Description
Introduction : L'Institut National de Santé Publique de Côte d'Ivoire suit et enregistre numériquement depuis plus de 6 ans 80000 dossiers de diabétiques de type 2. Le traitement de cette base de données après anonymisation permet pour la première fois de normaliser les dossiers et de classifier par une approche multifactorielle les traitements, la compliance et les évolutions individuelles. La synchronisation chronologique et la normalisation multifactorielle des paramètres médicaux récoltés permet l'installation de critères de prédiction d’évolution d'une pathologie chronique.
Objectifs et Méthode : Notre objectif pour supprimer des biais et défaut d’enregistrement, faciliter la collection automatique et anonyme des données provenant de diverses sources afin de compléter et faciliter le suivi des patients est d'installer une technologie d'authentification basée sur la reconnaissance palmaire et la tokenisation de l'authentification selon Veintree.
L’installation secondaire de cette méthode d'authentification et d’anonymisation permet de détecter des anomalies d'évolution ou des erreurs de saisie antérieure qui sont moyennées et corrigées ou éliminées a postériori. C'est surtout la base d'un meilleur suivi ultérieur et la démonstration d'une inclusion non nominative dans des études médicales.
Résultats : Les résultats de la normalisation chronologique et de la segmentation des sous-groupes de la cohorte offrent pour la première fois une analyse interactive et un suivi des évolutions individuelles. Cela permet de mieux conseiller les patients et de les impliquer dans la prise en charge de leur pathologie en leur présentant les évolutions possibles et en classifiant les risques ainsi que les résultats des traitements et l'influence de la compliance.
Conclusions : Le détail des enseignements de cette méthode de normalisation multifactorielle associée aux dossiers électroniques des patients en Afrique seront présentés dans plusieurs études de cas. La principale conclusion est que l’authentification non nominative et le lien conditionnel entre les données anonymisées et le patient, lui permettent de conserver son dossier électronique de façon sécurisée, ce qui de plus permet une consultation à distance pour suivre son évolution et s'impliquer dans la prise en charge de son traitement en rendant visible ses progrès ou ses échecs afin d'augmenter sa compliance. En le comparant à une base de données normalisées, il est possible au clinicien de projeter les évolutions probables, possibles et les objectifs de traitement souhaitables tout en impliquant le jugement du patient et en soutenant par des démonstrations factuelles ses efforts. Le clinicien peut aussi juger de l'efficacité de son traitement et l’adapter sans biais en fonction des paramètres normalisés.
Cette technologie permet d'envisager une prise en charge multicentrique de patients susceptibles de migrer de façon saisonnière sans perdre la traçabilité et l'intégralité des données des données numériques tout en préservant totalement les données privées.
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