Sisoft Integrated Digital Health Platform for University and Teaching Hospitals
Langue d'origine: Anglais
La plateforme numérique intégrée est conçue pour les hôpitaux universitaires, académiques, d’enseignement et de recherche, où les soins aux patients, la formation médicale, la recherche scientifique et l’intelligence clinique doivent fonctionner de conjointement. Au-delà d’un système d’information hospitalier classique, il transforme les données cliniques courantes en des connaissances structurées, consultables et réutilisables qui soutiennent les soins, la formation, la recherche et la prise de décision institutionnelle.
Le dépistage diagnostique avancé permet aux cliniciens et aux chercheurs d’explorer les données longitudinales données longitudinales sur les patients couvrant les diagnostics, les symptômes, les examens, les résultats de laboratoire et résultats pathologiques, les interventions, les traitements médicamenteux, les données démographiques et d’autres paramètres cliniques. Il prend en charge la découverte et l’analyse complexes découverte et l’analyse de cohortes complexes concernant la prévalence des maladies, leur répartition démographique et géographique, ainsi que des évolutions au fil du temps dans le cadre de recherches rétrospectives et prospectives, d’études épidémiologiques et de santé publique.
La plateforme comprend plus de 130 outils cliniques intégrés de notation et d’évaluation couvrant de nombreuses spécialités. Les évaluations standardisées peuvent être enregistrées et suivies de manière longitudinale, ce qui facilite la prise de décisions cliniques, la formation, les analyses comparatives et la recherche sur les résultats.
Les rapports sur la surveillance des maladies et la santé publique étendent ces capacités à la surveillance de la santé de la population en reliant les informations cliniques et de laboratoire aux cas surveillés, aux tendances épidémiologiques et aux processus de déclaration.
La recherche scientifique est soutenue par un système intégré de gestion des essais cliniques (CTMS) couvrant la gestion des études, le suivi, la documentation, les budgets et les dépenses, ainsi aux processus du comité d’éthique pour les évaluations, les réunions, les décisions et l’historique des états d’avancement.
Les processus multidisciplinaires permettent aux spécialistes de collaborer sur cas complexes, en soutenant à la fois les soins aux patients et la formation professionnelle.
Ces fonctionnalités s’inscrivent dans le cadre plus large de la plateforme de santé numérique intégrée , reliant le SIH aux services de laboratoire, d’imagerie, de soins intensifs, de pharmacie, de bloc opératoire , la documentation électronique, la recherche et les données institutionnelles.
L’ objectif est de créer un écosystème numérique d’ apprentissage en matière de santé où les données de santé quotidiennes contribuent à de meilleurs soins, à l’éducation et à la découverte scientifique :
Données → Preuves → Connaissances → Meilleurs soins.
Les hôpitaux universitaires, universitaires, d’enseignement et de recherche comptent parmi les environnements de soins de santé les plus complexes à numériser. Ils allient la prise en charge d’un grand nombre de patients à l’enseignement, à la pratique multidisciplinaire , la recherche scientifique, les essais cliniques et des connaissances médicales en constante évolution. Un défi majeur consiste à intégrer ces exigences sans créer de systèmes fragmentés ni perturber les flux de travail cliniques.
L’une des tâches les plus exigeantes consiste à la traduction des connaissances scientifiques et cliniques en flux de travail numériques fiables. Le développement de outils avancés de dépistage diagnostique, d’aide à la décision clinique et plus de 130 outils de notation et d’évaluation cliniques nécessite une collaboration étroite avec des professeurs, des médecins spécialisés et des équipes universitaires, ainsi qu’une analyse approfondie de la littérature médicale, , des recommandations cliniques, des méthodologies validées et des données scientifiques en constante évolution.
Parmi les autres défis comprennent la résistance au changement, les différences entre les spécialités, la localisation, la formation continue des utilisateurs et trouver un équilibre entre la normalisation et la flexibilité nécessaire à la recherche, à l’enseignement et à la prise en charge de cas complexes.
Sur le plan technique, la plateforme doit intégrer des données longitudinales provenant du dossiers médicaux informatisés (DMI), des laboratoires, de l’imagerie, de la pathologie, de la pharmacie et d’autres systèmes tout en garantissant la qualité des données, l’interopérabilité, la confidentialité, la traçabilité et un accès contrôlé à des fins de recherche. Les exigences réglementaires, les processus éthiques et l’évolution des règles de déclaration en matière de santé publique exigent également une adaptation continue adaptation.
L'une des principales bonnes pratiques consiste à aborder la transformation numérique dans les établissements universitaires et les établissements d'enseignement comme une collaboration clinique et scientifique, et non simplement comme une mise en œuvre informatique. Les professeurs, les médecins spécialistes, les chercheurs, les infirmiers et les autres professionnels de santé devraient participer dès les premières étapes de l’analyse et de la conception, tout au long du processus d’amélioration continue.
Les fonctionnalités cliniques doivent être fondées sur des données probantes. Le développement de méthodes de dépistage diagnostique avancées, d’outils d’aide à la décision clinique et plus de 130 outils de notation et d’évaluation nécessite une analyse continue de la littérature médicale, des méthodologies validées , des recommandations cliniques et des données scientifiques en constante évolution. La transposition de ces connaissances en flux de travail numériques doit inclure une validation clinique et une mise à jour contrôlée à mesure que les données évoluent.
Une autre pratique importante consiste à s’appuyer sur des données longitudinales intégrées sur les patients plutôt que sur des applications départementales isolées. Les données de laboratoire, d’imagerie, de pathologie, de pharmacie, de soins intensifs et autres informations cliniques gagnent en valeur lorsqu’elles sont connectées en toute sécurité et réutilisées à des fins de soins, d’études de cohortes, de recherche, d’enseignement et d’analyse des résultats.
La normalisation doit être concilée avec la flexibilité. Les normes internationales, la terminologie commune et des données structurées améliorent l’interopérabilité, la qualité et l’évolutivité, tandis que des flux de travail configurables permettent aux spécialités, aux établissements et aux pays de répondre à leurs exigences cliniques, universitaires et réglementaires.
La mise en œuvre devrait être itérative plutôt que ponctuelle. Un retour d’information continu de la part des cliniciens, des chercheurs et des utilisateurs, associé à une formation et une expérience sur le terrain, améliorent l’adoption et les flux de travail.
Pour garantir l’évolutivité et la durabilité, nous recommandons une architecture modulaire, une interopérabilité fondée sur des normes, interopérabilité basée sur des normes, une protection renforcée de la vie privée et un accès basé sur les rôles, l’auditabilité et la mise à jour continue des connaissances.
Soins → Données → Preuves → Connaissances → Éducation → de meilleurs soins.
Cela permet aux établissements de évoluer vers systèmes de santé apprenants qui génèrent, valident et réutilisent en permanence les connaissances.
