Résultats sectoriels : Les agences de santé étatiques gèrent des systèmes de surveillance, des programmes de prestations et des infrastructures de réponse aux urgences. Les données pour prendre de meilleures décisions plus rapidement sont là. Les...
par Kacey Hertan
CAS D'USAGE
Surveillance de la santé publique et intelligence de réponse aux urgences
Les agences de santé étatiques, tribales, locales et territoriales (STLT) opèrent à l'intersection d'une complexité de données énorme et de conséquences humaines énormes. Les systèmes de surveillance suivent l'incidence des maladies. Les registres d'état civil enregistrent les naissances et les décès. Les systèmes Medicaid portent les antécédents médicaux de millions de bénéficiaires. Les programmes WIC touchent les premières années de la vie d'un enfant. Les systèmes de préparation aux situations d'urgence gèrent les ressources dans des dizaines de comtés et des centaines de juridictions.
Les agences de santé STLT servent de première ligne pour la sécurité sanitaire, fournissant les données critiques au niveau du terrain qui alimentent la mission de surveillance nationale du CDC. Ce partenariat réciproque — formalisé par des cadres tels que l'Initiative de modernisation des données (DMI) du CDC, le Trusted Exchange Framework and Common Agreement (TEFCA), et les normes de données promues par le Council of State and Territorial Epidemiologists (CSTE) — garantit que la détection localisée est rencontrée avec le contexte fédéral et les ressources nécessaires pour amplifier les efforts de réponse. Pour les nombreuses agences de santé STLT qui déploient actuellement des fonds DMI, la question est de savoir comment traduire cet investissement infrastructurel en une intelligence plus rapide et plus exploitable au niveau de la direction.
L'intelligence en santé publique est le processus de détection, de vérification, d'évaluation et de communication des signaux de menaces pour la santé publique — épidémies, clusters de maladies, dangers environnementaux et risques émergents
Toutes ces données sont, en principe, disponibles pour éclairer la prise de décision en santé publique. En pratique, elles résident dans des systèmes construits indépendamment, entretenus par différentes équipes et accessibles uniquement aux utilisateurs ayant les compétences techniques pour naviguer dans chacun d'eux. Un secrétaire à la santé d'État cherchant à comprendre la relation entre les indicateurs d'insécurité alimentaire et l'utilisation des services d'urgence pédiatriques n'obtiendra pas cette réponse d'un seul système — et son assemblage manuel prend des semaines.
La surveillance de la santé publique s'est considérablement améliorée au cours des deux dernières décennies. Rapports électroniques de laboratoire, réseaux de surveillance syndromique, modernisation des registres de maladies — l'infrastructure de données est substantiellement meilleure qu'auparavant. Ce qui n'a pas suivi, c'est la vitesse à laquelle ces données peuvent être interrogées et exploitées par le personnel de santé publique.
La réponse aux épidémies dépend d'une détection précoce et d'une caractérisation rapide. Les deux nécessitent la capacité de poser des questions sur les données qui transcendent les limites des systèmes — en corrélant les schémas de visites aux urgences avec les données de dispensation de médicaments, l'absentéisme scolaire et le regroupement géographique. Cette synthèse nécessite actuellement des épidémiologistes ayant des compétences d'accès aux données et suffisamment de temps pour exécuter les requêtes manuellement.
Databricks Genie permet aux responsables de la santé publique d'interroger leur environnement complet de données de surveillance et de programmes en langage naturel. Un épidémiologiste d'État peut demander : « Montrez-moi la tendance sur 14 jours des visites aux urgences pour des symptômes pseudo-grippaux par comté, superposée aux taux de couverture de vaccination actuels, pour les comtés dont la couverture est inférieure à 40 %. » Cette question — qui nécessite de joindre les données de surveillance syndromique, le registre de vaccination et les données démographiques au niveau du comté — apparaît à partir des systèmes de données de santé réels de l'État en quelques secondes.
Un secrétaire à la santé peut poser des questions stratégiques plus larges : « Quels comtés ont à la fois des taux élevés d'overdose d'opioïdes et une faible utilisation des programmes de traitement ? » Cette synthèse éclaire les décisions d'allocation des ressources qui dépendent actuellement de rapports distincts provenant de programmes distincts. Pour gérer cela, Genie s'appuie sur un moteur Databricks hautement évolutif capable d'interroger des ensembles de données massifs à l'échelle du pétaoctet, à la fois sur des flux de données en temps réel et des enregistrements historiques.
Cette capacité s'étend au-delà des frontières d'un seul État. Lorsque les responsables de la santé STLT peuvent interroger les tendances des maladies, les lacunes en matière de vaccination et les clusters d'overdoses en temps réel, ils deviennent des partenaires plus rapides et plus précis pour la mission de surveillance nationale du CDC — faisant passer l'ensemble du système d'un reporting manuel lent à une réponse coordonnée à haute vélocité qui protège à la fois les populations locales et la nation.
Les décisions en santé publique sont sensibles au temps d'une manière que peu d'autres fonctions gouvernementales le sont. Une épidémie n'attend pas le prochain cycle de sprint de l'équipe de données. Une crise d'overdose ne fait pas de pause pour le rapport trimestriel du programme. Les responsables de la santé qui prennent des décisions concernant le déploiement des ressources, la communication publique et le ciblage des interventions ont besoin de réponses en quelques heures, pas en quelques jours.
Le défi n'a jamais été le manque de données ; c'est la vitesse d'accès. Les leaders du domaine résolvent déjà le problème de la plomberie : Gainwell Technologies a récemment partagé comment ils utilisent Databricks pour transformer des volumes massifs de données de santé de l'État en « informations exploitables » pour améliorer des vies. Databricks Genie est le dernier kilomètre de cette transformation, permettant aux secrétaires à la santé de contourner les obstacles techniques et de parler directement à ces données.
Genie donne aux responsables STLT l'accès aux données nécessaires pour opérer à cette vitesse — sans compromettre la gouvernance, les protections de la vie privée et les normes de qualité des données que requièrent les données de santé publique. Les données qui auraient pu changer la réponse ont toujours été là. Genie s'assure qu'elles sont accessibles quand cela compte. Les experts en santé gardent le contrôle de ce à quoi Genie peut accéder et de la manière dont sa précision est validée.
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Synthèse en temps réel et historique : Les signaux d'épidémie actuels peuvent être analysés par rapport aux schémas de référence historiques dans la même requête — sans changer de plateforme de surveillance.
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(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original
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