique265
  - 18.5.1. Informatics for integrating biology and the bedside (i2b2)265
  - 18.5.2. La création de plateforme pour la recherche clinique265
  - 18.5.3. L'exemple du Multi-Regional Clinical Trials (MRCT) du Brigham and Women's Hospital et Harvard267
  - 18.6. Conclusion268
  - Chapitre 19. Évaluation des systèmes d'information269
  - 19.1. Introduction269
  - 19.2. Évaluation « pré-implémentation » d'un système d'information270
  - 19.3. Évaluation des systèmes d'information « post-implémentation »272
  - 19.3.1. L'évaluation de la performance, un champ d'investigation complexe273
  - 19.3.2. Évaluation du succès du système d'information276
  - 19.3.3. D'autres approches de l'évaluation, d'autres indicateurs277
  - 19.4. Valeur patrimoniale et valeur d'usage des systèmes d'information279
  - 19.5. Études de cas279
  - 19.5.1. Exemple des objets connectés280
  - 19.5.2. Exemple d'une évaluation du retour sur investissement au Brigham and Women's hospital de Boston280
  - 19.5.3. La décision d'investissement consenti par Kaiser Permanente280
  - 19.6. Quelques enseignements281
  - Chapitre 20. La gouvernance des systèmes d'information en santé, la contexte hospitalier, ambulatoire et industriel283
  - 20.1. Introduction283
  - 20.2. Aux États-Unis, le meaningful use, outil de gouvernance286
  - 20.2.1. Le Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act (Hitech)286
  - 20.2.2. Le meaningful use, l'utilisation du dossier de santé informatisé286
  - 20.3. Une gouvernance des systèmes d'information en santé émergente en France288
  - 20.4. Besoin d'une mutation rapide des SI hospitaliers et ambulatoires et de leur gouvernance290
  - 20.5. Une offre extrahospitalière trop centrée sur les métiers intégrant peu l'organisation sur le territoire294
  - 20.6. L'offre industrielle295
  - 20.7. Discussion298
  - 20.7.1. La donnée, actif stratégique298
  - 20.7.2. Faire évoluer et mobiliser les compétences est un impératif majeur298
  - 20.7.3. Vers un cadre d'urbanisation commun298
  - 20.7.4. La gouvernance299
  - Annexes301
  - Bibliographie323
  - Index331
Origine de la notice:
- Abes ;
- Electre