Systèmes intelligents pour l informatique appliquée à la Santé et la gestion de la population Création de solutions intégrées

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1 50 années de croissance, d innovation et de leadership Systèmes intelligents pour l informatique appliquée à la Santé et la gestion de la population Création de solutions intégrées Un livre blanc de Frost & Sullivan

2 Frost & Sullivan Introduction... 3 La nécessité d une informatique de santé intelligente... 4 Définition d un objectif pour les systèmes intelligents... 5 Infrastructure des systèmes informatiques intelligents appliqués à la santé... 6 Soins centrés sur le patient et demande de systèmes intelligents... 8 Conclusion Références SOMMAIRE

3 Systèmes intelligents pour l informatique appliquée à la santé et la gestion de la population Création de solutions intégrées INTRODUCTION Partout dans le monde, les nations cherchent à améliorer le niveau de santé de leur population, à préserver la qualité et à réduire les coûts liés aux soins (Dentzer, 2013). Mentionné pour la première fois en 2008 dans une publication du Dr. Don Berwick et de deux de ses collègues, ce triple objectif est devenu une priorité pour les pays d Europe, du Moyen-Orient, d Amérique latine, de la région Pacifique, ainsi que pour les États-Unis. Face aux accusations de mauvaise qualité des soins dans le pays, David Cameron, Premier Ministre du Royaume-Uni, a récemment nommé Don Berwick à la tête d un groupe de travail visant l amélioration des systèmes de contrôle du National Health Service, le service de santé publique britannique. Dans le même temps, la Chine est sur le point de concevoir une infrastructure informatique qui permettra à quelques hôpitaux de partager efficacement les dossiers médicaux d une population en perpétuel mouvement entre la ville et la campagne et d est en ouest. Le Canada, la France et l Allemagne se sont tous lancés dans l analyse approfondie de technologies qui permettraient d adapter les politiques de paiement liées aux groupes de diagnostics et aux structures de coûts en fonction d évaluations de la valeur réelle des fournitures et des articles achetés. Au Moyen-Orient, l Arabie Saoudite construit des hôpitaux de luxe dans l optique d améliorer l expérience des patients et les inciter à se faire soigner (et donc à dépenser) dans leur pays. L Amérique latine a décidé de déployer des dossiers médicaux numériques afin de relier les services de santé et d améliorer la qualité des soins dans tout le pays. Malgré tout cela, la poursuite de ce triple objectif en est encore à ses balbutiements. Quel que soit le résultat qu obtiennent ces nations dans leurs efforts d exploration, d adaptation et d évaluation de la transformation de leur service de santé public, l un des premiers enseignements, ou principe sous-jacent, est le besoin fondamental d un système d analyse du Big Data. Cette évolution vers une analyse avancée du Big Data est la conséquence directe de l explosion des données cliniques désormais hébergées dans des dossiers médicaux numériques, ainsi que du bouleversement du paradigme de remboursement des établissements de santé, davantage basé sur les résultats cliniques que sur le nombre de consultations (Barr, 2013). Selon le magazine Hospital & Health Networks, «étant donné que les résultats cliniques sont au cœur des nouveaux modèles de soin et de remboursement, qui favorisent la responsabilisation et les achats basés sur la valeur, de plus en plus de responsables d établissements de santé cherchent à s assurer qu ils tirent pleinement parti des données afin d améliorer leur travail et leurs soins» (Barr, 2013). Aux États-Unis, cet effort de meilleure utilisation des données a conduit à développer l exploitation des dossiers médicaux numériques de manière à favoriser la participation du patient, y compris leurs communications conformes HIPAA avec les docteurs (Morrissey, 2013). Qui plus est, cet effort doit permettre une «vue en aval» de toutes les informations de santé par les patients. Ceux-ci ont eux-mêmes et où qu ils se trouvent la possibilité de télécharger des informations de santé pertinentes (via la télémédecine ou autre dispositif de santé mobile) sur une plateforme numérique accessible par le personnel soignant, qui peut ainsi consulter, interpréter, diagnostiquer, commenter, prescrire ou intervenir au besoin. L objet de ce livre blanc est : (1) d explorer les besoins informatiques d un secteur de santé interactif en constante progression avec un modèle centré sur le patient, et (2) d identifier les caractéristiques de systèmes véritablement intelligents permettant de définir une nouvelle approche des soins et de regrouper et consulter les données médicales. Cette approche comprend également la gestion analytique de la population avec à terme l intégration aux protocoles financiers concernés afin d offrir un outil décisionnel rationnel facilitant la maîtrise des coûts. Frost.com 3

4 Frost & Sullivan LA NÉCESSITÉ D UNE INFORMATIQUE DE SANTÉ INTELLIGENTE Tandis que la technologie s installe de plus en plus sur le terrain des soins, des diagnostics et des traitements, les professionnels de la santé comme les patients réclament des outils pour regrouper toutes les données médicales individuelles. Cependant, la consolidation et la documentation des données ne suffisent pas, car la multiplicité des solutions de stockage et de formatage des données ne permet pas une véritable interopérabilité. La prolifération des plateformes propriétaires de dossiers médicaux numériques ne participe pas à l uniformisation, mais aboutit plutôt à de multiples systèmes incapables de «se parler». D où la demande mondiale croissante pour des systèmes véritablement intelligents où les données circulent au sein d une infrastructure collaborative entièrement connectée. Avec l adoption de ces systèmes intelligents, ces données médicales pourraient être analysées par différents algorithmes pour gagner en visibilité et améliorer les soins prodigués aux individus. Géographiquement dispersés, les professionnels de la santé ont également besoin d un partenaire technologique qui sécurise la communication en temps réel des données médicales tout au long des soins. La capacité à exploiter les informations afin d élever le niveau de qualité des résultats dépend fortement de la technologie utilisée pour intégrer et connecter les systèmes informatiques destinés à créer un réseau intelligent (Kilo, 2005). Qui plus est, la demande de données médicales en temps réel, combinée à la nécessité croissante de solutions d entreprise, a révolutionné l informatique appliquée à la santé. Au cours de ces dernières années, qui ont vu le développement d une nouvelle génération de technologies informatiques pour la santé, les solutions de gestion des informations ont bouleversé la façon dont nous concevons la collecte et le stockage des données médicales. Parallèlement, cette avancée rapide a donné un nouvel élan au développement d un système de traitement véritablement intelligent des données médicales. Conséquence directe, le Big Data et les outils d analyse sont désormais une composante commune et nécessaire de toute solution de système intelligent évolutive. Ces outils d analyse reposent sur l enregistrement, l échange et l intégration de données sur des systèmes qui, pour la plupart, sont basés sur des plateformes logicielles non compatibles. Ce mouvement vers les systèmes intelligents est apparu parallèlement à la convergence des entités dédiées à la santé et à la transformation organisationnelle, visible notamment dans l évolution vers des organismes de soin responsables (Accountable Care Organizations, ACO), aux États-Unis. La migration massive des données médicales vient soutenir cette tendance. Cette convergence en temps réel des données de santé et des données des payeurs devrait également contribuer à résoudre les problèmes d interopérabilité des dossiers médicaux numériques en imposant une connectivité universelle et une interface dédiée via des serveurs intégrés. Une fois les données correctement organisées et à même de circuler librement, les applications d analyse permettront enfin de rechercher et de segmenter les informations selon des critères démographiques, d antécédents familiaux, sociaux, économiques, d éligibilité à l assurance, d état de santé ou toute autre variable hébergée de façon sécurisée sur une plateforme commune. 1 Système intelligent (santé) : tout système formel ou informel permettant le regroupement, l accès et le traitement des données médicales pour interprétation et prise de décisions avisées. 4 Frost.com

5 Systèmes intelligents pour l informatique appliquée à la santé et la gestion de la population Création de solutions intégrées Avec une telle infrastructure, il serait possible de passer d un simple outil de recherche des données médicales à un système d intelligence artificielle de gestion des informations qui agirait sans nécessiter d intervention humaine pour le rassemblement et l exploration des données en vue de leur interprétation. Ce système intelligent est la clé de la transformation pour tout gouvernement ou établissement de santé qui choisirait de se mesurer à ce défi moderne : créer un nouveau workflow pour les données de santé, c est-à-dire instaurer des soins collaboratifs centrés sur le patient, et au final offrir cette qualité de soins à un moindre coût. DÉFINITION D UN OBJECTIF POUR LES SYSTÈMES INTELLIGENTS Cependant, même motivé par des incitations financières, le secteur de la santé ne dispose pas d une solution informatique dont l objectif est d améliorer les soins tout en exploitant le savoir-faire des responsables informatiques en matière de systèmes intelligents. Même si l introduction des dossiers médicaux numériques a constitué un grand pas vers ce but, un article du Health Affairs déclare : «la politique gouvernementale en matière d informatique appliquée à la santé s est davantage concentrée sur les problèmes clés tels que l interopérabilité technique, la confidentialité et la sécurité. On a supposé tacitement que les normes d interopérabilité garantiraient automatiquement la libre circulation des informations entre systèmes, ce qui au final entraînerait l amélioration rapide des décisions et résultats médicaux» (Carolyn M. Clancy, 2009). Ces suppositions se sont révélées fausses. L évolution des systèmes intelligents a pour l instant peu contribué à améliorer les résultats cliniques. Bien sûr, la qualité est un objectif implicite, mais à ce jour, le succès n a pas été suffisamment probant pour transformer les modèles de prestation traditionnels de soins aux États-Unis et ailleurs. Pour concevoir un système intelligent appliqué à la santé, il est essentiel de définir un produit final offrant une vision holistique de la santé. Ceci permettra de définir les concepts nécessaires ainsi que les règles de réponse implantées. Si les règles de réponse sont dominées par des critères de facturation, alors l objectif d amélioration des résultats sera compromis. Par conséquent, si l amélioration des résultats des soins aux patients est définie comme l objectif majeur, l architecture d un système véritablement intelligent pour les applications de santé doit être conçue pour détecter et capturer les données médicales pertinentes telles que le diagnostic primaire, les antécédents familiaux, la comorbidité, les immunisations, les résultats de tests en laboratoire, etc. Le système stockera alors ces informations sous forme de variables ou de concepts élémentaires, et pas comme de simples champs de données. Si toutes les informations du patient sont transformées en concepts, le système peut établir un protocole de situation pertinent ou un bilan de santé individuel. Il analyse alors les champs en mémoire, un peu comme le feraient des moteurs de recherche tels que Google, et recherche des mots et des phrases clés en ligne pour trouver des règles de réponse applicables en se basant sur des algorithmes de concepts associés à l intelligence médicale. Il localise les règles de réponse applicables, telles que l identification du concept des antécédents familiaux, puis recherche les informations liées par exemple à des antécédents de cancer du côlon et prend des mesures. Le système, en toute autonomie, génère alors un avertissement électronique pour le médecin principal et vérifie si une coloscopie a été réalisée. Si ce n est pas le cas, et pour faire face au risque élevé de développement de polypes cancéreux dans le côlon du patient au vu de ses antécédents familiaux, le système planifie une coloscopie et informe le patient par de son rendez-vous. Frost.com 5

6 Frost & Sullivan Tout ceci est rendu possible grâce à l établissement de concepts de données médicales, de sous-objectifs (y compris le codage CIM-10 pour les remboursements) et de règles de réponse. Avec la santé pour objectif ultime, le système cherche à déceler les facteurs de risques les plus critiques auxquels fait face le patient en définissant des concepts issus des découvertes sur le génome humain. Il relie les tests et les dépistages afin d établir une vue holistique sur la santé physique et mentale, la généalogie et la catégorie socioéconomique du patient. Enfin, il œuvre pour améliorer la santé du patient. Le but ultime du système est d éliminer les variances ou les variables indépendantes qui montrent une forte corrélation ou probabilité d apparition de maladies chroniques ou dégénératives telles que le diabète, l insuffisance cardiaque, l AVC et le cancer. Au-delà de ces préoccupations immédiates centrées sur le patient, il faut également qu il y ait des relations numériques avec un flux de données médicales pertinent entre les systèmes intelligents et les dispositifs médicaux de dernière génération. Les données relatives au patient peuvent ainsi être exploitées dans les sorties des dispositifs médicaux intelligents afin d informer les professionnels de la santé de toute contre-indication, des niveaux d électrolytes du patient et des données de ses signes vitaux qui pourraient suggérer une maladie émergente. Une fois ces dangers imminents identifiés électroniquement, le système intelligent génère une communication destinée à tous les professionnels de la santé impliqués dans la vie du patient afin d éviter les cas d urgence ou les admissions à répétition à l hôpital. INFRASTRUCTURE DES SYSTÈMES INFORMATIQUES INTELLIGENTS APPLIQUÉS À LA SANTÉ L un des principaux obstacles à la réalisation de tous les bénéfices d un système informatique intelligent appliqué à la santé est la conception d une infrastructure sous-jacente qui prendrait en charge la circulation des données entre les divers systèmes cliniques où les données sont collectées et stockées. Le mouvement des données est limité par la grande variété de systèmes et plateformes propriétaires qui constituent l infrastructure sous-jacente d agrégation des données. En outre, les interfaces utilisateur de beaucoup de ces systèmes freinent l entrée de données, soit en étant trop confuses soit en étant trop complexes du point de vue des formats et interfaces utilisés. Malheureusement, très peu d applications informatiques appliquées à la santé disposent d interfaces intuitives. Les professionnels de santé expriment souvent leur mécontentement face à l impact de ces systèmes sur leur travail, car la saisie de données y est souvent mal conçue, entraînant des risques de données incomplètes ou même d erreurs, avec les risques associés pour le patient. (Johnson, 2011). «Malheureusement, faute d une prise en compte systématique des besoins liés aux utilisateurs, aux tâches et aux environnements, les systèmes informatiques de santé présentent souvent des interfaces utilisateur (UI) et des conceptions de flux d applications (AF) médiocres, un obstacle majeur pour leur adoption généralisée et une utilisation au quotidien. Les UI et AF mal conçus peuvent également générer des effets indésirables, entraînant une baisse de l efficacité, une moins bonne qualité de soins, voire une menace pour la sécurité des patients. De ce fait, ces systèmes ne respectent pas leurs promesses. Leurs utilisateurs sont de plus en plus mécontents et abandonnent souvent leur utilisation.» (Zheng, 2008) Le mouvement des données au sein de l infrastructure informatique d un même établissement de santé est lui aussi limité par l absence de plateforme commune. La collecte de données toujours complètes et précises est directement affectée par la diversité des interfaces utilisateur et le manque de convivialité des systèmes informatiques médicaux. 6 Frost.com

7 Systèmes intelligents pour l informatique appliquée à la santé et la gestion de la population Création de solutions intégrées Comme les systèmes informatiques appliqués à la santé s appuient de plus en plus sur les données à travers l ensemble du processus de soins, la capacité à rationaliser leur mouvement et leur intégration devient un facteur de succès essentiel pour les établissements qui veulent bénéficier de meilleurs résultats, d outils d analyse prédictive et d une visibilité exploitable sur la gestion de la santé de la population. L intégration et la normalisation de données issues d un vaste panel de solutions, de dispositifs et de systèmes informatiques médicaux sont un exercice complexe, même sur une plateforme commune qui faciliterait la circulation des données. Le fait d exploiter une plateforme commune ne résout pas tous les défis liés à la transformation vers un système informatique intelligent appliqué à la santé, mais c est un facteur essentiel pour établir l infrastructure qui permettra cette transformation. Les données en entrée proviennent d un large éventail de sites, de dispositifs et de systèmes. La liste ci-dessous classe ces flux de données par ordre de priorité en termes de nécessité d intégration sur une plateforme de systèmes intelligents. Dossiers médicaux numériques créés et maintenus par les établissements de soins, les spécialistes et les médecins généralistes. Fichiers d imagerie médicale. Données d analyses générées dans les établissements de santé. Données d analyses générées par des systèmes à domicile et des dispositifs personnels/ mobiles. Rapports de diagnostics en laboratoire. Terminaux mobiles au lit du patient. Données pharmaceutiques sur les médicaments délivrés. Dans un futur proche, de nouveaux types de données seront intégrées, issues de sources moins fréquemment utilisées par le personnel soignant et les systèmes informatiques actuels. La liste ci-dessous classe ces flux de données par ordre de priorité en termes de nécessité d intégration sur une plateforme de systèmes intelligents. Données de réclamations. Analyses et données génomiques et protéomiques, hébergées sur un serveur central. Applications mobiles liées à la santé. s, SMS. Recherches publiées. Réseaux sociaux. Compte tenu de ce besoin fondamental d intégration et de circulation des données, les prestataires de soins de santé cherchent de plus en plus à réduire le nombre de plateformes fournisseurs différentes existant dans leur infrastructure informatique. Si la tendance consiste souvent à se tourner vers un fournisseur majeur de solutions de dossiers médicaux numériques, cette stratégie a aussi ses limites et accroît le risque de se retrouver «captif» du fournisseur en question. De plus elle ne tient pas compte du nombre croissant de données Frost.com 7

8 Frost & Sullivan qui proviennent d applications et de dispositifs personnels ou d interfaces et de plateformes qui ne présentent pas les mêmes problèmes que les interfaces lourdes et complexes utilisées traditionnellement dans les systèmes informatiques cliniques. Une alternative à cette approche monofournisseur consiste à rechercher des applications et solutions bâties sur des systèmes d exploitation d entreprise ou grand public plus communs, ce qui permet de pouvoir s appuyer sur une plateforme fiable et plus universelle. Ces plateformes prennent en charge les architectures client/serveur et de type Cloud, et les dispositifs et interfaces auxquelles sont habitués les patients et soignants. Elles offrent généralement des interfaces utilisateur graphiques plus intuitives, ce qui réduit la formation nécessaire et facilite la transition de l établissement de soins vers une informatique de santé «intelligente». SOINS CENTRÉS SUR LE PATIENT ET DEMANDE DE SYSTÈMES INTELLIGENTS Le concept de soins centrés sur le patient n est pas nouveau! Il remonte en fait au serment d Hippocrate : «je m abstiendrai de tout mal», ce qui signifie bien sûr que tous les prestataires de soins de santé, quels qu ils soient, s engagent à ne pas faire de mal à leurs patients. Cependant, la médecine a évolué et s est fragmentée en de multiples spécialités et modes de soins associés. Cette évolution vers une approche centrée sur le patient est aussi l occasion pour le monde médical dans son ensemble de s adapter et d améliorer considérablement les résultats via : L élévation du niveau de santé global du patient. La réduction des redondances de ressources médicales et des coûts. Le lissage des primes d assurance-maladie pour couvrir les véritables coûts d utilisation. L introduction de facteurs d efficacité directement induits par le comportement du patient. Un recentrage des priorités des prestataires de soins vers un objectif de guérison complète plutôt que le simple traitement de symptômes. L éducation des patients sur la façon d entretenir leur santé et de prévenir les risques. L accès universel aux données de santé, aux coûts des procédures et aux remarques des médecins par le biais d Internet. La libre circulation des données entre les systèmes de toutes les parties prenantes (payeurs, prestataires, établissements de santé, centres d imagerie, laboratoires, maisons médicalisées et dispositifs de télémédecine). L agrégation «intelligente» et en temps réel des informations du patient, disponible pour tous les prestataires de soins de santé. Le développement de nouvelles applications pour gérer ou participer à la gestion des maladies, l éducation à la santé et la construction de plans de santé personnels. 8 Frost.com

9 Systèmes intelligents pour l informatique appliquée à la santé et la gestion de la population Création de solutions intégrées Pour atteindre un tel niveau de soins centrés sur le patient, il faut développer l utilisation des technologies numériques et de l Internet jusqu à les ancrer dans les habitudes. Cela est possible en introduisant un système intelligent pour établir des réseaux centrés sur le patient où toutes les parties prenantes peuvent interagir et participer à la gestion et à la prestation des soins (patient, familles, organismes de remboursement, prestataires et employeurs). Les patients seront beaucoup plus motivés dans leurs traitements s ils sentent avoir établi des relations personnalisées avec chaque acteur du continuum de santé. Ceci souligne encore davantage le besoin d une plateforme permettant la libre circulation des données et offrant des interfaces intuitives, accessibles sur PC, tablettes et périphériques mobiles. Pour cela, une solution de systèmes intelligents devra également assurer le stockage de données confidentielles et propriétaires, et leur accessibilité pour toutes les parties prenantes (sans limites géographiques) grâce à des normes d interopérabilité universelles (télémédecine, santé mobile --mhealth). Les modèles de soins centrés sur le patient sont aujourd hui une réalité. Certes, ils requièrent des applications technologiques qui jusqu à récemment n avaient pas été intégrées pour former un véritable système, mais la demande mondiale vers une évolution des modèles économiques, l éducation individuelle et la responsabilisation en matière de santé transforment les prestations de santé à un niveau global. Modèle de prestation du système intelligent pour les soins centrés sur le patient Liste des remboursements Données de réclamations Données de paiements réalisés Soins de santé essentiels Interopérabilité des dossiers médicaux numériques Imagerie médicale (IRM, radiographie) Connectivité du dispositif médical mobile Kiosque de communication avec les patients Lecteur de code-barres pour pharmacie (réapprovisionnement en ligne) Résultats de laboratoire Équipement de diagnostic Solutions de poche pour le personnel soignant (applications sur tablettes) Dispositifs d analyse pour le patient Codage CIM-10 Classement américain DRG Facturation Comptabilité HÔPITAL ORGANISME DE REMBOURSEMENT FLUX DES DONNÉES PATIENT INTÉGRATION CLINIQUE SERVEUR INTÉGRÉ (PLATEFORME UNIQUE) MAISON MÉDICALISÉE Télémédecine (poids, tension artérielle, glycémie, respect du traitement, gestion de la maladie, éducation à la santé, sessions sur le bien-être) Interopérabilité des dossiers médicaux numériques (téléchargement bidirectionnel des données) Applications de rappel de rendez-vous pour smartphone Mises à jour synchronisées du dossier médical personnel et portabilité des données (stockage dans le cloud) Interopérabilité des dossiers médicaux numériques Imagerie médicale (IRM, radiographie) Connectivité du dispositif médical mobile Kiosque de communication avec les patients Lecteur de code-barres pour pharmacie (réapprovisionnement en ligne) Résultats de laboratoire Équipement de diagnostic Solutions de poche pour le personnel soignant (applications sur tablettes) Accès aux s pour le personnel soignant Source: Frost & Sullivan Frost.com 9

10 Frost & Sullivan CONCLUSION Les forces économiques, politiques et de consommation en présence poussent à une véritable transformation et intégration des prestations de soins de santé. De ce fait, partout dans le monde le secteur de la santé reconnaît la nécessité d une technologie avancée et d outils d analyse Big Data pour relier les organismes de remboursement, le personnel soignant, les systèmes informatiques, les employeurs et désormais les patients, et leur permettre d échanger des informations dans le but d améliorer les résultats des soins. Avec une telle intégration, un cycle de soins réellement collaboratif devient possible. Une nouvelle génération de systèmes intelligents permettant d agréger les flux de données, de garantir l interopérabilité, de développer des processus pour les dispositifs médicaux et de faciliter l évolution des applications de télémédecine est en train de voir le jour. La conception de ces systèmes intelligents doit inclure une passerelle de connectivité viable pour les patients, permettant une interaction numérique avec toutes les parties prenantes du continuum de soins (modèle centré sur le patient). En outre, les systèmes intelligents doivent aussi intégrer les outils informatiques appliqués à la santé nécessaires pour gérer les populations définies, avec pour triple objectif d améliorer l état de santé global, la qualité des soins et l expérience du patient, et de réduire les coûts. Sans un système intelligent sophistiqué, les modèles de soins ne bénéficient pas du niveau technologique requis pour assurer la bonne circulation des données dans une infrastructure d entreprise, privant ainsi ses utilisateurs d une formidable opportunité de transformation des services de santé. Frost & Sullivan approuve le développement et l adoption de systèmes intelligents appliqués à la santé, qu elle considère comme des catalyseurs critiques pour l instauration de soins de santé véritablement collaboratifs. La demande en matière de traitement et d utilisation du Big Data continuera à croître et les systèmes intelligents sont la seule solution plausible et maîtrisée pour exploiter efficacement une telle masse de données médicales. Mais pour faire de ces systèmes une réalité, il faut opter pour une plateforme fiable et sécurisée, permettant la circulation et l intégration des données et offrant des interfaces utilisateur intuitives sur une large gamme de systèmes et de dispositifs, destinés à la fois aux établissements, aux professionnels et aux patients. Il incombe aux fournisseurs de technologies médicales et de systèmes informatiques appliqués à la santé d identifier et d adopter une plateforme informatique fiable et sécurisée qui prenne en charge la circulation et l intégration des données pour de multiples applications et types de systèmes. Toutes les applications et solutions médicales actuelles et futures doivent être conçues pour s intégrer à ce monde de systèmes intelligents destinés à l informatique de la santé et à la gestion de la population. Pour chaque organisme ou établissement de santé, le défi est de construire une solution qui prenne en charge ce modèle de systèmes intelligents et qui offre la flexibilité nécessaire pour collecter, intégrer et faire circuler les données. 10 Frost.com

11 Systèmes intelligents pour l informatique appliquée à la santé et la gestion de la population Création de solutions intégrées RÉFÉRENCES 1 Paul Barr «Health Systems Get Help With Big Data» (Exploitation du Big Data dans les systèmes de santé), magazine Hospitals & Health Networks de juin 2013, section Analyze This: 16 2 Carolyn M. Clancy, Kristine Martin Anderson et P. Jon White «Investing in Health Information Infrastructure: Can it help Achieve Health Reform?» (Investir dans une infrastructure de données médicales favorise-t-il la transformation des systèmes de santé?) magazine Health Affairs, 28, n 2 (2009) : Susan Dentzer «The Triple Aim Goes Global, And Not a Minute Too Soon» (Le triple objectif enfin en mire des nations du monde entier) magazine Health Affairs, 32, n 4 (2013) : John Morrissey «The Engaged Patient» (Favoriser la participation du patient), magazine Hospitals & Health Networks de juin 2013, section Connecting The Continuum: Johnson CM, Johnston D, Crowley PK, et al. «EHR Usability Toolkit: A Background Report on Usability and Electronic Health Records» (Rapport de fond sur l utilisation des dossiers médicaux numériques), préparé par Westat sous le contrat n HHSA I. Publication AHRQ n EF. Rockville, MD : Agency for Healthcare Research and Quality (agence américaine pour la recherche et la qualité des soins de santé). Août Kai Zheng, et al. «An Interface-driven Analysis of User Interactions with an Electronic Health Records System» (Analyse des interactions sur les interfaces de gestion des dossiers médicaux numériques). Magazine J Am Med Inform Assoc 2009 ; 16: Frost.com Frost.com 11

12 Silicon Valley 331 E. Evelyn Ave. Suite 100 Mountain View, CA Tél Fax San Antonio 7550 West Interstate 10, Suite 400, San Antonio, Texas Tél Fax London 4, Grosvenor Gardens, London SWIW ODH,Royaume-Uni Tél +44 (0) Fax +44 (0) GoFrost A PROPOS DE FROST & SULLIVAN Frost & Sullivan, cabinet conseil en stratégie, accompagne le développement, les innovations et le leadership de ses clients pour les aider à répondre aux défis mondiaux et à exploiter les opportunités de croissance associées, qui feront le succès ou l échec des acteurs du marché d aujourd hui. Depuis plus de 50 ans, nous développons des stratégies de croissance pour les entreprises classées au Global 1000, les sociétés émergentes, le secteur public et la communauté financière. Votre organisation est-elle préparée pour la prochaine vague de convergence industrielle, de technologies de rupture, d intensification de la concurrence? Evalue-t-elle les tendances de fond, les meilleures pratiques innovantes, l évolution de la dynamique de la clientèle et les économies émergeantes? Contactez-nous. Commencez la discussion. Pour plus d informations sur les droits d utilisation, veuillez écrire à : Frost & Sullivan 331 E. Evelyn Ave. Suite 100 Mountain View, CA Auckland Bahrain Bangkok Beijing Bengaluru Bogotá Buenos Aires Cape Town Chennai Colombo Delhi / NCR Detroit Dubai Frankfurt Iskander Malaysia/Johor Bahru Istanbul Jakarta Kolkata Kuala Lumpur London Manhattan Mexico City Miami Milan Mumbai Moscow Oxford Paris Pune Rockville Centre San Antonio São Paulo Seoul Shanghai Shenzhen Silicon Valley Singapore Sophia Antipolis Sydney Taipei Tel Aviv Tokyo Toronto Warsaw Washington, DC