Rush University System for Health crée une plateforme d’analytique de la santé de la population sur AWS

Fondé en 1837, RUSH est un système de santé universitaire de premier plan qui comprend trois grands hôpitaux et de nombreux établissements de soins ambulatoires. Le système dessert principalement les habitants des quartiers ouest de Chicago, dont l’espérance de vie est inférieure à celle de ceux des quartiers plus aisés de la ville. « Nos patients qui résident dans les quartiers les plus défavorisés vivent seize ans de moins que ceux des quartiers plus aisés », explique le Dr Michael Cui, internal medicine physician and associate chief medical informatics officer chez RUSH. « Notre objectif avec HECAP est de réduire ces disparités avérées et persistantes en matière de soins de santé. »

Outre les problèmes médicaux et les habitudes de vie, certains facteurs tels que le logement, le transport et l’accès à la nourriture, appelés déterminants sociaux de la santé, aident les prestataires de soins de santé à comprendre les différences de niveau d’état de santé. Les données sur les patients peuvent s’avérer difficiles à collecter, elles sont souvent cloisonnées entre différents prestataires et services. Certains points de données sont souvent déstructurés, comme les données générées par les patients. D’autres informations, telles que la situation professionnelle des patients ou le niveau de sécurité des différents quartiers, sont tout simplement indisponibles. Les cliniciens de RUSH souhaitaient identifier l’ensemble des problèmes contribuant au déficit d’espérance de vie. Ils se sont donc lancés dans un projet visant à rendre les données sur les patients plus précises et exploitables. « Tout d’abord, nous avons mis au point une solution sur AWS pour rassembler les données provenant de sources multiples. Nous avons réussi à améliorer la coordination à l’échelle de la ville pour répondre à la pandémie de COVID-19 », déclare Anil Saldanha, chief innovation officer chez RUSH. « Lorsque la fondation Robert Wood Johnson Foundation nous a accordé une subvention supplémentaire, nous avons élargi les capacités de la plateforme pour développer et lancer HECAP, avec le soutien d’AWS et de son initiative pour l’équité en matière de santé. »

Grâce à la plateforme HECAP, RUSH peut agréger toutes les données disponibles sur un patient et exécuter des modèles et des outils d’analytique pour optimiser les décisions en matière de soins de santé. La solution collecte des données provenant de sources multiples, notamment les dossiers médicaux informatisés (EHR) Epic, les feuilles de soins, les relevés de tension artérielle et les enquêtes sur les déterminants sociaux de la santé. La plateforme utilise Amazon HealthLake, un service compatible avec les exigences de la loi HIPAA qui offre aux entreprises du secteur de la santé et des sciences de la vie une représentation unifiée des données individuelles et démographiques afin d’éclairer les analyses et les interventions à grande échelle. Amazon HealthLake prend en charge Amazon Comprehend Medical, un service de traitement du langage naturel compatible avec les exigences de la loi HIPAA qui permet d’extraire des informations clés à partir de textes, tels que des notes rédigées par un médecin ou des résumés de sortie figurant dans l’EHR. Grâce à ce service, RUSH peut transcrire et connecter des données importantes (comme les traitements médicamenteux et les procédures suivis) à des terminologies médicales normalisées, telles que ICD-10-CM et RxNorm. HECAP peut ensuite extraire des informations pertinentes de ces données pour en tirer des informations supplémentaires. « Lorsque nous parvenons à collecter des données provenant de sources multiples et que nous avons identifié les modèles de machine learning appropriés, nous procédons à ce que l’on appelle la stratification des risques », explique Anil Saldanha. « À l’aide de ces résultats, nous pouvons identifier des interventions réalisables pour favoriser l’équité en matière de santé. Nos cliniciens et notre personnel de soutien peuvent intervenir et apporter des modifications à la prestation des soins et à d’autres services afin d’améliorer les résultats pour les patients. »

RUSH exécute des modèles d’analytique à l’aide d’Amazon SageMaker, un service qui permet aux utilisateurs de créer, d’entraîner et de déployer des modèles de machine learning, quel que soit le cas d’utilisation. Grâce à Amazon SageMaker, RUSH est en mesure d’identifier différents facteurs susceptibles d’influencer les résultats de santé et de générer un score de stratification des risques permettant d’identifier les patients les plus à risque. RUSH interroge les données à l’aide d’Amazon Athena, un service de requêtes interactif qui simplifie l’analyse des données directement depuis Amazon HealthLake. Amazon Athena s’intègre également à Amazon SageMaker afin que les scientifiques des données puissent préparer les données pour le machine learning. « L’un des plus grands défis auxquels sont confrontés les scientifiques des données est que les modèles sont complexes et que la fusion de données provenant de sources multiples peut s’avérer fastidieuse », déclare Anil Saldanha. « Grâce à l’environnement à faible code d’Amazon SageMaker, nous pouvons simplifier l’analyse des données de santé et minimiser les erreurs, ce qui est très important. » RUSH peut ensuite présenter des données aux prestataires de soins de santé à l’aide de tableaux de bord sur Amazon QuickSight, un service qui fournit aux organisations orientées données une informatique décisionnelle unifiée à très grande échelle. À l’aide de ces informations, les prestataires peuvent prendre des décisions critiques concernant les soins à apporter à chaque patient et les mettre en relation avec des ressources importantes telles que les banques alimentaires, l’aide au paiement des services publics et le transport.

Grâce à HECAP sur AWS, RUSH peut fournir à ses cliniciens une visibilité complète sur leurs patients, tout en proposant à ceux-ci des outils pour améliorer leur santé. « En tant que clinicien, il est extrêmement important de pouvoir consulter des données liées à nos patients provenant de sources multiples », explique Michael Cui. « Pouvoir intégrer les outils de machine learning d’AWS pour analyser ces données change la donne. En tant que système de santé, nous pouvons prendre soin de nos patients plus efficacement et accéder à une nouvelle source de données plus riche que celle à laquelle nous avons actuellement accès. »

RUSH continue de développer HECAP en ajoutant de nouvelles fonctionnalités au tableau de bord des prestataires, telles que l’amélioration de la modélisation des prévisions des risques et l’implémentation d’outils supplémentaires pour améliorer les soins aux populations mal desservies. À l’aide de la méthodologie et de l’architecture développées sur AWS, RUSH espère étendre la solution pour soutenir d’autres organisations de santé et améliorer les résultats de santé des patients du monde entier.

« Nous avons l’opportunité de commencer à rassembler davantage de données provenant de différentes sources et d’utiliser le potentiel d’AWS pour mettre à l’échelle notre système de manière significative, afin d’améliorer les soins prodigués à nos patients à Chicago », explique Anil Saldanha. « Nous souhaitons faire de HECAP un modèle que, nous l’espérons, d’autres organisations utiliseront pour faire progresser l’équité en matière de santé aux États-Unis. »