MAA - Santé numérique Flashcards

(44 cards)

1
Q

Domaine interdisciplinaire combinant science des
données, technologies de l’information et soins de
santé pour améliorer l’accès, la qualité et la
sécurité des soins

A

Informatique de la santé

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2
Q

Objectifs de l’informatique de la santé ?

A
  • Gestion des données médicales
  • Optimisation des flux de travail
  • Amélioration de la qualité des soins
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3
Q

Branche de l’informatique de la santé axée sur
l’intégration des outils numériques dans la
pratique clinique pour améliorer la prise en
charge des patients

=>Branche qui permet application du numérique à la santé

A

Informatique clinique

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4
Q

Objectifs de l’informatique clinique

A
  • Soutien à la décision clinique
  • Automatisation des processus
    cliniques - rappel de devoir finir une note
  • Sécurisation des données patients - mdp et données cryptées
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5
Q

Ensemble des technologies numériques utilisées
pour gérer et améliorer la santé et les soins de
santé.
=> Outils du quotidien

A

Santé numérique

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6
Q

Objectifs de la santé numérique

A
  • Digitalisation des parcours patients
  • Personnalisation des soins
  • Interconnexion des services de
    santé - logiciels connectés à d’autres
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7
Q

Utilisation des technologies pour fournir des services
de soins à distance, sans contact physique direct.

A

Soins virtuels

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8
Q

Objectifs des soins virtuels ?

A
  • Améliorer l’accessibilité aux soins
  • Réduire les déplacements des
    patients
  • Optimiser le suivi médical à distance
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9
Q

L’utilisation de robot en salle de chirurgie pour permettre une meilleure précision que ce que les mains humaines sont capables de faire est-elle une forme de soins virtuels?

A

OUI

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10
Q

Processus de collecte, partage et intégration des
données de santé entre différents acteurs du
système de soins

A

Échange d’information

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11
Q

Objectifs de l’échange d’information

A
  • Assurer la continuité des soins
  • Favoriser l’interopérabilité des
    systèmes
  • Améliorer la prise de décision
    clinique
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12
Q

Utilisation des données de santé pour analyser,
prévoir et améliorer les performances des soins
médicaux.

=> Analyse des données pour faire ressortir des phénomènes

A

Analytique
**Analyser les tendances aux urgences en récoltant les données des patients qui s’y présentent pour savoir comment mieux se préparer pour répondre aux besoins

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13
Q

Objectifs de l’analytique

A
  • Exploiter le Big Data en santé
  • Détecter des tendances
    épidémiologiques
  • Optimiser les ressources
    hospitalières
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14
Q

Ensemble des professionnels et acteurs impliqués
dans le parcours de soins d’un patient, collaborant
autour de l’échange d’informations.

=> inclut les patients, les proches-aidants, les familles

A

Cercle de soins

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15
Q

Objectifs du cercle de soins

A
  • Assurer une prise en charge
    coordonnée
  • Favoriser la communication
    interprofessionnelle
  • Améliorer l’expérience et la sécurité
    du patient
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16
Q

Définition et exemples des données longitudinales

A

Données collectées sur un patient sur longue période et provenant de diverses sources
- ATCD médicaux
- Consult et hospitalisations
- Examens med et biologiques
- Données en temps réels ou données provenant d’outils de monitoring (penser cardio ou diabète)

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17
Q

Importance du recueil de données en 4 :

A

1- Prise en charge personnalisée - suivre évolution du patient
2- Amélioration du dx et tx - accès à un historique détaillé
3- Détection précoce des complications
4- Recherche clinique et épidémiologique

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18
Q

VRAI OU FAUX
Le recueil des données longitudinales alimente directement les 2 autres domaines fonctionnels de la santé (échange et analyse de données)

19
Q

Interralation entre les 3 domaines :
- recueil données
- échange données
- analyse données
=?

A

● Les données longitudinales → sont analysées → pour
soutenir la décision clinique.
● Les informations issues de l’analyse → sont
partagées → entre professionnels de santé pour
améliorer la coordination des soins.
● Le partage des informations → alimente en retour →
la collecte des données longitudinales pour un suivi
continu.

20
Q

Enjeux et défis de la collecte de données ? (6)

A

● Protection des données et sécurité
informatique
● Confidentialité et respect de la vie privée
● Interopérabilité et standardisation des
données
● Qualité et fiabilité des données
● Acceptabilité et adoption par les
professionnels de santé
● Exploitation éthique et usage secondaire des
données

21
Q

Protection des données et sécurité
informatique :
RISQUES =?
SOLUTIONS = ?

A

RISQUES liés à la cybersécurité
○ Fuites et violations de données
○ Perte ou corruption des données
○ Usurpation d’identité médicale

SOLUTIONS et bonnes pratiques
○ Chiffrement des données
○ Authentification forte
○ Hébergement certifié en santé
○ Audit et traçabilité des accès

22
Q

Confidentialité et respect de la vie privée :
DROITS DES PT = ?

A
  • Accès aux données : Le patient doit pouvoir consulter ses informations personnelles.
  • Droit à l’oubli : Possibilité de demander la suppression des données sous certaines
    conditions.
  • Consentement éclairé : Toute collecte de données doit être autorisée explicitement par
    le patient.
23
Q

Interopérabilité & standardisation des données
SOLUTIONS =?

A

Adoption des normes
- Standards internationaux pour structurer et échanger les données de santé.

  • Standardisation des terminologies médicales pour éviter les ambiguïtés.
  • Norme pour l’échange de résultats de laboratoire
24
Q

Qualité et fiabilité des données
PROBLÈMES = ?
SOLUTIONS = ?

A

PROB FRÉQUENTS :
- Données incomplètes ou erronées : Mauvaise saisie, doublons, absence de mises à jour.
- Incohérences dans les dossiers médicaux : Conflits entre différentes sources
d’information.
- Obsolescence des données : Informations non mises à jour, ce qui peut fausser le
diagnostic.

SOLUTIONS :
- Automatisation et contrôle qualité : Développement d’algorithmes détectant les erreurs
ou incohérences.
- Formation des professionnels de santé : Sensibilisation à l’importance de la saisie correcte
et complète des données.
- Intelligence artificielle : Utilisation de l’IA pour nettoyer et harmoniser les données de
santé

25
Acceptabilité et adoption par les professionnels de santé RÉSISTANCES = ? SOLUTIONS = ?
RÉSISTANCES - Charge de travail accrue : Temps nécessaire pour saisir les données. - Complexité des interfaces : Interfaces mal conçues rendant l’utilisation difficile. - Méfiance envers l’automatisation : Peur que l’IA ou les algorithmes prennent le pas sur le jugement clinique. SOLUTIONS - Simplification des interfaces utilisateur : Développement d’outils ergonomiques et intuitifs. - Formation et accompagnement : Sensibilisation à l’importance de l’informatique clinique et de la qualité des données. - Amélioration des flux de travail : Automatisation des tâches répétitives pour alléger la charge administrative - faire plus de médecine et moins d'admin
26
Exploitation éthique et usage secondaire des données RISQUES = ? SOLUTIONS = ?
Risques éthiques - Utilisation commerciale des données : Revente de données anonymisées à des entreprises privées. - Surveillance et discrimination : Risques de profilage des patients par les assureurs ou employeurs. - Biais dans l’analyse des données : Les modèles d’IA peuvent discriminer certains groupes de population. Solutions et encadrement - Anonymisation et pseudonymisationdes données : Protection des identités dans les bases de recherche. - Encadrement légal strict : Réglementation pour éviter les dérives commerciales. - Transparence et gouvernance des données : Implication des patients dans les décisions concernant l’utilisation de leurs données
27
Objectifs (5) de l'échange d'information en santé
1- Améliorer la continuité des soins 2- Réduire les erreurs médicales 3- Optimiser la prise en charge des urgences par accès direct aux ATCD 4- Faciliter la coordination entre professionnels 5-Souternir la recherche et le domaine épidémiologique
28
Objectifs (4) de l'analyse des données
1- Aider à la prise de décision clinique 2- Optimiser les soins de santé 3- Améliorer la gestion des ressources - optimiser flux des patients et des capacités hospit 4- Soutenir la recherche médicale - analyse de cohortes
29
Analyse des données : 4 applications concrètes
1- Aide au dx et détection précoce des maladies 2- Analyse prédictive pour la gestion des soins - prédire les admission et gestions des lits 3- Personnalisation des tx 4- Surveillance épidémiologique et santé publique
30
NOMME L'OUTIL Outil informatique utilisé principalement au sein des établissements de santé (hôpitaux, cliniques, cabinets médicaux)pour gérer les dossiers médicaux des patients
Dossier médical électronique - DME
31
But du DME ?
Communication entre les équipes hospitalières d'un même établissement
32
NOMME L'OUTIL Dossier médical unifié qui permet de centraliser et partager les informations médicales d’un patient entre différents établissements et professionnels de santé. --> Il est souvent géré à l’échelle nationale
Dossier de santé électronique - DSE + large, moins de détails, centralisé : C'est une vision complète où l'on vise qqch de longitudinal
33
Objectifs du DSE
- Offrir une vision complète de l’état de santé du patient sur le long terme - Faciliter la coordination des soins entre hôpitaux, cliniques, médecins généralistes, laboratoires - Améliorer la sécurité des soins en évitant les doublons d’examens et les interactions médicamenteuses dangereuses - Permettre aux patients d’accéder à leurs propres données médicales (selon les réglementations) **Meilleure coordination des soins
34
NOMME LE DOSSIER : DME ou DSE ? - utilisé dans 1 seul établissement - accès restreint aux soignants d'un seul établissement - peu interopérable entre différents établissements
DME
35
NOMME LE DOSSIER : DME ou DSE ? - Contient les données de plusieurs établissements et sources - Permet une vue longitudinale et interopérable - Accessible par différents professionnels de différents établissements - Facilite le partage de données
DSE
36
NOMME L'OUTIL Système d’archivageet de transmission d’images, une plateforme utilisée dans les services d’imagerie médicale (radiologie, IRM, scanner, échographie) pour stocker, gérer et partager les images médicales numérisées.
PACS - Picture Archiving and Communication System => Stockage sur un serveur accessible par différents établissements car ils ont accès au serveur en question => Les images sont encodées pour assurer la confidentialité
37
Buts du PACS
- Éliminer les films radiologiques physiques (tout est numérisé et les traces sont bien conservées) - Faciliter le partage d’images entre spécialistes (ex. radiologues, oncologues, chirurgiens) - Améliorer la rapidité des diagnostics (accès immédiat aux images via le réseau) - Réduire les coûts et optimiser l’espace de stockage **Permet le dx collaboratif à distance
38
Comment le PACS est-il intégré aux DME et DSE ?
PACS connectés au DME et DSE = permet aux cliniciens accès Radiologue analyse un IRM sur le PACS, mets son rapport dans le DME de son hopital Dans un autre centre, le md a accès à l'IRM mais pas à la note si elle est seulement sur le DME
39
NOMME L'OUTIL Logiciel qui gère les données des laboratoires médicaux, notamment : - Les prescriptions d’analyses (sanguines, biologiques, microbiologiques) - La traçabilité des échantillons (ex. prélèvements sanguins, biopsies) - La gestion des résultats d’analyses et leur transmission aux médecins
Système d’information de laboratoire (LIS - Laboratory Information System)
40
Buts du LIS
- Optimiser la gestion des laboratoires (automatisation des flux de travail) - Réduire les erreurs humaines (ex. identification erronée des échantillons) - Assurer un accès rapide aux résultats (intégration avec DME/DSE)
41
Comment le LIS s'intègre au DME et DSE ?
Le LISenvoie les résultats de laboratoire directement dans le DME du patient. **Un médecin peut voir les tendances des analyses dans le DSE pour un suivi longitudinal. ● Le laboratoire enregistre les résultats dans le LIS, qui transmet automatiquement les données au DME du médecin traitant .
42
VRAI OU FAUX L'I.A est fondée sur des statistiques et des jeux de probabilités où l'on utilise les données statistiques pour bâtir des algorithmes
VRAI
43
I.A Avantage ? Limites ? Défis ?
Avantages : - Bonifie les algorithmes actuels Limites : - Équipement, éthique, sécurité, confidentialité, zone grise entre algorithme et jugement clinique Défis : - Sur-diagnostic, données manquantes
44
Applications de l'I.A?
- Gestion des messages - les résultats - Pré-rédiger des documents (avec validation par un md avant de téléverser) - Aide à la décision clinique - Médecine préventive - Gestion des sx - Analyse des populations ***Applications seulement évaluées dans le domaine de la médecine familiale au Canada