Exploiter ses données médico-économiques: cauchemard ou opportunité ?

 
Quand on est au fond du puit, difficile de voir dehors. Et quand on est dehors, on a de la peine à distinguer le fond.

 

C’est à peu de chose près ce que ressentent toutes sortes d’industries, prestataires de services et professionnels en tout genre quand ils ont commencé à s’intéresser à leur efficience opérationnelle.

 

C’est aussi vrai pour grand nombre d’établissements de santé en Suisse ou ailleurs. Quand on veut en mesurer le pouls, on se rend vite compte que la plupart des organes vitaux – services médicaux, administratifs, financiers – fonctionnent en (quasi) silo. Ainsi, si tous les services sont gérés avec professionnalisme par leurs responsables respectifs, si tous les soins prodigués sont de haute qualité, si l’interdisciplinarité est pratiquée de plus en plus, il n’en reste pas moins complexe pour un établissement de santé d’en saisir toutes les interactions et d’en déterminer les impacts de façon précise, sur toutes les strates.

 

Depuis que les outils informatiques ont été introduits (c’était le siècle passé, une éternité diront certains), durant des années bien des établissements de santé ont fonctionné avec des services qui, pris un à un, pouvaient expliquer ce qu’ils avaient fait, pourquoi et avec quels résultats. Tous avaient d’excellents arguments et pouvaient justifier de la justesse de leurs actions. Tous pouvaient étayer leurs propos avec des données chiffrées et bon gré mal gré tous géraient des budgets, certes à grosses mailles, mais des budgets quand même. Toutes les données générées par leurs activités inhérentes étaient traitées comme les boules du loto: elles finissaient dans des cases et n’en sortaient que lors du prochain tirage.

 

En ces temps anciens, on ne se posait pas trop de questions: les affaires allaient bon train, on ne remettait pas en question les procédés et comme les patients étaient en majeur partie satisfaits, on faisait avec le système. L’outil informatique étant ce qu’il était, on savait prendre son mal en patience et on ne remettait pas en question les chiffres (trop long à re-compulser de toute façon).

 

Puis la donne a changé: le marché a évolué, la concurrence a fait son entrée, les frais de santé n’ont cessé de grimper et on a commencé à se poser des questions. D’efficience (pour les uns), de performance (pour les autres), ceux qui ont posé ces questions ont aussi exigé des comptes, des chiffres et des statistiques. En conséquence de quoi, certains ont donc dû se plonger dans ces fichues données.

 

C’est ainsi que les services statistiques, comptables, financiers, et bien d’autres encore ont dû traiter, année après année, des données de plus en plus multiples, pas forcément accessibles, rarement normalisées et très peu réconciliées. Un temps considérable est investi pour obtenir une information aussi fiable que faire se peut, et cela reste une gageure de la maintenir fiable dans la durée.

 

Nous voilà en 2016: bien des entreprises s’appuient toujours sur la sainte trinité des outils statistiques (WINDOWS, EXCEL et ODBC) pour analyser leurs données. Ces outils sont de loin les plus utilisés. Pour ne prendre qu’un seul de ces outils (mais ô combien représentatif), selon le très sérieux spreadsheet Research (SSR), 72 % des entreprises dans le monde utilisent EXCEL. Les organisations qui ont opté pour cet outil ne peuvent pas toutes se tromper. Pensez ! Elles ont au moins trois bonnes raisons à cela: la (relative) simplicité d’utilisation, la fiabilité et la grande liberté offerte font du tableur l’ami incontournable des amateurs de données.

 

Par extension et de façon un peu simpliste (je le concède), on peut sans prendre trop de risque affirmer que c’est aussi le cas pour le monde de la santé. Partout en Suisse comme ailleurs, EXCEL règne en maître.

 

Dont acte.

 

Mais saviez-vous que, toujours selon le SSR, 88 % des tableaux utilisés contiennent au moins une erreur majeure telle que erreur de calcul, formule écrasée ou erronée, facteur de conversion erroné, données sources erratiques ou non pertinentes, mauvaise décimale (pour ne citer que le top 5) ? Et que dire des 51% des tableaux EXCEL crées et distribués sans aucune gouvernance ? Que me jette la première pierre celui qui n’a pas un jour travaillé sur la « mauvaise » version du tableau, vous savez, celle qui n’est pas la dernière et qui contient encore les données erronées sur lesquels vous venez de terminer ce superbe tableau croisé permettant enfin de comprendre le pourquoi du comment. Cette version que vous avez depuis lors supprimée et qui « reviendra » plus tard, quand après n versions et 36 allers-retours inter services, on se rendra compte qu’au final ce n’étaient pas des données erronées et que votre tableau était en fait fort utile. Le temps perdu peut s’avérer conséquent. Si ça vous paraît familier, c’est que vous n’avez pas non plus de gouvernance et que vous devriez vous inquiéter. Surtout si l’on sait que pour tout ce qui touche à la finance (donc au budget, donc aux moyens opérationnels, donc à la santé du client en fin de chaîne) 78% des décisions sont basées sur EXCEL.

Ça fait réfléchir, non ?

 

Bref, que l’on recherche l’efficience opérationnelle ou un EBITDA à 2 chiffres, dans tous les cas, on a besoin d’informations fiables pour piloter un établissement de santé. Et ces informations ne sont plus uniquement cantonnées aux seuls services, elles proviennent aussi d’émetteurs externes tels que les garants, les patients, mais aussi les réseaux sociaux…

 

Le 21ème siècle se distingue de son prédécesseur par la multiplication des données, ce n’est un secret pour personne. Avec de bonnes pratiques et des outils adaptés à la data intelligence, on peut déjà parfaitement tirer parti de ses données: en mixant données d’activités, données de présence, données de soins, on obtient des indicateurs très pointus permettant de mesurer un même évènement sous différents angles d’analyse: le patient, le médecin, les garants, les spécialités, le personnel soignant, le matériel, pour ne citer que les principaux. Ceci permet de fluidifier le dialogue entre les responsables médicaux et les financiers en permettant à tous de mieux comprendre les interactions et leurs impacts respectifs. Des hôpitaux sont déjà allés encore plus loin en intégrant des données en provenance directe des patients (telles que les données biométriques mesurées en 24/7 et captées par des objets connectés personnels). Le monde évolue et celui de la santé n’est pas en reste.

 

Et CALYPS dans tout cela ? Modestement mais sûrement, depuis 15 ans maintenant, nous avons approfondi notre expertise dans la donnée et surtout notre connaissance du monde de la santé, avec ses réalités et ses contraintes. Soutenus par de professionnels issus du terrain, nous avons mis au point des premiers outils d’informatique décisionnels à l’usage des cliniques ou des hôpitaux, outils que nous avons améliorés au fil du temps. Cependant, rapidement nous nous sommes aperçus que nous serions tôt ou tard confrontés à un défi qui nous dépasserait si nous ne faisions rien: les données vont se multiplier et nous devions être capables de les capter sans en perdre le contrôle. La tâche n’est pas aisée, loin s’en faut!

 

Nous avons donc décidé de concentrer nos efforts sur la donnée médico-administrative, notamment dans sa capacité à fournir des informations à valeur ajoutée. Pour ce faire, il s’agit de la traiter de façon adéquate et de surtout bien gérer les exceptions. C’est pourquoi depuis 3 ans nous travaillons sur une solution capable de collecter et réconcilier dynamiquement plusieurs sources de données opérationnelles (telles que l’ERP OPALE, le système Polypoint PEP/RAP/DIS, le DPI…), de les normaliser et de les transformer en indicateurs croisés utiles et de confiance.

 

Après plusieurs évolutions, nous avons entrepris de passer notre solution sur des technologies plus ouvertes que les sempiternelles bases de données, l’objectif étant de pouvoir collecter tout type de donnée, sans contrainte ni limite et en toute sécurité. Persuadés que les données issues des patients et des machines (notamment avec l’essor de l’Internet des Objets ou IoT) vont rapidement s’imposer et devenir incontournables, nous avons développé un nouveau socle agile et puissant, sobrement nommé mediCAL, nous assurant de pouvoir traiter toute donnée sans difficulté.

 

Mais ce n’est pas tout: nous avons aussi pu ouvrir d’autres portes, notamment celle du monde fascinant des statistiques prédictives. Les technologies le permettant et avec le soutien de la Commission pour la technologie et l’innovation – pilotée par la Confédération suisse – nous avons entrepris d’étudier comment les algorithmes prédictifs pourraient être appliqués dans le monde de la santé.

 

Nos premières investigations nous ont permis de constater que notre intuition était juste: nos tests de corrélation ont rapidement révélés des pistes intéressantes et nous avons pu observer des relations de cause à effet significative. Encore faut-il savoir les interpréter. En poursuivant nos études, nous avons réussi à identifier une charge de travail à venir et à en déterminer la charge de personnel à opposer. Nous avons pu identifier en avance de phase des signes avant-coureurs de rupture de chaîne opérationnelle ou encore pu analyser la propension d’un acte (en l’occurrence une pratique soignante) à se produire. Ce sont des premiers pas, certes, mais très prometteurs. Nos prototypes doivent encore s’affiner et ne cesser d’apprendre, mais nous avons bon espoir que d’ici la fin de l’année nous serons à même de fournir les premiers indicateurs prédictifs concernant le patient, ses soins, les ressources requises, le CA généré et les coûts inhérents.

 

Notre ambition à terme est de fournir au monde de la santé des outils d’analyse innovant lui permettant de mieux appréhender sa réalité et de mieux en anticiper les impacts. Notre conviction est que la donnée doit désormais faire partie intrinsèque de la stratégie opérationnelle d’un établissement de santé du 21ème siècle. Notre mission est de l’aider à l’exploiter et à en tirer parti.

 

KABE

Vos données ont de la valeur !

La Data Intelligence est destinée aux gestionnaires, décideurs et dirigeants d’entreprise. Il s’agit de la mise en œuvre des moyens, outils et méthodes destinés à fournir l’information utile pour décider et agir en toute connaissance de cause. Mettez-toutes les chances de votre côté en vous appuyant sur des professionnels de la donnée.

Les experts CALYPS sont là pour vous aider