Quelle est la différence entre la qualité des données et la santé des données, s’il y en a une ?

Le secteur des soins de santé s’appuie fortement sur les données des patients et, en raison de leurs conséquences, il est essentiel de trouver un équilibre entre des données saines et des données de qualité. La qualité des données (QD) mesure l’état général des données, en évaluant des facteurs tels que l’exactitude, l’exhaustivité, la cohérence, la fiabilité et la validité.

Cela signifie essentiellement que toute erreur, incohérence ou inexactitude au sein de ces facteurs peut avoir un impact sur la qualité des données. En outre, les DQ reflètent le plus fidèlement possible les entités du monde réel. Par conséquent, elle doit également être complète et contenir toutes les informations nécessaires à l’utilisation prévue. Il ne doit pas manquer d’éléments critiques, tels que les allergies ou les schémas thérapeutiques. Le contrôle de la qualité des données est donc essentiel dans le secteur des soins de santé pour faciliter la gestion des risques, ainsi qu’une facturation rapide et précise.

Des données de qualité sont délibérément cohérentes, c’est-à-dire qu’elles ne contiennent pas d’informations contradictoires. La cohérence des données relatives aux patients est importante car elle peut avoir un impact sur les soins médicaux qu’ils recevront. La sortie de l’hôpital ne peut pas indiquer qu’un patient souffre d’une scoliose lombaire gauche alors que la description de l’image d’une autre clinique indique qu’il s’agit d’une scoliose thoraco-lombaire. Cela pourrait avoir une incidence sur les exercices correctifs conseillés par un physiothérapeute. La cohérence des données n’est pas valable au sein d’une seule entité, mais devrait être universelle dans tous les réseaux et applications qu’elle concerne.

Des données de haute qualité peuvent également être utilisées de manière cohérente pour prendre des décisions éclairées ou tirer des conclusions significatives. Cela les rend dignes de confiance et fiables, ce qui constitue les caractéristiques les plus cruciales dans le secteur des soins de santé. Leur validité doit répondre aux normes des règles et des paramètres fixés par le réseau, de sorte qu’elles soient accessibles dans le bon format et qu’elles se situent dans une fourchette irréprochable.

La dernière caractéristique importante des données de haute qualité est leur pertinence par rapport à l’objectif visé. Par exemple, il est possible qu’à l’occasion d’une greffe de moelle osseuse ou de certaines leucémies, le groupe sanguin du patient change. Ces informations doivent être enregistrées dans leur dossier, accessible dans tous les systèmes de données des urgences auxquels ce patient est susceptible d’accéder. En outre, l’unicité des données garantit leur accessibilité. L’unicité signifie qu’il n’y a pas de duplication ou de chevauchement des valeurs dans tous les ensembles de données.

Les données de santé : un besoin pressant pour notre système

D’autre part, nous avons les données de santé. Les données peuvent être considérées comme saines lorsqu’elles sont propres, complètes et conformes aux exigences légales et réglementaires. Cela signifie que les données sont accessibles à tous les membres de l’organisation, intéressés ou impliqués, par exemple un médecin généraliste, un orthopédiste et un patient. Les données sont saines lorsqu’elles sont facilement repérables, compréhensibles et pertinentes. Pour vérifier si les données que vous stockez sont saines, vous pouvez vérifier leur validité, leur exhaustivité et leur qualité suffisante pour produire des analyses sur lesquelles les décideurs (spécialistes et patients) peuvent s’appuyer.

Cela ne ressemble-t-il pas à la qualité des données ? Oui, c’est vrai ! Pour mieux comprendre la différence, imaginez le scénario suivant : vous allez dans une forêt et, d’un côté du chemin, vous voyez un arbre fort et haut, couvert de feuilles vertes. Vous l’identifiez facilement comme étant en bonne santé. Par contre, de l’autre côté du chemin, vous voyez un arbre qui est convoluté, qui pousse plus vers la gauche que vers la droite. Sa couronne a moins de feuilles et on peut y voir un trou. Même si les deux arbres poussent et peuvent propager leurs graines, l’un ne survit que si l’autre est en bonne santé. L’un des deux ne s’est pas bien adapté aux changements de son environnement.

Il en va de même pour les systèmes de données. Il est impossible de n’avoir que des données complètes et correctes dans votre système. Cependant, pour s’assurer que les données des patients sont de la meilleure qualité possible, l’entité peut les collecter de manière saine. La stratégie semble simple et s’appelle l’adaptation. Pour être immunisé contre les données de mauvaise qualité, l’ensemble de données doit être exposé à des données « réelles » et le système doit être constamment amélioré. Par conséquent, les données de santé signifient la flexibilité des données à s’adapter et à s’équilibrer autour d’un certain équilibre.

Pour maintenir l’harmonie, la base de données doit contenir des données propres et veiller à ce qu’elles soient collectées, structurées et stockées sans erreur. C’est ce qui garantit la qualité des données. Lorsqu’elles sont placées sur une plateforme de données telle que la Smart Data Fabric, celle-ci garantit que les données agrégées peuvent être utilisées dans différents environnements analytiques. Elles peuvent être encodées dans n’importe quel système. Elles sont flexibles, comme de l’argile, et peuvent être transformées en n’importe quel puzzle pour s’adapter à n’importe quel système et n’importe quel format, tout en conservant leurs propriétés.

La solution ultime – Le dossier de soins unifié

La question qui vient à l’esprit est la suivante : comment pouvons-nous disposer de ces données saines ? Comment les rendre accessibles, détaillées et pertinentes ? Présentons (brièvement) le dossier de soins unifié, qui permet aux patients d’accéder à tous les dossiers médicaux sous forme numérique. Il garantit la poursuite du traitement au sein du réseau hospitalier et au-delà. Il réduit la frustration des patients chroniques qui n’en finissent plus de remplir des données. En outre, il réduit le risque de prescrire le mauvais médicament ou de faire des examens en double et permet au spécialiste de transférer les données du patient à différentes entités en toute sécurité. Dans le dossier de soins unifié, aucune donnée ne manque, mais elles sont propres et saines, comme tout ce qui concerne nos soins de santé devrait l’être.

Nous savons que la frontière entre des données saines et de haute qualité semble mince, et qu’elle peut être difficile à comprendre pour beaucoup. Cependant, nous espérons que ce blog permettra de lever vos doutes et que nous saurons tous que les données peuvent être de haute qualité et saines, mais qu’aucune donnée ne peut être saine si elle n’est pas d’abord de qualité. Les données de santé sont simplement un terme plus large pour désigner la qualité des données. Néanmoins, nous avons besoin des deux pour garantir les meilleurs soins de santé possibles à tous, quelle que soit l’entité à laquelle vous vous adressez, ce qui pourra se produire une fois que le dossier de soins unifié sera mis en œuvre.

Lire aussi : Comment protéger les données si l’on ne sait pas où elles se trouvent ?