Mettre en œuvre une stratégie moderne en matière de données de santé

Pour mettre en œuvre votre stratégie moderne en matière de données de santé, nous vous recommandons de suivre les principes suivants :

• Création d'un modèle opérationnel pour une organisation axée sur les données : identifiez les rôles, les compétences et le modèle opérationnel cible nécessaires pour créer une organisation axée sur les données. Développez la maîtrise des données dans les entreprises, les services informatiques et toute personne impliquée dans les soins aux patients, y compris les patients. Exploitez le potentiel innovant du cloud pour accélérer la création de valeur commerciale. Commencez par une stratégie de données hybrides afin que votre entreprise puisse agir rapidement. Exploitez les outils et technologies sur site existants avec des solutions basées sur le cloud pour créer des produits de données agiles et efficaces. AWS propose une suite de produits permettant d'adopter des modèles de cloud hybride afin d'accélérer votre transition vers le cloud.

• Travaillez à rebours par rapport aux besoins de première ligne — Pour chaque rôle organisationnel, déterminez quelles données sont nécessaires, quand et dans quel format. Déterminez ensuite l'origine des données et la manière de les livrer à temps. Fournissez les données dans un format que les utilisateurs peuvent facilement comprendre et appliquer. Par exemple, utilisez Amazon pour créer AWS HealthLakedes tableaux QuickSight de bord qui incluent des visualisations de données compréhensibles. Dans la mesure du possible, créez des solutions en libre-service auxquelles les utilisateurs finaux peuvent accéder et manipuler sans l'intervention d'un analyste ou d'un data scientist.

• Automatisez le pipeline de données — Si un professionnel de santé de première ligne doit transférer manuellement des données d'un système à un autre, cette étape retarde la livraison des données. Cela introduit des lacunes et des erreurs dans les données, détourne le personnel de première ligne des soins aux patients, mine le moral du personnel et réduit la productivité du personnel. L'automatisation peut sembler coûteuse, mais tenez compte du coût total du traitement manuel des données dans vos calculs return-on-investment (ROI). Si les sources de données nécessitent un transfert manuel de données, déterminez si vous pouvez conserver les données en place. Pour acquérir des données à partir de dispositifs médicaux, vous pouvez utiliser AWS l'intégration avec des dispositifs médicaux et les utiliser AWS Gluepour créer un canal de données efficace sur le plan opérationnel.

• Passez du monolithe au modulaire : les systèmes monolithiques présentent des interdépendances qui empêchent l'innovation dans tous les composants et compliquent le dépannage en cas de problème. Une stratégie de données de santé moderne doit être modulaire : elle doit être composée de composants indépendants dotés d'interfaces bien définies afin que vous puissiez innover dans chaque module sans perturber les autres modules. Utilisez des magasins de données compatibles avec les normes d'interopérabilité. Par exemple, envisagez d'utiliser HealthLakeun magasin de données compatible Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) conforme à la loi HIPAA, ainsi qu'un logiciel d' off-the-shelfingestion de données, et utilisez-le AWS HealthOmicspour transformer des données génomiques, transcriptomiques et autres données omiques.

• Utilisez des services gérés et sans serveur : réduisez la charge de travail indifférenciée liée à la configuration des serveurs et des systèmes d'exploitation, à la gestion des correctifs et à la surveillance en utilisant des services gérés, dans le cadre desquels le fournisseur de services cloud gère l'infrastructure sous-jacente pour vous. Réorientez les ressources de votre personnel informatique de la gestion des systèmes (en gardant les lumières allumées) vers l'innovation en matière de données. Par exemple, utilisez AWS Lambdaou AWS Fargatepour les services de calcul, Amazon Aurora Serverless pour les bases de données relationnelles et Amazon Redshift Serverless pour votre entrepôt de données.

• Simplifier et raccourcir les pipelines de données — Le déplacement et la transformation des données sont potentiellement coûteux et chronophages. Cela peut également introduire des erreurs dans les solutions de données. Pour optimiser les coûts, accélérer la diffusion des données et améliorer la qualité des données, procédez comme suit :

  • Utilisez les données là où elles se trouvent.

  • Minimisez les opérations d'extraction, de transformation et de chargement (ETL).

  • Utilisez l'accès aux données fédéré.

  Par exemple, utilisez des services AWS gérés pour implémenter des architectures de maillage de données, minimiser la surcharge liée au mouvement des données et utiliser des requêtes fédérées.

Pour plus d'informations et de détails sur la mise en œuvre d'une architecture à l'appui d'une stratégie moderne en matière de données de santé, voir l'annexe D : Directives supplémentaires pour la mise en œuvre d'une stratégie moderne en matière de données de santé.