La transformation numérique du secteur de la santé repose sur un pilier fondamental : la capacité à exploiter efficacement les données médicales et encore plus les données médicales existantes. Pourtant, malgré la généralisation des dossiers patients informatisés, une grande partie de l'information de santé demeure inexploitable pour l'analyse et la prise de décision. La structuration des données médicales représente aujourd'hui un défi majeur pour les établissements de santé, les chercheurs et les éditeurs de solutions médicales.
Qu'est-ce qu'une donnée médicale structurée ?
Une donnée médicale structurée est une information de santé organisée selon un format standardisé et codifié, permettant son traitement automatisé et son exploitation par des systèmes informatiques. Contrairement au texte libre saisi dans un compte rendu, la donnée structurée suit une nomenclature précise qui facilite son stockage, sa recherche et son analyse.
Trois niveaux de structuration des données
Les données cliniques se répartissent selon trois catégories distinctes :
Les données structurées
Elles suivent un modèle rigide et normalisé. Elles sont organisées dans des champs prédéfinis avec des valeurs codifiées : date de naissance, poids, tension artérielle, codes diagnostics CIM-10, actes CCAM. Ces données s'exploitent directement dans des bases de données relationnelles.
Les données semi-structurées
Elles possèdent une organisation partielle, généralement sous forme de balises ou de marqueurs. Un compte rendu opératoire avec des sections identifiées (anesthésie, geste chirurgical, complications) appartient à cette catégorie. Le contenu reste en texte libre, mais une structure minimale permet d'isoler certaines informations.
Les données non structurées
Elles correspondent au texte libre sans organisation formelle : observations cliniques rédigées, courriers de sortie, commentaires dans les dossiers patients. Elles représentent la majorité des données de santé produites quotidiennement et demeurent difficilement exploitables sans traitement spécifique.
Exemples concrets de données médicales structurées
Dans la pratique hospitalière, plusieurs types d'informations se prêtent naturellement à la structuration :
Les enjeux des données médicales structurées
La structuration des données médicales ne constitue pas une simple question technique ou administrative. Elle conditionne directement la capacité des systèmes de santé à améliorer la qualité des soins, à progresser dans la recherche et à optimiser leur fonctionnement.
Amélioration de la qualité et de la sécurité des soins
Les données cliniques structurées permettent d'implémenter des alertes automatiques lors de la prescription : interactions médicamenteuses, allergies documentées, contre-indications en fonction de pathologies connues. Ces systèmes d'aide à la décision médicale réduisent significativement le risque d'erreurs thérapeutiques, particulièrement dans les situations d'urgence où le temps manque pour analyser l'ensemble du dossier patient.
La continuité des soins bénéficie également de données structurées facilement consultables. Lors d'un transfert entre services ou établissements, les éléments essentiels (antécédents, traitements en cours, derniers résultats biologiques) s'identifient instantanément, même sans connaissance préalable du patient.
Accélération de la recherche clinique
L'identification de cohortes représente un défi majeur pour les études cliniques. Avec des données de santé structurées, les chercheurs interrogent instantanément de vastes bases de données pour identifier des patients répondant à des critères précis : pathologie donnée, tranche d'âge, traitements antérieurs, critères biologiques. Ce qui demandait auparavant des semaines de revue manuelle de dossiers s'effectue désormais en quelques heures.
L'analyse de pratiques et l'évaluation de l'efficacité thérapeutique s'appuient également sur des données structurées. Les études en vie réelle (real world evidence - RWE) exploitent les données de routine pour compléter les essais cliniques contrôlés, offrant une vision plus complète de l'effet des traitements en conditions réelles.
Pilotage et performance des établissements de santé
Les directions hospitalières s'appuient sur des indicateurs de qualité et de performance qui nécessitent des données structurées fiables. Le suivi des durées moyennes de séjour, des taux de réadmission, de la complétude du codage diagnostique ou de la consommation médicamenteuse repose sur la capacité à extraire automatiquement ces informations.
La tarification à l'activité (T2A) impose une documentation rigoureuse des actes et diagnostics. Les données cliniques structurées facilitent le codage PMSI et limitent les pertes de recettes liées à un codage incomplet ou imprécis.
Interopérabilité et partage d'informations
Le développement des parcours de soins coordonnés et des plateformes territoriales exige que les systèmes d'information communiquent efficacement. Les standards d'interopérabilité comme HL7 FHIR reposent sur des données médicales structurées échangeables entre applications hétérogènes.
Cette interopérabilité dépasse le simple partage de documents : elle permet l'agrégation de données provenant de sources multiples (hôpital, médecine de ville, laboratoires, imagerie) pour constituer une vue unifiée du parcours patient.
Comment structurer les données médicales aujourd'hui ?
Face à la complexité de la structuration des données médicales, des solutions dédiées émergent pour répondre spécifiquement aux besoins des établissements de santé.
MAGE-X : structurer les données médicales existantes sans changer la pratique
MAGE-X représente une plateforme innovante qui exploite l'intelligence artificielle pour transformer automatiquement les textes médicaux existants en données cliniques structurées exploitables, et cela sans changer la pratique des médecins.
La solution se distingue par sa capacité à traiter de grands volumes de documents médicaux existants (comptes rendus d'hospitalisation, courriers de consultation, résultats d'examens) et à en extraire automatiquement les informations pertinentes : diagnostics, traitements, antécédents, complications, etc.
L'approche proposée par MAGE-X répond à un enjeu majeur : permettre la valorisation du patrimoine de données accumulées dans les dossiers patients sans nécessiter de changement dans les pratiques des médecins. Les établissements disposent ainsi d'une voie pragmatique pour accélérer leur transformation numérique et exploiter leurs données de santé structurées pour la recherche, le pilotage et l'amélioration continue des soins.
La plateforme intègre également les exigences réglementaires propres au secteur de la santé, notamment en termes de sécurité, d'hébergement certifié HDS, de conformité RGPD et ISO 27001. Cette attention portée au cadre légal permet aux établissements d'adopter ces technologies innovantes en toute sérénité.
Conclusion : vers une médecine pilotée par la donnée
La transition vers une exploitation systématique des données médicales structurées représente bien plus qu'une évolution technologique. Elle constitue un changement de paradigme dans la manière de concevoir les soins, la recherche et l'organisation des systèmes de santé.
Les établissements qui réussissent cette transformation combinent généralement trois facteurs : des technologies performantes et ergonomiques, une conduite du changement impliquant les professionnels de santé, et une gouvernance claire des données garantissant qualité et conformité réglementaire.
Les années à venir verront probablement se généraliser des solutions hybrides, associant saisie structurée ciblée sur les éléments essentiels et extraction automatisée pour le reste. L'objectif demeure constant : libérer la valeur contenue dans les données de santé pour améliorer les soins tout en respectant scrupuleusement la confidentialité et les droits des patients.
Des solutions émergentes comme MAGE-X illustrent cette évolution en proposant une solution de structuration des données existantes propulsée par l'IA et permettant une précision de 95 %. L'avenir de la santé numérique se construira sur ces fondations : des données de santé structurées de qualité, accessibles, sécurisées et réellement au service des professionnels.