Alors que nous annoncions le lancement de The Irish Eye, un introduction à la place la plus importante Dans cet article, nous explorons comment le Big Data remodèle notre façon de comprendre et de gérer la santé oculaire.
Le terme « Big Data » en ophtalmologie désigne des ensembles de données extrêmement volumineux qui, une fois analysés, révèlent des schémas, des tendances et des corrélations inaccessibles aux méthodes de recherche traditionnelles. L'analyse du Big Data a déjà un impact considérable sur le secteur de la santé : on peut citer l'analyse prédictive, les objets connectés dédiés au fitness, la télésurveillance médicale, l'aide à la décision clinique, la surveillance des maladies et la gestion de la santé des populations. Un avantage majeur de l'analyse du Big Data réside dans la réduction drastique du temps et des coûts nécessaires à la production de données importantes, susceptibles d'améliorer les soins, de sauver des vies et de diminuer les dépenses de santé.
Les données de santé sont utilisées depuis longtemps pour la recherche médicale, la planification des soins et l'élaboration des politiques. Le Big Data dans le domaine de la santé offre un potentiel considérable grâce à la capacité de regrouper des données collectées régulièrement à partir de multiples registres administratifs, sanitaires et démographiques. La numérisation des informations de santé pourrait bien, cependant, avoir révolutionné l'utilisation des données en recherche médicale. Par conséquent, le volume de données collectées dans le domaine de la santé a explosé ces dernières années, tandis que les avancées technologiques continuent d'accroître le volume et la nature des données de santé générées.
Le secteur des soins oculaires est en fait un pionnier dans l’exploitation des capacités du Big Data et de l’intelligence artificielle (IA), mais explorons d’abord les sources du Big Data.
Sources du Big Data dans le secteur de la santé
Dossiers médicaux électroniques (EMRLes dossiers médicaux électroniques (DME) constituent une source importante de données massives. Bien que des obstacles persistent quant à leur adoption généralisée en pratique clinique, ceux-ci s'atténuent et les professions de santé, y compris l'optométrie, ont largement adopté la transition vers les DME grâce à ces outils. logiciel convivialL'analyse des données des dossiers médicaux électroniques (DME) peut fournir des informations utiles à un cabinet médical (par exemple, les caractéristiques démographiques de ses patients) ou permettre une mise en commun des données afin d'améliorer le dépistage des maladies, les soins préventifs et d'offrir de nombreux autres avantages. En combinant les données des DME à travers les pays et les continents, il devient même possible d'explorer des questions de recherche relatives aux interventions ou aux résultats de santé associés aux maladies rares. Plus on exploite de données, plus elles attirent les menaces. C'est pourquoi Lutter contre les ransomwares grâce à la formation c'est un aspect que chaque cabinet médical traitant des données de patients devrait prendre au sérieux dans le cadre d'une approche plus globale. Assurer la sécurité des données dans le domaine des soins oculaires.
Les sources de Big Data dans le secteur de la santé s'étendent toutefois bien au-delà de ces sources d'information classiques. L'Internet des objets offre un potentiel considérable et fournit déjà d'importantes données de santé. Les technologies portables permettent désormais de suivre son rythme cardiaque, sa tension artérielle, son poids, son niveau d'activité et son niveau de stress. Des applications pour smartphone permettent de suivre le programme et l'intensité de l'exercice physique, la quantité et la qualité du sommeil, ainsi que d'autres indicateurs de forme physique et de santé. Les appareils et capteurs d'imagerie médicale exploitent désormais le potentiel de la « connexion » et sont en passe d'améliorer les soins de santé en fournissant en continu les données de millions de patients. Parmi les autres sources importantes de Big Data dans le secteur de la santé figurent la recherche pharmaceutique, les dossiers d'assurance maladie et les registres de séquençage génomique à participation volontaire. Les réseaux sociaux peuvent également constituer un canal complémentaire de données de santé, les patients étant prêts à partager des informations médicales très personnelles. Le crowdsourcing médical est un phénomène émergent qui crée et exploite les réseaux sociaux du secteur de la santé pour résoudre des problèmes de santé ou fournir des données de santé. Bien que récent, le crowdsourcing médical est déjà largement utilisé dans diverses disciplines médicales, notamment en ophtalmologie, où il a été exploré, par exemple, pour l'analyse d'images rétiniennes.
Bien que le Big Data ne puisse être analysé par les techniques conventionnelles de traitement des données, l'accès à ces données et leur analyse sont devenus plus faciles et permettent de tirer des conclusions autrement impossibles. En 2018, plus d'un million d'OCT ont été analysés grâce à l'IA, qui s'est avérée capable de les interpréter et de diagnostiquer des maladies oculaires avec autant d'expertise que des ophtalmologistes expérimentés. L'utilisation de l'IA à des fins diagnostiques et autres sera un élément essentiel des soins de santé de demain, exploitant l'augmentation des données disponibles pour améliorer les soins et répondre à la demande croissante de services de santé oculaire.
Avec l'aide d' Google Analytics pour les soins oculairesGrâce au Big Data et à l'intelligence artificielle, les professionnels de santé peuvent désormais proposer des analyses plus précises et des soins personnalisés. Par ailleurs, les objets connectés de suivi d'activité physique, la télémédecine et la surveillance à distance contribuent à améliorer la vie des patients. Le Big Data ouvrira également de nouvelles perspectives pour la recherche en permettant l'accès à des données interconnectées issues de biobanques, de dossiers médicaux électroniques, de mesures des résultats rapportés par les patients, de dispositifs de surveillance électronique automatiques et semi-automatiques, et des réseaux sociaux.
Big Data en optométrie
Les données optométriques ont rarement (voire jamais) été utilisées dans les applications de mégadonnées. Cependant, les données des dossiers médicaux électroniques collectées systématiquement par les optométristes sont peut-être uniques parmi tous les ensembles de données de santé en raison de leur capacité à cartographier avec précision les caractéristiques démographiques de la population. deuxième partie sur le Big DataNous explorerons plus en détail le caractère unique des données optométriques et la manière dont votre cabinet d'optométrie pourrait jouer un rôle important en contribuant à ces données.
