Améliorer l'accès aux données de santé avec l'API FHIR en masse

Récemment, il y a eu un gros changement dans la manière dont l'info santé est partagée entre différents systèmes. Ce changement vise à faciliter l'accès et le partage des dossiers de santé électroniques (DSE) pour des groupes de patients. Un des outils principaux pour y arriver, c'est l'API d'Accès aux Données en Vrac, qui aide les professionnels de santé et les chercheurs à rassembler des infos de santé importants de manière efficace.

#C'est quoi l'API d'Accès aux Données en Vrac ?

L'API d'Accès aux Données en Vrac est un système standardisé qui permet aux organisations de santé d'accéder rapidement à de grandes quantités de dossiers de patients avec une méthode simple. Ça veut dire qu'au lieu de chercher des dossiers un par un, les travailleurs de la santé peuvent récupérer les données pour tout un groupe de patients en une seule action. Ça a des avantages énormes pour la santé publique et la recherche.

D'ici fin 2022, toutes les technologies de santé certifiées devaient adopter cette API pour se conformer aux nouvelles régulations. La loi 21st Century Cures exige que toutes les technologies certifiées aient une API capable d'accéder facilement à toutes les parties du dossier électronique d'un patient sans efforts supplémentaires.

#Le Rôle de la Loi 21st Century Cures

La loi 21st Century Cures a mis en place des règles sur l'Interopérabilité dans le secteur de la santé. L'interopérabilité, c'est la capacité de différents systèmes à bosser ensemble et à partager des informations. Le Bureau du Coordinateur National pour la Technologie de l'Information de Santé (ONC) a créé des règles pour s'assurer que l'info santé puisse être partagée efficacement, en protégeant contre les barrières qui bloquent le partage d'infos.

Ces régulations obligent les développeurs de santé à créer et maintenir des systèmes qui permettent un accès efficace aux données. Ça inclut les détails des patients et les infos de santé publique, afin que les professionnels et les chercheurs puissent faire leur boulot efficacement.

#Tests de l'API Bulk FHIR Access

En 2023, certaines institutions de santé ont commencé à tester des versions préliminaires de l'API Bulk FHIR Access pour voir comment ça marche dans la vraie vie. Ils voulaient comprendre ce qui fonctionne et ce qui doit être amélioré avant que ça devienne une pratique standard.

Cinq sites de santé ont participé à cet effort pour évaluer la performance de l'API. Ces sites incluaient des centres médicaux affiliés à des universités, qui sont généralement connus pour leurs équipes de support technologique solides.

#Comment les Tests Ont Été Menés ?

Pour analyser la performance de l'API, chaque site a utilisé un outil commun appelé SMART Bulk FHIR Client. Cet outil leur a permis de mettre en place leur environnement de test. Les organisations de santé ont enregistré le temps pris pour chaque étape dans le processus de récupération et de téléchargement des données.

Le focus était principalement sur six types de ressources couramment utilisées dans les soins aux patients : les données des patients, les interactions avec les professionnels de santé (rencontres), les conditions de santé, les documents médicaux, les observations comme les résultats de laboratoire, et les demandes de médication.

L'objectif des tests était d'extraire les données de santé pour des groupes de patients, en couvrant idéalement au moins un an d'informations. Les sites ont collaboré pour définir des groupes de patients basés sur des critères spécifiques, ce qui a aidé à simplifier leurs demandes.

#Défis Rencontrés Pendant les Tests

Tous les sites ont rencontré quelques défis durant le processus de test. Par exemple, les différents systèmes DSE ont leurs propres manières uniques de définir des groupes de patients. Un système, Cerner, limite la taille des groupes à 20 000 patients par liste, tandis qu'Epic conseille de garder les groupes sous 1 000 pour une meilleure performance.

Pendant la période de test, les sites ont appris à interagir avec les outils de leurs systèmes DSE. Cette courbe d'apprentissage a causé des retards, avec certains sites prenant jusqu'à 119 jours juste pour faire leurs premières demandes API. C'était leur première fois avec les APIs Bulk FHIR, ce qui signifiait qu'ils devaient établir de nouveaux flux de travail et configurations, souvent avec plusieurs équipes au sein de leurs institutions.

Des erreurs se sont également produites à cause de données incomplètes ou de configurations inadéquates de modèles, entraînant des retards et de la frustration. Cependant, en collaborant avec leurs fournisseurs DSE, ils ont pu résoudre des problèmes et améliorer leurs processus.

#Résultats des Tests

Après avoir complété les tests, les résultats ont montré que tous les systèmes ne performaient pas de la même manière. L'API sur mesure d'un site d'échange d'informations de santé a mieux fonctionné que certains systèmes DSE établis. Cela a encouragé des discussions sur comment les fournisseurs DSE pouvaient améliorer leurs systèmes pour fournir un meilleur accès aux données.

Le système Oracle Cerner a montré des vitesses d'export élevées, tandis que les systèmes Epic ont affiché plus de variations en performance. La vitesse moyenne des exports de données au site d'échange d'informations de santé était de plus de 11 000 ressources par minute, contre environ 8 000 ressources par minute pour Cerner et des vitesses plus lentes pour Epic.

Les tests avec l'outil SMART sur FHIR ont proposé une méthode alternative qui parfois offrait un accès aux données plus rapide que les APIs Bulk FHIR principales, soulignant des domaines où des améliorations pouvaient être faites.

#Observations sur les Types de Ressources

Parmi les six types de ressources testées, les observations, qui incluent les résultats de laboratoire et les signes vitaux, étaient les plus couramment trouvées et les plus rapides à exporter. En moyenne, les patients avaient environ 2 000 observations liées exportées, tandis que les autres types de ressources avaient autour de 300 chacun.

De plus, la taille de ces types de ressources variait, les observations étant plus petites en taille de fichier comparé aux autres types, ce qui signifie qu'elles pouvaient être exportées plus rapidement.

#Besoin d'Amélioration

Cette initiative de test a mis en lumière des opportunités claires pour les fournisseurs DSE. Beaucoup de domaines nécessitent une attention continue pour répondre aux besoins des professionnels de santé et des chercheurs. La performance des mises en œuvre actuelles n'était pas toujours suffisante pour soutenir divers cas d'utilisation pratiques.

Pour certaines demandes plus larges, faire plusieurs petites demandes une à une était parfois plus rapide que de faire une seule demande en vrac. Ça suggère qu'il pourrait y avoir des moyens d'améliorer le traitement des demandes en vrac en les faisant fonctionner plus en parallèle plutôt qu'en séquence.

Les outils actuels d'Epic ne supportent pas certains filtres utiles, ce qui pourrait potentiellement accélérer le processus en supprimant les données inutiles des demandes. En revanche, Cerner permet de tels filtrages.

#Avancer

En regardant vers l'avenir, améliorer les systèmes DSE pour soutenir les besoins de l'API Bulk FHIR doit rester une priorité. Alors que le paysage de la santé continue d'évoluer, répondre à la demande d'un partage efficace des données sera vital pour des soins aux patients efficaces et des initiatives de santé publique. Cela nécessitera une collaboration entre les fournisseurs DSE, les organisations de santé et les décideurs pour établir et affiner des métriques de succès.

Des recherches futures pourraient inclure des types de ressources supplémentaires et plus de sites de test. Ces efforts aideront à fournir une image plus claire de la performance de ces systèmes et là où ils pourraient faillir.

#Conclusion

Le passage vers l'Accès aux Données en Vrac dans le secteur de la santé marque une étape importante pour améliorer la manière dont les infos patients sont partagées. Bien que les premiers tests montrent des promesses, ils révèlent aussi qu'il y a de la place pour s'améliorer. Discuter des normes de performance et améliorer les systèmes existants sera essentiel alors que la santé continue d'avancer.

Avec des efforts conjoints de toutes les parties impliquées-les professionnels de santé, les développeurs technologiques, et les régulateurs-il y a une bonne chance que la vision d'un échange de données sans couture entre les systèmes de santé devienne une réalité. Atteindre cela ne soutiendra pas seulement de meilleurs résultats pour les patients mais améliorera aussi les initiatives de santé publique et les capacités de recherche.