Comment SQL aide à optimiser les flux de travail dans le secteur de la santé

SQL est un langage universel pour la gestion des données de santé et l'optimisation des flux de travail. Dans cet article, nous verrons comment utiliser SQL pour tout ce qui concerne la planification des rendez-vous médicaux et la surveillance des signes vitaux.

Les professionnels de la santé doivent respecter différents processus pour accomplir leurs tâches. Ces processus, ou flux de travail, sont adaptés à diverses situations - accueil du patient, diagnostic, suivi, facturation, documentation clinique, etc. Bien que ces flux de travail varient en fonction du type de soins, du cadre (hôpital, clinique, télémédecine) et du rôle du praticien, ils nécessitent tous le traitement efficace et précis de grands volumes d'informations critiques. L'utilisation de SQL pour les informations sur les soins de santé permet de répondre à cette nécessité.

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Une gestion saine de l'information

L'efficacité de la gestion de l'information dans les flux de travail du secteur de la santé a un impact direct sur la qualité des soins prodigués aux patients. N'oublions pas qu'il s'agit de vies humaines. Une information incorrecte ou une donnée qui n'arrive pas à temps peut faire la différence entre la vie et la mort d'une personne.

Prenons par exemple le cas d'un patient admis à l'hôpital pour une infection grave qui doit être traitée immédiatement. Les médecins et les infirmières en charge des soins de cette personne doivent pouvoir accéder sans délai à son dossier médical pour savoir si elle est allergique à un type d'antibiotique.

Il ne doit pas y avoir d'incohérences dans les informations médicales d'un patient qui pourraient conduire à des doutes sur ses antécédents médicaux, les médicaments qu'il prend ou les diagnostics antérieurs. La gestion de ces informations nécessite des bases de données robustes qui ne permettent pas les malentendus. Une base de données SQL est l'outil idéal pour optimiser le stockage, la modification et l'interrogation de ces informations. En cas de doute, lisez cet article sur la manière dont SQL aide le secteur des soins de santé. Vous pouvez également lire cet article sur la façon dont SQL peut aider tout le monde dans votre bureau.

Cas d'utilisation de SQL dans le secteur de la santé

Outre leur volume important, les informations traitées dans les flux de travail du secteur de la santé présentent une autre caractéristique distinctive : leur diversité. Examinons trois flux d'informations courants dans le secteur de la santé, qui diffèrent considérablement les uns des autres. (Il en existe bien d'autres, mais nous prendrons ces trois flux comme exemples pour représenter trois formes différentes de gestion des données de santé).

1. Informations administratives pour la couverture médicale et l'assistance sociale :

• Les données doivent être parfaitement structurées pour être utilisées efficacement.
• L'intégrité et la cohérence des données sont essentielles.
• Les données doivent pouvoir être stockées et interrogées rapidement (bien que la vitesse de stockage et d'extraction des données ne soit pas en soi essentielle dans ce domaine).

2. Informations provenant de capteurs de surveillance des patients :

• Les structures de données sont souvent simples ; les données peuvent même être non structurées.
• La capture, le stockage et l'extraction des données doivent être sans latence.
• Des flux de données continus, sans limites en termes de volume et d'étendue des données, sont essentiels.

3. Informations pour l'analyse épidémiologique :

• Des structures de données adaptées aux processus analytiques sont nécessaires
• La prise en charge de gros volumes de données - généralement stockés dans des entrepôts de données ou des référentiels de type lac de données - est essentielle.
• Le stockage des données et les flux de travail doivent faciliter l'interrogation des données à l'aide d'outils analytiques.

Les trois cas d'utilisation mentionnés ci-dessus représentent des flux de travail très différents dans le domaine de la santé. Et chacun d'entre eux exige des outils de gestion de l'information différents :

1. La gestion desinformations administratives nécessite des bases de données relationnelles et normalisées adaptées au traitement des transactions en ligne (OLTP).
2. Lasurveillance des informations fournies par les capteurs nécessite des bases de données en temps réel adaptées au traitement de données non structurées ; TimescaleDB en est un exemple.
3. L'analyse épidémiologique nécessite des référentiels de données adaptés au traitement analytique en ligne (OLAP) et des outils d'intelligence artificielle spécifiques pour les flux de travail d'analyse des données.

Bien que les cas d'utilisation ci-dessus requièrent chacun une technologie de base de données différente, ils ont tous un point commun : ils utilisent SQL comme langage universel pour l'interrogation et la manipulation des données. Si vous n'avez pas encore une idée claire de ce qu'est le langage SQL, le meilleur moyen de l'apprendre est de consulter ce guide pour débutants.

SQL : Un seul langage pour tout gérer

Vous comprenez sans doute pourquoi la compréhension du langage SQL est devenue essentielle pour les professionnels de la santé qui s'appuient sur des données pour accomplir leur travail. En tant que langage utilisé pour tous les types de bases de données, SQL joue un rôle essentiel dans l'unification de la manière dont les données provenant de différents systèmes sont manipulées et interrogées.

Voici quelques-uns des avantages de l'utilisation de SQL dans les opérations de soins de santé :

• Faciliter la communication entre les différents secteurs en fournissant un langage commun de manipulation des données et d'interrogation.
• Éviter les erreurs dues à des informations inexactes, incohérentes ou manquantes.
• Permettre une prise de décision fondée sur les données.
• la possibilité d'obtenir et de traiter des données dans le temps imparti pour chaque flux de travail.

Exemples d'utilisation de SQL pour les soins de santé

Nous verrons ensuite comment l'utilisation de SQL permet de répondre à certains besoins courants dans les flux de travail du secteur de la santé. En commençant par la gestion des dossiers des patients, nous verrons quelques exemples de requêtes SQL de base appliquées à des situations réelles.

Interroger le dossier médical d'un patient

Pour une gestion efficace des dossiers des patients, il est essentiel de disposer d'un schéma de base de données normalisé afin d'éviter les informations incohérentes ou manquant d'intégrité. Le diagramme entité-relation (ERD) suivant présente un schéma de base pour les dossiers des patients.

Ce schéma représente les tables d'une base de données fictive d'un cabinet médical. Nous pouvons écrire des requêtes sur cette base de données pour obtenir des informations pertinentes sur les patients.

À titre d'exemple, voyons une requête qui renverra les détails de toutes les procédures médicales effectuées sur le patient dont l'ID est 12345 :

SELECT
  p.last_name AS patient_last_name,
  p.first_name AS patient_first_name,
  mp.date_performed,
  mp.description AS practice_description,
  d.last_name AS doctor_last_name,
  d.first_name AS doctor_first_name,
  mp.outcome
FROM Medical_Practice AS mp
INNER JOIN Patient p 
  ON p.patient_id = mp.patient_id
INNER JOIN Doctor d 
  ON d.doctor_id = mp.doctor_id
WHERE p.patient_id = 12345;

La requête ci-dessus joint la table Medical_Practice avec les tables Patient et Doctor à l'aide de champs contenant des informations partagées (patient_id et doctor_id, respectivement). Elle recherche ensuite les informations spécifiées après l'instruction SELECT. Enfin, elle applique la condition selon laquelle seules les lignes dont le champ patient_id est 12345 doivent être incluses dans les résultats. Enfin, la requête renvoie le nom et le prénom du patient, la date et la description de chaque intervention qu'il a subie, ainsi que le nom et le prénom du médecin responsable.

Une fois que nous disposons de ces informations, il se peut que nous devions également obtenir les détails des médicaments administrés à ce même patient. Pour ce faire, nous devons exécuter cette requête :

SELECT
  mp.date_performed AS date_supplied,
  d.drug_name,
  m.dosage
FROM Medication AS m
INNER JOIN Drug AS d 
  ON d.drug_id = m.drug_id
INNER JOIN Medical_Practice AS mp 
  ON mp.practice_id = m.practice_id
WHERE mp.patient_id = 12345;

Dans ce cas, nous joignons la table Medication avec la table Drug et Medical_Practice pour obtenir la liste des médicaments administrés au patient dont l'identifiant est 12345. Nous obtenons ainsi la date à laquelle chaque médicament a été administré, ainsi que son nom et sa posologie.

Ce schéma est très basique ; il ne contiendrait probablement pas toutes les informations nécessaires pour stocker le dossier médical complet d'un patient. Vous pouvez ajouter des tables et des colonnes jusqu'à ce que tous les détails nécessaires soient stockés. L'essentiel pour ce type de schéma est de maintenir la normalisation, ce qui permet de se prémunir contre les incohérences susceptibles d'affecter l'intégrité des informations relatives aux patients.

Analyse des informations épidémiologiques

Voyons comment SQL peut être utilisé pour obtenir des données statistiques à partir d'informations épidémiologiques. Pour ce faire, nous utiliserons les fonctions de fenêtre SQL - un ajout avancé et relativement récent à SQL - pour détecter les tendances dans l'analyse des séries temporelles.

Les fonctions de fenêtre effectuent des calculs sur des ensembles de lignes apparentées (appelées "fenêtres"). Elles vous permettent d'avoir des données agrégées (par exemple, les statistiques d'un groupe entier de patients) et des données individuelles (par exemple, les résultats d'un seul patient) dans la même requête. Ils sont donc très utiles pour créer des rapports SQL et pour analyser des données.

Voici un tableau très simple nommé Daily_CasesElle contient des informations sur les nouveaux cas quotidiens d'une maladie. Le tableau comporte deux colonnes : measure_date et new_cases.

Pour chaque date, nous utiliserons un total mobile pour déterminer le nombre de nouveaux cas au cours des cinq jours précédents. Si ce sous-total mobile présente une valeur croissante, cela peut signifier que la maladie est en train de devenir épidémique. Voici la requête :

SELECT
  measure_date,
  new_cases,
  SUM(new_cases) OVER (ORDER BY measure_date ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS five_day_sum
FROM Daily_Cases;

Les résultats de la requête ci-dessus ajoutent une colonne appelée five_day_sum qui présente un sous-total des nouveaux cas enregistrés chaque jour plus les quatre jours précédents (5 jours au total) :

Notez que les données de la nouvelle colonne n'ont de sens qu'à partir de la cinquième ligne ; dans les quatre premières lignes, les sous-totaux n'incluent que les valeurs des 1, 2 et 3 jours précédents respectivement.

Cette requête n'est qu'un exemple très simple de la manière dont le langage SQL peut améliorer la prise de décision critique, en jouant un rôle crucial dans chaque cycle de vie de l'analyse des données.

Une fois que vous maîtriserez le langage SQL, gardez cette fiche d'aide sur le langage SQL pour l'analyse des données à portée de main au cas où vous auriez besoin d'aide avec une instruction SQL facile à oublier.

Surveillance des signes vitaux en temps réel

La surveillance des signes vitaux d'un patient ne tolère aucun retard ; ces informations sont extrêmement critiques. Les données cliniques telles que la fréquence cardiaque, la pression artérielle et la saturation en oxygène, entre autres, sont capturées en temps réel et doivent être traitées immédiatement pour alerter le personnel médical en cas d'irrégularités.

Les bases de données relationnelles traditionnelles, telles que MySQL, PostgreSQL ou SQL Server, ne sont pas le meilleur choix pour les applications en temps réel. Bien qu'elles s'adaptent bien aux grands volumes de données et aux applications générales, le traitement en temps réel n'est pas leur point fort. D'autres moteurs de base de données, tels que TimescaleDB, Redis ou InfluxDB, offrent la faible latence et la haute disponibilité indispensables au traitement des données chronologiques provenant de capteurs de signes vitaux.

Comme nous l'avons dit plus haut, SQL est le langage de base de données universel ; il peut également être utilisé pour interroger les bases de données utilisées pour la surveillance des signes vitaux. Voici un exemple d'interrogation d'une base de données dans TimescaleDB. Ce moteur de base de données utilise une variante de SQL qui comporte des extensions spéciales pour les données de séries temporelles et les événements en temps réel.

Supposons que nous ayons une table appelée vital_signs avec les colonnes measurement_time et heart_rate. Cette dernière stocke les données relatives à la fréquence cardiaque d'un patient, obtenues par la lecture périodique d'un capteur. Pour obtenir la fréquence cardiaque horaire moyenne au cours des dernières 24 heures, nous pourrions utiliser la requête suivante :

SELECT
  time_bucket('1 hour', measurement_time) AS hour,
  AVG(heart_rate) AS avg_heart_rate
FROM vital_signs
WHERE measurement_time >= NOW() - INTERVAL '24 hours'
GROUP BY hour
ORDER BY hour;

La fonction time_bucket() de TimescaleDB est utilisée pour regrouper les données en intervalles de temps. Bien que d'autres opérations et fonctions SQL puissent être utilisées dans le même but, time_bucket() est optimisé pour traiter efficacement les séries temporelles. Ceci est essentiel lorsque l'on travaille avec des informations en temps réel aussi sensibles que les signes vitaux d'un patient.

Optimisation des flux de travail administratifs

En ce qui concerne les flux de travail administratifs dans le secteur de la santé, SQL a beaucoup à offrir. Voici quelques domaines dans lesquels il peut optimiser le travail administratif :

• Gestion des horaires médicaux.
• Affectation des lits d'hôpitaux.
• Facturation des frais médicaux.
• Gestion des stocks de produits pharmaceutiques et hospitaliers.
• Et bien d'autres applications.

À titre d'exemple, voyons un schéma de base de données pour un carnet de rendez-vous médicaux. Nous exécuterons une requête SQL pour connaître la disponibilité des rendez-vous au cours des prochains jours. Ensuite, nous verrons un autre exemple de gestion des lits dans un hôpital.

La requête suivante utilise toutes les tables du schéma ci-dessus pour afficher les horaires de rendez-vous des médecins pour les sept prochains jours. Les résultats sont les suivants :

• le nom et le prénom de chaque médecin
• La date du rendez-vous.
• Les heures de début et de fin du rendez-vous.
• Le nom et le prénom du patient.
• Le motif du rendez-vous.
• Le statut du rendez-vous.

Les résultats sont affichés triés par nom et prénom du médecin, par date de rendez-vous et par heure de rendez-vous.

Voici la requête :

SELECT
  d.last_name AS doctor_last_name,
  d.first_name AS doctor_first_name,
  a.appointment_date,
  ds.start_time,
  ds.end_time,
  p.last_name AS patient_last_name,
  p.first_name AS patient_first_name,
  a.reason,
  s.description AS status
FROM Appointment AS a
JOIN Doctor d 
  ON d.doctor_id = a.doctor_id
JOIN DoctorSchedule AS ds 
  ON ds.doctor_id = d.doctor_id 
    AND ds.schedule_id = a.schedule_id
JOIN Patient AS p 
  ON a.patient_id = p.patient_id
JOIN AppointmentStatus AS s 
  ON s.status_id = a.status_id
WHERE a.appointment_date BETWEEN NOW() 
  AND NOW() + INTERVAL '7 DAY'
ORDER BY
  d.last_name,
  d.first_name,
  a.appointment_date,
  ds.start_time;

Gestion des lits d'hôpitaux

Voyons comment SQL peut effectuer une tâche similaire : Afficher les lits d'hôpitaux disponibles. Nous présentons ci-dessous un schéma de base de données pour la gestion des lits d'un hôpital. Ses tables stockent des données sur les lits, les chambres, les patients et les affectations de lits.

Un directeur d'hôpital pourrait exécuter la requête SQL suivante pour obtenir une liste des lits de soins intensifs inoccupés :

SELECT
  b.bed_id,
  b.bed_number,
  r.room_number,
  bt.description AS bed_type
FROM Beds AS b
JOIN Rooms AS r 
  ON b.room_id = r.room_id
JOIN BedType AS bt 
  ON bt.type_id = b.type_id
WHERE b.is_available = TRUE
  AND b.bed_type = 'ICU'
ORDER BY 
  r.room_number, 
  b.bed_code;

Les conditions de la clause WHERE de la requête ci-dessus garantissent qu'elle n'affiche que les données des lits qui ne sont pas occupés et qui se trouvent dans l'unité de soins intensifs (ICU).

SQL, le grand intégrateur

Les exemples que nous avons vus tout au long de cet article montrent clairement qu'ils ont de nombreux aspects en commun, même si chacun d'entre eux correspond à un flux de travail différent dans le secteur des soins de santé.

Par exemple, les commandes Patient et Doctor sont présentes dans la plupart des schémas. L'intégration de différents schémas est essentielle pour optimiser les flux de travail dans le secteur de la santé, car la consultation croisée entre différents systèmes élargit les informations fournies par chaque système, ce qui permet d'améliorer les soins prodigués aux patients. Grâce à un accès fiable et rapide aux données pertinentes, les professionnels de la santé peuvent prendre des décisions plus éclairées et mieux coordonner les traitements, et SQL est essentiel pour rendre cette intégration possible.

L'intégration des informations relatives à la gestion des équipes et aux dossiers médicaux permet d'optimiser l'utilisation des ressources de soins aux patients, en donnant la priorité aux patients qui ont besoin de soins urgents et en reportant les rendez-vous pour les patients qui n'ont pas terminé certains traitements ou qui ont besoin d'être réévalués.

De même, l'analyse des données de surveillance des signes vitaux d'un patient admis à l'hôpital et de ses antécédents médicaux permet d'établir des diagnostics plus rapides et plus précis, en détectant des indicateurs de gravité qui passeraient inaperçus si des corrélations n'étaient pas établies entre des données provenant de différents flux de travail.

Les organismes de soins de santé sont en concurrence pour fournir de meilleurs services de santé ; il ne fait aucun doute qu'une bonne gestion de l'information est la clé du succès.

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Tout au long de cet article, nous avons vu comment l'utilisation de SQL pour la santé permet d'optimiser les flux de travail. Nous avons examiné plusieurs exemples qui répondent aux besoins de l'administration hospitalière, de l'analyse épidémiologique, du suivi des patients et d'autres domaines. Nous avons vu que, quelles que soient les caractéristiques particulières des informations traitées par chaque domaine, SQL est un facteur commun à tous.

Dans mon expérience personnelle, j'ai utilisé (et j'utilise encore aujourd'hui) les requêtes et les instructions SQL de manière intensive dans mon travail quotidien dans les applications de soins de santé. Par exemple, je l'utilise pour gérer les listes de sécurité sociale, mettre à jour les prix des médicaments et suivre les coûts des soins aux patients dans les cliniques et les hôpitaux.

Une connaissance approfondie du langage SQL m'a permis de maximiser mon efficacité dans la manipulation des données de santé. Lors de mes entretiens avec des professionnels de la santé, je les encourage toujours à apprendre à travailler avec des bases de données et SQL. Cela peut leur être très bénéfique et les aider à faire leur travail. Et je leur dis que SQL n'est peut-être pas une exigence professionnelle essentielle pour les professionnels de la santé aujourd'hui, mais qu'elle le sera probablement dans un avenir proche.

C'est pourquoi j'encourage tous ceux dont le travail est lié à la santé à explorer les cours LearnSQL pour un apprentissage plus approfondi. N'oubliez pas que notre offreTout à vie est une option imbattable en termes de coût-bénéfice pour ceux qui cherchent à approfondir SQL dans la gestion des données de santé.