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Définition du numérique en santé
Le numérique en santé correspond à l’intégration des technologies numériques dans les soins, l’organisation hospitalière, la prévention, le suivi des patients, la recherche médicale, et la prise de décision médicale.
NBIC
Convergence de Nanotechnologies, Biotechnologies, Informatique et Cognitives sciences, créant un nouvel écosystème technologique en santé.
Vision optimiste de la santé numérique
Considère qu’il existe une véritable révolution avec des applications de santé, des objets connectés, des implants, et de l’IA, rendant les soins traditionnels obsolètes.
Vision sceptique de la santé numérique
Considère que peu de dispositifs ont réellement transformé les soins et que les innovations sont parfois surestimées.
Promesses du numérique en santé
Inclut le suivi automatisé des patients, la médecine personnalisée, la médecine prédictive, l’autonomisation du patient, et une recherche facilitée.
Risques et critiques du numérique
Sur les dangers de la déshumanisation des soins et de la dépendance technologique, avec des craintes d’une médecine dominée par les algorithmes.
L'outil selon André Leroi-Gourhan
Transforme l’environnement humain, modifie les pratiques, et développe de nouveaux savoir-faire.
Télémédecine
Comprend la téléconsultation, la télésurveillance, la téléassistance, et la téléexpertise.
Dossier patient numérique (EHR/DPI)
Stockage, partage et centralisation des données patientes.
Médecine des 6P
Préventive, Prédictive, Personnalisée, Participative, Par les preuves, et Parcours.
CRISPR-Cas9
Outil d’édition génétique permettant de modifier l’ADN ou désactiver des gènes.
Digitalisation de l’hôpital
Transformation numérique du système de santé visant à un hôpital zéro papier, robotisé et intelligent.
Intelligence artificielle et apprentissage
Les algorithmes apprennent à partir de données et réalisent des prédictions avec des limites.
Littératie algorithmique
Capacité à comprendre les algorithmes, analyser leurs limites et identifier les risques et biais.
Transhumanisme
Courant souhaitant améliorer l’humain en dépassant les limites biologiques et en modifiant les capacités humaines.
Patient in waiting
Concept de Timmermans désignant un patient ni totalement sain, ni réellement malade, en attente potentielle de maladie.
Définition de la sociologie de la santé
Étudie la dimension sociale de la maladie, les inégalités de santé, la relation médecin-patient, et l'expérience de la maladie.
Transition épidémiologique
Évolution du paysage épidémiologique marquée par le passage des maladies infectieuses aux maladies chroniques.
Représentations sociales de la santé
Manières de penser collectivement qui influencent la perception de la maladie et le recours aux soins.
Inégalités sociales de santé
Différences d'accès à la santé en fonction de critères sociaux comme l'âge, le sexe, et l'origine ethnique.
Médicalisation
Processus par lequel des problèmes sociaux non médicaux deviennent médicalisés, par exemple, l'alcoolisme.
Gradient social de santé
La santé s'améliore avec l'augmentation du statut social, influençant l'espérance de vie.
Confiance dans la relation médecin-malade
Engagement envers le médecin et évaluation critique de cette confiance selon le contexte.
Délai-patient
Temps entre l'apparition des symptômes et la consultation médicale, souvent plus long dans les classes populaires.
Égalité vs Équité
L'égalité traite tous les individus de la même manière, tandis que l'équité adapte les ressources aux besoins.
Usages sociaux du corps selon Luc Boltanski
Différentes perceptions et attitudes envers la douleur et la santé selon les classes sociales.
Big Data en santé\n\n
Utilisation de grandes quantités de données pour l'analyse et l'amélioration des soins de santé, permettant des découvertes sur la santé populationnelle.
Applications mobiles de santé\n\n
Technologies permettant aux utilisateurs de suivre leur santé, de gérer des conditions médicales, et d'accéder à des informations sur la santé.
Internet des objets (IoT) en santé\n\n
Réseau d'appareils connectés qui communiquent entre eux pour recueillir et analyser des données liées à la santé.
Blockchain en santé\n\n
Technologie permettant de sécuriser les transactions et de protéger la confidentialité des données des patients.
Médecine régénérative\n\n
Domaine de la médecine qui vise à réparer ou remplacer des tissus ou organes endommagés par des maladies.
Santé numérique et accessibilité\n\n
Utilisation des technologies numériques pour améliorer l'accès aux soins de santé, en particulier dans les zones rurales ou mal desservies.
IoT et télémédecine\n\n
Intégration des appareils IoT pour faciliter la télémédecine, permettant un suivi à distance des patients et des interventions médicales en temps réel.
Cybersécurité en santé\n\n
Protection des systèmes d'information en santé contre les erreurs, les fraudes et les cyberattaques, garantissant la sécurité des données des patients.
Impact des applications de santé sur l'autonomisation des patients\n\n
Les applications améliorent l'engagement des patients dans leur propre santé en fournissant des outils pour suivre leurs données et prendre des décisions éclairées.
Éthique de l'IA en santé\n\n
Examine les questions morales liées à l'utilisation des algorithmes d'IA dans les soins de santé, y compris les biais et les implications sur la prise de décision médicale.
Téléconsultation\n\n
Consultations médicales effectuées à distance par vidéo ou téléphone, facilitant l'accès aux soins pour les patients éloignés ou à mobilité réduite.
Télésurveillance\n\n
Suivi à distance des patients grâce à des dispositifs connectés, permettant une gestion proactive des conditions de santé chroniques.
Téléassistance\n\n
Soutien médical à distance, permettant aux professionnels de santé d'assister les patients en temps réel lors de situations d'urgence ou de besoins spécifiques.
Téléexpertise\n\n
Consultations entre professionnels de santé à distance pour obtenir des avis spécialisés sur des diagnostics ou traitements complexes.
Santé connectée\n\n
Utilisation d'appareils connectés, comme les montres et capteurs, pour suivre et analyser des données de santé en temps réel.