Visualiser les données de santé : défis et solutions

Chaque jour, les systèmes de santé rassemblent une tonne de données sur les patients. Ces données incluent des infos sur le parcours d'un patient, ses visites en clinique, les résultats des tests médicaux, et des mesures prises à la maison, comme la pression artérielle ou le rythme cardiaque. Pour améliorer les soins aux patients, il est essentiel de revoir et d'analyser ces données. Un moyen efficace de le faire, c'est la visualisation des données, qui aide à comprendre des infos complexes et à trouver des motifs utiles. Cependant, travailler avec des données de santé peut être compliqué à cause de leur taille et de leur complexité.

#Données de santé et défis

Le secteur de la santé commence à réaliser l'importance de visualiser les données pour découvrir des faits et des motifs cachés qui peuvent aider à améliorer les soins aux patients. Mais plein de défis restent à surmonter. Les données de santé sont souvent massives, désordonnées et incomplètes, ce qui rend l'analyse difficile. La science des données progressive offre une manière d'interagir avec les données de façon plus gérable, permettant des mises à jour en temps réel et l'exploration des infos.

Cet article va discuter des défis pratiques rencontrés lors de l'utilisation de la science des données progressive pour visualiser les données de santé. On va jeter un œil à trois projets spécifiques qui illustrent ces défis et comment ils ont été abordés.

#Projet 1 : Résultats chirurgicaux

Dans ce projet, un hôpital local a collaboré avec des chercheurs pour améliorer la qualité des soins chirurgicaux. Ils voulaient créer un système de visualisation interactive qui affichait des métriques importantes liées aux résultats chirurgicaux.

#Sélection des données

Au départ, certaines données avaient déjà été collectées. Malheureusement, seuls quelques hôpitaux parmi beaucoup avaient commencé à rassembler des données. Ça a posé des problèmes plus tard car chaque hôpital collectait les données à sa manière. Du coup, il a fallu changer le design de la visualisation, causant des retards.

#Prétraitement

Au début, le petit ensemble de données était bien structuré, donc facile à utiliser. Mais avec l'arrivée d'autres hôpitaux dans le projet, le volume de données manquantes a augmenté. Certains hôpitaux utilisaient des options de réponse supplémentaires qui n'étaient pas dans les données originales. Cela a nécessité des changements dans le design pour inclure ces nouvelles options, compliquant la visualisation.

#Transformation

Une fois que l'équipe a eu les données mises à jour, il fallait modifier le fonctionnement de la base de données pour intégrer les nouvelles options de réponse. Ce processus a aussi nécessité de retester la visualisation pour s'assurer qu'elle fonctionnait toujours correctement.

#Exploration des données

L'approche de science des données progressive a permis à l'équipe de montrer des résultats partiels et d'engager le personnel médical sur les meilleures manières de présenter les résultats. Cependant, il était difficile de faire comprendre que ces résultats n'étaient pas définitifs. Beaucoup de membres de l'équipe s'attendaient à ce que les visualisations montrent des données concluantes, ce qui a causé de la confusion.

#Interprétation et évaluation

À l'approche de la fin du projet, l'équipe a découvert que certaines formules utilisées pour les calculs étaient incorrectes. Par exemple, inclure ou non les chirurgies de jour dans le calcul de la durée de séjour à l'hôpital changeait les résultats finaux. L'équipe a dû réviser ces calculs, causant encore plus de retards.

#Projet 2 : Transferts de patients

Dans un deuxième projet, un hôpital local a cherché de l'aide pour suivre et analyser les transferts de patients en utilisant des lits intelligents. Le but était de créer un système de visualisation interactive qui pourrait améliorer l'efficacité opérationnelle.

#Sélection des données

Au début, l'équipe a travaillé avec un petit échantillon de données sur les transferts de lits. Après avoir partagé les conceptions initiales avec le personnel de l'hôpital, ils ont reçu des retours, ce qui a conduit à un processus de conception itératif pour améliorer les visualisations.

#Prétraitement

L'équipe a dû nettoyer et structurer les données brutes en utilisant un script Python pour extraire des informations utiles tout en ignorant les détails non pertinents. Ces données nettoyées ont ensuite été utilisées pour créer des visualisations plus organisées.

#Transformation

En utilisant Power BI, l'équipe a amélioré le modèle de données pour calculer des indicateurs de performance clés (KPI) nécessaires aux objectifs du projet. Cependant, les retours des collaborateurs ont révélé que les indicateurs ne présentaient pas les informations escomptées, nécessitant des mises à jour des calculs.

#Exploration des données

Au fur et à mesure que le projet avançait, le volume de données a considérablement augmenté, créant des défis pour afficher les résultats finaux. Les systèmes de l'hôpital étaient obsolètes et lents, donc l'équipe a dû montrer des calculs partiels à la place. Ils ont utilisé un graphique à jauge pour donner un aperçu tout en indiquant clairement dans les tableaux de bord que ces chiffres n'étaient pas définitifs.

#Interprétation et évaluation

Le projet a commencé avec des exigences floues, et les visualisations ont dû être changées même aux dernières étapes. Cela a mené à retravailler les calculs et modifier les designs plusieurs fois.

#Projet 3 : Données générées par le patient

Dans le troisième projet, des chercheurs ont travaillé avec un hôpital pour trouver des moyens de mieux présenter et revoir les données collectées auprès des patients, notamment ceux qui ont des conditions chroniques. Beaucoup de patients utilisent divers outils pour suivre leurs données de santé et de mode de vie, mais ces outils n'intègrent souvent pas bien avec les systèmes des prestataires de soins.

#Sélection des données

L'équipe a engagé des discussions avec des prestataires de soins et des patients pour déterminer comment les données générées par les patients pouvaient améliorer la prise de décision. Huit patients ont apporté des échantillons de leurs données suivies à partager avec l'équipe.

#Prétraitement

Certains patients avaient des données sur papier, qu'il fallait convertir en formats numériques. D'autres utilisaient des applis qui n'ouvraient pas facilement l'accès à leurs données, ce qui a conduit à des informations incomplètes pour certains.

#Transformation

Chaque patient collectait des données dans des formats différents, ce qui posait un défi pour inclure ces données dans les dossiers médicaux. L'équipe a dû standardiser le format pour s'assurer qu'il soit compatible avec les systèmes de santé.

#Exploration des données

Les chercheurs ont créé diverses visualisations adaptées aux données individuelles des patients. Après des discussions avec les prestataires de soins, ils ont sélectionné quatre visualisations clés à inclure dans le plan de soin provincial. Certaines visualisations, comme celles montrant les niveaux de glucose dans le sang, ont nécessité un design soigné pour gérer de grands ensembles de données sur de longues périodes.

#Interprétation et évaluation

Après avoir confirmé les designs, l'équipe a fait face à des contraintes lors de leur intégration dans le système de santé. Certaines bibliothèques de visualisation n'étaient pas approuvées, nécessitant des adaptations qui ont retardé le projet.

#Défis et opportunités

Tout au long de ces projets, divers défis ont été rencontrés, surtout lors de la collecte, du nettoyage et de l'interprétation des données. L'approche de la science des données progressive a permis des interactions en temps réel, mais a aussi introduit des difficultés uniques qui nécessitaient flexibilité dans le design et communication constante entre toutes les parties prenantes.

L'expérience met en lumière l'importance d'un design itératif et de l'engagement des parties prenantes. Chaque projet a souligné la nécessité d'adapter les plans en fonction des conditions réelles et des pratiques de collecte de données. Pour aller de l'avant, il y a un besoin de méthodes standardisées pour améliorer les processus de collecte et de visualisation des données.

En abordant ces défis, on peut mieux utiliser la science des données progressive pour améliorer la livraison des soins de santé et les résultats pour les patients. La collaboration entre chercheurs, prestataires de soins et patients est cruciale pour réaliser le plein potentiel de ces approches innovantes.