Comment la technologie peut libérer la valeur de SDOH

Étant donné l’importance du SDOH dans la détermination des résultats en matière de santé individuelle et de la population, il est clair que les payeurs et les prestataires peuvent bénéficier d’un dossier médical et social longitudinal complet et sécurisé qui saisit les points de données SDOH pour connecter les patients aux ressources communautaires qui répondent aux besoins sociaux non satisfaits – ce qui réduit frais de santé tout en améliorant la vie. En ayant des données SDOH disponibles au point de service, les cliniciens et autres soignants ont une vision globale du patient, leur permettant d’aborder les soins de manière holistique et d’agir.

Malheureusement, les efforts pour capturer et intégrer les données SDOH à travers le continuum des soins de santé ont été largement inefficaces et en proie à des problèmes d’interopérabilité, des lacunes culturelles et un manque de coordination. Une étude de Dartmouth de 2019 a montré que seulement 24% des hôpitaux et 16% des cabinets médicaux aux États-Unis ont signalé un dépistage des facteurs SDOH tels que l’insécurité alimentaire, l’instabilité du logement, la violence interpersonnelle, les besoins de transport et les besoins des services publics.

La technologie peut permettre de collecter et de synthétiser des données provenant de différentes sources et sous différentes formes (structurées et non structurées). Les outils de filtrage peuvent être complétés par des ensembles de données externes, tels que les 12 dimensions de l’environnement social, pour lesquels le CDC a créé un répertoire.

Ces données peuvent être incorporées dans les dossiers de santé longitudinaux de chaque patient. La numérisation des ensembles de données non structurés à l’aide d’algorithmes d’intelligence artificielle (IA) peut fournir une mine d’informations pour améliorer le dossier de santé longitudinal des patients.L’apprentissage automatique (ML) peut ensuite être appliqué pour construire des modèles pour les scores de risque médical et social des patients, le coût prédiction et comportement du patient.

La pandémie du COVID-19 a souligné l’importance de disposer de données vérifiées et de qualité accessibles aux prestataires de soins et aux fonctionnaires pour aider à lutter contre la propagation d’une maladie transmissible. La technologie peut alors permettre de synthétiser des sources de données de différents types – chaîne d’approvisionnement, registres de maladies, Internet des objets médicaux (IoMT) et données de traçage des contacts, par exemple – pour remédier à leurs incohérences, aider à identifier les erreurs ou les fausses déclarations, et intégrer de manière transparente des données crédibles. nouveaux flux. Une analyse appropriée effectuée en temps quasi réel peut guider les approches d’atténuation et les prévisions pour optimiser les ressources de santé. De même, les données SDOH accessibles et vérifiables permettent aux payeurs et aux prestataires de discerner et d’agir sur des facteurs sociaux spécifiques ayant un impact sur la santé des patients.

Le défi des données

L’industrie de la santé doit surmonter plusieurs obstacles pour tirer pleinement parti de la SDOH.

L’une est des données disparates et cloisonnées provenant de sources multiples dans les industries, les agences et les organisations des secteurs public et privé, chacune avec ses propres structures uniques.

Deuxièmement, environ 80% des données de santé ne sont pas structurées. Ces données peuvent prendre la forme de notes électroniques des cliniciens, d’informations rapportées par les patients telles que des messages de portail, des données IoMT et des transcriptions de visites de télésanté qui sont souvent difficiles d’accès. Les organisations de soins de santé ont besoin de capacités technologiques appliquées telles que le traitement du langage naturel (NLP), une assistance multilingue et des capacités de service de traduction, pour numériser ces données non structurées.

Les données non structurées telles que les notes manuscrites, les documents, le texte au format libre, les images et les enregistrements audio et vidéo doivent être numérisées et structurées pour être utilisées dans l’analyse appliquée afin de fournir des informations précieuses sur la prise de décision aux professionnels de la santé et aux autres parties prenantes autorisées de l’équipe de soins.

Une façon de garantir la divulgation et l’utilisation autorisées de SDOH et d’autres données de santé consiste à tirer parti de la technologie du grand livre distribué (DLT) pour un partage sécurisé et autorisé en temps quasi réel et à un niveau granulaire. Cette approche garantit la fiabilité des données et de leur (s) source (s), la transparence nécessaire à la prise de décision et permet également aux parties concernées de voir les mêmes données sans aucun rapprochement.

Toute stratégie de partage des données des patients entre les parties prenantes doit faire de la santé protégée et d’autres informations personnellement identifiables une priorité absolue. Les garanties peuvent inclure des données biométriques pour une vérification et une correspondance appropriées de l’identité du patient. Les données doivent être cryptées au repos et en transit.

Troisièmement, dans le domaine des déterminants sociaux, il existe des parties prenantes qui ne sont pas soumises aux réglementations HIPAA, il est donc nécessaire d’obtenir et de gérer le consentement des patients pour le partage de données avec et entre les parties prenantes. En conséquence, la technologie sous-jacente doit intégrer une capacité de gestion du consentement pour garantir le partage de données autorisé par le patient avec une piste d’audit immuable des divulgations.Elle doit également prendre en charge des approches de communication multicanaux pour obtenir et gérer le consentement, telles que les applications mobiles, le texte sécurisé. , audio et vidéo. Si le consentement est obtenu par l’intermédiaire d’un soignant, la saisie de la vérification électronique des visites (EVV) est un autre point de données clé qui doit être enregistré.

Tout comme différents systèmes de données ont besoin d’un moyen de communiquer les uns avec les autres, les différentes parties prenantes du SDOH doivent pouvoir échanger des informations en toute sécurité. Un moteur de communication de nouvelle génération qui fournit des capacités de communication sécurisées de bout en bout pour B2B et B2C à l’aide de protocoles tels que Email, SMS, MMS avec des extensions vers des logiciels de messagerie instantanée largement utilisés peut éliminer les barrières de communication entre les plans de santé, les hôpitaux, les cliniques et les services sociaux agences et patients.

En outre, la technologie prenant en charge les réseaux SDOH doit avoir une interface utilisateur simple et un flux de travail facile à naviguer à partir duquel les données peuvent être consultées, importées ou exportées. La prise en charge des principales catégories de données sur les patients et des sources d’informations est cruciale pour la création de dossiers de santé longitudinaux, y compris les données cliniques, les données de réclamations administratives, les ordonnances, les données démographiques, les registres de maladies, les tests d’immunité, l’emploi, les données de capteurs, les données SDOH et bien d’autres. Alors que certains ensembles de données sont normalisés, d’autres doivent être traduits à partir de données non structurées pour être accessibles.

Si le COVID-19 a exposé les problèmes de santé causés par des facteurs sociaux, il a également souligné l’importance de la chaîne d’approvisionnement physique, en particulier en temps de crise. Une approche efficace des soins de santé comprend une intégration quasiment en temps réel des données de la chaîne d’approvisionnement provenant de différents fournisseurs de services médicaux / de soins de santé ainsi que de sociétés de livraison telles que FedEx et UPS.

Conclusion

Améliorer la santé des individus et de la population tout en réduisant les coûts des soins de santé est une victoire pour les patients, les prestataires, les communautés et les payeurs. Pour atteindre cet objectif, les intervenants de la santé doivent saisir et exploiter les déterminants sociaux des données sur la santé, qui, selon la recherche, représentent la grande majorité des résultats pour les patients et des tendances de la santé de la population. En garantissant l’accès à des données SDOH pertinentes et fiables provenant de sources vérifiées, les professionnels de la santé peuvent identifier et atténuer les risques pour la santé qui submergent notre système. Cela peut être fait en déployant une technologie de collaboration multipartite avec un dossier de santé longitudinal pour optimiser la coordination des soins et les mesures de santé de la population.

Rahul Sharma est le PDG de HSBlox, qui permet la stratification des risques SDOH, la coordination des soins et le partage de données autorisé via sa plate-forme de santé numérique.