Rôle de la PNL dans le lien entre les déterminants sociaux et les maladies cardiaques | Technologie et IA
Même avec des progrès médicaux importants et un meilleur accès aux soins de santé, les maladies cardiaques restent la principale cause de décès dans le monde. Bien que cela ne soit que préoccupant, les risques de maladie cardiaque et d’autres maladies chroniques ont été amplifiés en raison de l’impact du COVID-19 et de ses liens avec des effets néfastes sur le système cardiovasculaire.
Alors que les connaissances conventionnelles nous ont amenés à croire qu’une alimentation saine et l’adoption d’un mode de vie actif peuvent aider à se prémunir contre la propension à des maladies qui ne conduisent à des maladies chroniques, il n’est pas si simple de prévoir et de prévenir les maladies. Ces comportements contribuent certainement à la santé globale, mais ce n’est qu’une pièce du puzzle. Afin d’obtenir une image complète de la santé d’un patient, nous devons commencer à mettre davantage l’accent sur les deux facteurs cliniques associés à une grande variété de déterminants sociaux pour leur donner les meilleures chances de mener une vie saine et sans maladie.
Les déterminants sociaux sont classés comme des éléments qui ont un impact direct sur la santé d’une personne au-delà des maladies ou des médicaments, tels que l’accès à une alimentation saine, la sécurité personnelle, le logement, l’emploi, l’alphabétisation, la famille, l’emploi et la liberté personnelle. Ceux-ci sont souvent plus importants que le traitement clinique lorsqu’il s’agit de gérer des maladies comme les maladies cardiaques. Mais sans en savoir plus que les résultats d’un test diagnostique ou ses antécédents médicaux, il est impossible de comprendre l’histoire complète de la façon dont le patient est arrivé à ce point et de ce qui pourrait avoir un impact sur sa capacité à aller mieux.
PNL et déterminants sociaux
Il est difficile d’argumenter contre l’influence des déterminants sociaux sur la santé, mais trouver le tissu conjonctif entre la vie d’une personne et les données cliniques solides dont disposent les médecins n’est pas sans défis. Les déterminants sociaux ne peuvent souvent être lus qu’à partir de notes en texte libre dans un établissement de soins de santé, et non dans des données structurées. Essentiellement, les médecins rédigeront manuellement les détails de l’histoire sociale d’un patient, de son environnement familial et de types similaires de contributeurs à la santé. Les données structurées dans les dossiers médicaux électroniques (DME) ne comprennent que les résultats de laboratoire, les codes de facturation et les médicaments que prend le patient.
Si un patient est victime de toxicomanie, de chômage, d’itinérance ou d’analphabétisme, ceux-ci figureront dans les notes en texte libre. Comme vous pouvez l’imaginer, relier des notes manuscrites à des dossiers médicaux n’est pas seulement difficile, mais prend du temps. Pour que les professionnels de la santé puissent compiler et utiliser ces informations de manière réaliste, ils ont besoin d’une technologie permettant d’automatiser le processus avec précision. C’est là qu’intervient le traitement du langage naturel (NLP). Le NLP a le pouvoir de relier les points entre ces sources de données disparates et cloisonnées pour comprendre comment ces événements de santé sont liés.
Mais fusionner du texte libre et des données structurées n’est pas le seul défi. Parfois, les professionnels de la santé ne savent tout simplement pas ce qu’ils recherchent. Par exemple, disons que les patients atteints de maladies cardiaques qui prennent quotidiennement une multivitamine et font de l’exercice régulièrement présentent des symptômes atténués. Mais comment les chercheurs testent-ils quels autres comportements pourraient potentiellement améliorer les résultats de santé de cette population?
La PNL est le seul moyen viable de corréler tout variables potentielles – sommeil, relations, sécurité, emploi, obésité, etc. – pour faire la lumière à ce sujet de manière efficace et opportune. Sans oublier que des informations importantes se trouvent également dans les rapports d’imagerie diagnostique, les médias sociaux et d’autres modalités. Vous avez besoin d’un logiciel pour relier les relations entre tout.
Connexion des données
Bien que la cardiologie soit un domaine bien connu pour l’utilisation de modèles de gouvernance centrés sur les données, la qualité des données doit également être prise en compte lors de l’exploration des déterminants sociaux de la santé, et l’intégration des données présente encore un autre défi majeur. Dans les grands projets de recherche où les informations sont collectées à partir de différents points d’entrée et les données sont disponibles dans différents formats, il est courant que des informations pertinentes soient manquantes ou inexactes. Une fois de plus, la PNL est une excellente source pour les chercheurs travaillant dans le domaine de la cardiologie pour atténuer ce problème. Avec les ensembles de données existants dans cette spécialité, les chercheurs et les scientifiques des données peuvent relier plus facilement les points.
Des millions de personnes dans le monde meurent de maladies cardiaques chaque année. Bien que les perspectives semblent sombres, la plupart des cas de maladie cardiaque peuvent être évités grâce à des changements de mode de vie. Cela dit, une personne qui est victime de violence physique ou qui a une longue histoire de toxicomanie peut ne pas être en mesure de donner la priorité à manger plus de légumes ou à ajouter une séance d’entraînement de 30 minutes à sa routine.
La prise en compte des déterminants sociaux de la santé est souvent sous-estimée, mais elle est d’une importance vitale pour les résultats de santé généraux des patients. Heureusement, une technologie comme la PNL a facilité la mise en corrélation des déterminants sociaux avec la santé cardiaque et a le potentiel d’améliorer considérablement la prévention et le traitement à l’avenir.