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L'impact du Big Data en médecine vétérinaire

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Le Banfield Pet Hospital a publié son rapport annuel sur la médecine vétérinaire. Découvrez comment le big data change le paysage de la médecine vétérinaire.

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Grâce aux technologies numériques et aux techniques d'analyse sophistiquées, nous pouvons collecter et traiter des quantités plus importantes de données diverses plus rapidement que jamais auparavant. Connus sous le nom de "Big Data", ces ensembles de données volumineux, complexes et s'accumulant rapidement transforment le mode de fonctionnement des industries. En médecine vétérinaire, cela inclut tout, de l'identification des populations à haut risque à la modélisation des processus épidémiologiques, en passant par la détection des menaces émergentes et la compréhension de la santé et des maladies des animaux de compagnie et des humains.

Chez Banfield, nous avons accès à de grandes quantités de données grâce à notre système exclusif de données et de dossiers médicaux électroniques, qui contient des informations provenant de plus de 9,5 millions de visites et 3,5 millions d'animaux de compagnie vus par an, avec une moyenne d'environ 70 points de données enregistrés par visite. Ces informations nous permettent d'étudier les résultats des patients et de surveiller les tendances en matière de santé des animaux de compagnie afin d'améliorer la qualité de la médecine vétérinaire.

Nous avons à cœur de partager nos résultats avec l'ensemble de la profession et, depuis 2017, nous avons publié une série de rapports Veterinary Emerging Topics (VET)™ sur des sujets allant de l'arthrose à l'obésité, en passant par la qualité et l'amélioration de la sécurité. Le rapport VET 2023 de cette année porte sur la façon dont nous utilisons le Big Data pour créer un impact. Le rapport complet peut être consulté sur Banfield Exchange, et vous trouverez ci-dessous quelques exemples tirés du rapport sur la façon dont nous utilisons ces données pour améliorer la qualité de la médecine vétérinaire et faire progresser la santé des animaux de compagnie, ainsi que des actions que vous pouvez entreprendre dans votre propre cabinet.

Réduire la mortalité liée à l'anesthésie

Bien qu'elle soit rare, une réduction, même minime, de la mortalité liée à l'anesthésie peut avoir une importance considérable pour les patients, les clients et les équipes vétérinaires.

. Big Data : Nous avons rassemblé la littérature évaluée par les pairs, les directives professionnelles et les déclarations de position et avons examiné minutieusement les données internes des dossiers médicaux et des rapports de sécurité pour identifier les risques systémiques et locaux associés à l'anesthésie. Nous avons ensuite élaboré et mis en œuvre des normes de qualité médicale (NQM) pour les atténuer.

. Grand impact : Six mois après la mise en œuvre des MQS, les taux de mortalité ont diminué, évitant au moins un décès supplémentaire pour 10 000 procédures. Nous avons constaté des réductions continues et durables de ces taux et, à ce jour, nous avons enregistré les taux de mortalité les plus bas jamais mesurés. Malgré cet impact positif, nous continuerons à " courir après le zéro " et à utiliser continuellement les données pour apporter des améliorations là où c'est possible.

Identifier les animaux de compagnie à risque de maladie rénale

Des recherches ont montré que l'insuffisance rénale chronique (IRC) est la principale cause de mortalité chez les chats âgés de plus de 5 ans et que le pronostic est généralement encore plus sombre chez les chiens.

. Big Data : Les données de nos dossiers médicaux ont été utilisées pour construire des modèles permettant de prédire le risque de développer une MRC chez les chats et chez les chiens en appliquant des méthodes avancées d'apprentissage automatique aux données collectées lors des visites de routine dans les cabinets vétérinaires.

. Grand impact : L'apprentissage automatique appliqué au Big Data peut soutenir la prise de décision vétérinaire en améliorant la détection précoce de l'IRC, offrant ainsi une plus grande possibilité d'intervention, ce qui peut se traduire par une meilleure qualité de vie et une survie plus longue. Parce qu'ils s'appuient sur des données déjà collectées lors des visites de routine des vétérinaires, les modèles pourraient être facilement mis en œuvre dans les logiciels des cabinets hospitaliers ou des laboratoires de diagnostic, tels que RenalTech, pour aider directement les vétérinaires à prendre des décisions cliniques.

"En analysant les données médicales issues des visites des patients de Banfield pendant deux décennies, les scientifiques de Mars Petcare ont créé l'outil RenalTech en utilisant l'intelligence artificielle pour prédire si un chat développera une IRC jusqu'à deux ans avant le diagnostic clinique traditionnel", a déclaré Nefertiti Greene, présidente de Mars Science & Diagnostics. " Disponible pour les vétérinaires qui utilisent les laboratoires de référence d'Antech aux États-Unis, RenalTech peut prédire l'IRC avec une précision supérieure à 95 %. Cet outil est le premier de nombreux diagnostics prédictifs dans le pipeline de Mars Petcare, car nous continuons à investir pour permettre des soins de santé plus personnalisés pour les animaux de compagnie."

Reconnaître les facteurs de risque pour les effets indésirables associés aux vaccins

Les effets indésirables associés aux vaccins sont rares, mais les clients qui s'en inquiètent peuvent refuser ou retarder la vaccination de leurs animaux de compagnie, les rendant ainsi vulnérables à des maladies infectieuses évitables.

. Big Data : Nous nous sommes associés au Collège de médecine vétérinaire de l'Université Purdue pour réaliser ce que nous pensons être la plus grande étude sur les VAAE chez les chiens à ce jour. L'incidence dans cette analyse était de 18,4 EAVC pour 10 000 chiens vaccinés, soit moins de la moitié de ce qu'elle était il y a plus de 15 ans. Les chiens de petite taille, les chiens de races particulières et ceux qui ont reçu plusieurs vaccins au cours de la même visite étaient plus susceptibles de subir un EAVC.

. Un impact important : La forte baisse de l'incidence des VAAE suggère que les nouveaux vaccins sont plus sûrs, ce qui témoigne probablement de la diligence et de la responsabilité des fabricants de vaccins. D'autres enquêtes sur ces incidences sont prévues, notamment un partenariat avec le groupe Wisdom pour examiner comment les facteurs génétiques peuvent influencer le risque d'EVAV, des études sur les EVAV félins, etc.

La réalisation du plein potentiel du Big Data pour améliorer la détection des maladies, la prestation des soins et la durabilité en médecine vétérinaire nécessitera des efforts cohérents et collaboratifs pour collecter les informations nécessaires. Par exemple, les associés de Banfield et de Mars Veterinary Health, ainsi que leurs collègues de Mars Petcare, se sont récemment associés pour développer le plus grand ensemble de données jamais constitué en médecine vétérinaire. La MARS PETCARE BIOBANKTM comprendra des données collectées auprès de 10 000 chiens et 10 000 chats sur une période de 10 ans, dans le but de réaliser des percées dans les connaissances scientifiques pour l'avenir de la médecine vétérinaire.

Les améliorations de la santé des animaux de compagnie ne seront accélérées que si nous collaborons au sein de la profession. Discutez avec l'équipe de votre hôpital de la façon dont vous pourriez jouer un rôle, que ce soit en développant votre utilisation des dossiers médicaux électroniques et d'autres technologies numériques, en menant des travaux sur les données et l'analyse dans votre hôpital, ou en contribuant à l'un des grands efforts d'agrégation de données en cours. Dans chaque cas, vous améliorerez la qualité de la médecine vétérinaire et contribuerez à faire progresser l'avenir de la santé des animaux de compagnie.