L’État de Virginie lutte contre les addictions avec l’analytique

Le phénomène d’addiction aux opiacés inquiète les autorités sanitaires américaines. Pour lutter contre sa progression, l’État de Virginie emploie l’analytique et la visualisation des données. Une cartographie détaillée du territoire permet aux décideurs des services médicaux d’améliorer la prise en charge des urgences.

Début août 2017, le président des États-Unis a élevé au rang de priorité nationale la crise de l’addiction aux opiacés. Rien que dans l’État de Virginie, 1 138 personnes sont décédées des suites d’une overdose en 2016, soit plus du double que dix ans auparavant. Pour endiguer ce phénomène, les autorités sanitaires locales ont recours à un outil de visualisation des données. L’objectif est d’équilibrer le traitement des cas d’urgence de dépendance aux opioïdes sur le territoire.

 

La visualisation des données pour gagner du temps

 

Concrètement, les 1 200 zones postales (ZIP code) de l’État sont colorées sur une carte en fonction de leurs niveaux de traitement, depuis l’ambulatoire intensif jusqu’à la cure de désintoxication en hôpital, selon des critères établis par la société américaine de médecine de l’addiction. Pour obtenir le score « vert » (le plus élevé), une zone doit fournir au moins deux offres de soin à moins de 75 minutes en voiture de son centre géographique. Une telle carte permet aux décideurs de combler les lacunes dans les traitements de la dépendance aux opiacés.

Pour l’établir, le département des services médicaux de Virginie collecte des données sur les structures de soin réparties sur le territoire, ainsi que les professionnels de santé rémunérés à l’acte. Une fois nettoyées, celles-ci sont chargées dans SAS Visual Analytics, l’outil de visualisation de SAS, qui génère des cartes et des graphiques à l’intention des responsables. Chaque mois, un tableau de bord montre la progression de la mise en œuvre du plan de lutte contre les addictions aux opioïdes. D’autres programmes bénéficient aussi de cette visualisation – accès des familles à l’assurance médicale, par exemple. Pour les autorités sanitaires de l’État, le gain de temps et d’efficacité pour analyser les données et prendre les mesures adéquates est manifeste, avec certains traitements réalisés en un jour contre trente auparavant.

 

Lire l’article (en anglais)

 

En complément :

Un article (en anglais) à propos de la détection automatique de tumeurs cérébrales grâce à l’apprentissage automatique,

et un autre (en anglais) au sujet de l’utilisation de la technologie blockchain dans le secteur de la santé.