Un système d’aide à la décision clinique (SADC) est une application qui analyse les données pour aider les prestataires de soins de santé à prendre des décisions et à améliorer les soins aux patients. Il s’agit d’une variante du système d’aide à la décision (SAD) couramment utilisé pour soutenir la gestion d’entreprise. Un CDSS se concentre sur l’utilisation de la gestion des connaissances pour obtenir des conseils cliniques basés sur de multiples facteurs de données relatives aux patients. Les systèmes d’aide à la décision clinique permettent des flux de travail intégrés, fournissent une assistance au moment des soins et offrent des recommandations de plan de soins.
Lorsque l’on utilise des systèmes d’aide à la décision clinique, l’exploration de données peut être réalisée pour examiner les antécédents médicaux d’un patient en conjonction avec des recherches cliniques pertinentes. Une telle analyse peut ensuite aider à prédire des événements potentiels, tels que des interactions médicamenteuses, ou à signaler des symptômes de maladie.
Objectif du CDSS
L’objectif d’un système d’aide à la décision clinique est d’aider les prestataires de soins de santé, en permettant une analyse des données du patient et en utilisant ces informations pour aider à formuler un diagnostic. Un CDSS offre des informations aux cliniciens et aux prestataires de soins primaires afin d’améliorer la qualité des soins que reçoivent leurs patients.
Les outils CDSS peuvent, par exemple, offrir des rappels pour les soins préventifs, donner des alertes sur les interactions médicamenteuses potentiellement dangereuses et avertir les cliniciens d’éventuels tests redondants que leur patient doit subir. À ce titre, l’utilisation d’un CDSS peut réduire les coûts et augmenter l’efficacité.
Certains prestataires déploient un CDSS pour signaler les patients qui ont été mal diagnostiqués ou qui ont manqué ou se sont vus administrer une mauvaise dose de médicament. Ces erreurs sont ajoutées aux listes de problèmes et sont incluses dans les rapports de gestion de la santé de la population (GSP) qui peuvent servir de base aux initiatives d’amélioration.
Pourquoi les professionnels de la santé utilisent un CDSS
Les cliniciens utilisent un CDSS pour établir un diagnostic et améliorer les soins en éliminant les tests inutiles, en renforçant la sécurité des patients et en évitant les complications potentiellement dangereuses et coûteuses.
L’utilisation des systèmes d’aide à la décision clinique a augmenté après l’adoption de la loi HITECH (Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act), qui stipulait que les fournisseurs devaient démontrer l’utilisation significative des TI de santé d’ici 2015 ou faire face à une réduction des remboursements de Medicare l’année suivante.
La plateforme de coordination des soins de Twine Health facilite la prise de décision clinique
Dans le cadre de l’utilisation significative, les fournisseurs doivent mettre en œuvre une règle d’aide à la décision clinique, y compris la commande de tests diagnostiques et la capacité de suivre la conformité à cette règle. Cette règle, en outre, doit s’appliquer à une spécialité ou à une condition de haute priorité.
Certains médecins peuvent préférer éviter de surconsulter leur CDSS — au lieu de cela, ils s’appuient sur leur expérience professionnelle pour déterminer le meilleur parcours de soins.
Fondé sur les connaissances vs non fondé sur les connaissances
Il existe deux principaux types de systèmes d’aide à la décision clinique. Un premier type de CDSS, qui utilise une base de connaissances, applique des règles aux données du patient à l’aide d’un moteur d’inférence, puis affiche les résultats. La plupart des CDSS basés sur la connaissance se composent d’un référentiel de données, d’un moteur d’inférence et d’un mécanisme de communication, et ils fonctionnent couramment selon des règles if-then.
Par exemple, si le CDSS basé sur la connaissance essaie d’évaluer les interactions médicamenteuses potentielles, alors une règle pourrait être que si le médicament A est pris et le médicament B est prescrit, alors une alerte devrait être émise.
Un CDSS sans base de connaissance, d’autre part, s’appuie sur l’apprentissage automatique pour analyser les données cliniques. Un exemple de CDSS sans base de connaissances est un réseau neuronal artificiel, qui apprend à effectuer certaines tâches en considérant des exemples spécifiques, généralement sans être programmé avec des règles if-then ou d’autres règles spécifiques à la tâche. Le réseau neuronal artificiel analyse plutôt les modèles trouvés dans les données des patients pour déterminer les relations entre les symptômes et un diagnostic.
La saisie informatisée des ordonnances médicales (CPOE) avec les systèmes d’aide à la décision clinique
La saisie informatisée des ordonnances médicales (CPOE) fait référence à une variété de systèmes visant à automatiser le processus de commande de médicaments. Les CPOE garantissent des ordonnances lisibles et complètes en ne les acceptant que dans un format standardisé, et les systèmes CPOE peuvent s’interfacer avec les CDSS, ce qui améliore encore l’efficacité et la sécurité des soins aux patients.
Par l’analyse des informations d’un patient, les systèmes d’aide à la décision clinique peuvent faire des suggestions sur les doses et les fréquences des médicaments et effectuer des vérifications des allergies aux médicaments, tout en fournissant des directives et des rappels concernant les ordonnances corollaires — par ex, un test de glucose pour coïncider avec une ordonnance d’insuline.
Les systèmes d’aide à la décision clinique et les dossiers médicaux électroniques (DME) sont souvent intégrés pour rationaliser les flux de travail et utiliser les ensembles de données existants. Il y a un nombre croissant de fonctions CDSS qui sont intégrées dans les systèmes de DSE. Avant d’acheter un CDSS autonome, les fournisseurs devraient prévoir et éliminer tout chevauchement d’alertes qu’il pourrait créer tout en travaillant aux côtés de leurs systèmes de DSE.
Avantages et inconvénients d’un CDSS
Malgré les avantages, il y a aussi des inconvénients à mettre en œuvre des systèmes d’aide à la décision clinique. Le premier défi est qu’un CDSS doit s’intégrer au flux de travail clinique d’un organisme de santé, qui est souvent déjà complexe. Certains systèmes d’aide à la décision clinique sont des produits autonomes qui manquent d’interopérabilité avec les logiciels de reporting et de DSE. De plus, le nombre de recherches cliniques et d’essais médicaux publiés en permanence rend difficile l’intégration des données résultantes dans les CDSS en temps voulu. En outre, l’incorporation de grandes quantités de données dans les systèmes existants exerce une pression importante sur la maintenance des applications et des infrastructures.
Un autre problème potentiel d’un CDSS est la fatigue des alertes pour les cliniciens. Les alertes déclenchées par un CDSS peuvent submerger les soignants qui reçoivent également des invites d’autres systèmes technologiques. Une étude sur l’efficacité d’un CDSS, commandée par l’Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ), a conclu que l’utilisation incorrecte d’un CDSS peut être plus nuisible que le fait de ne pas déployer de CDSS du tout.
Les systèmes de gestion de l’information et de la communication (SGIC) sont des systèmes de gestion de l’information et de la communication.