Les prestataires de soins de santé collectent, gèrent et stockent quotidiennement de grandes quantités de données, mais la question de savoir si ces données sont utilisées pour optimiser la prestation des soins reste un travail en cours.
Prenons l’exemple de la collecte de données sur les déterminants sociaux de la santé : des recherches récentes ont révélé que, même si de nombreux organismes de santé collectent des données SDOH, il reste des défis à relever pour intégrer ces données dans un dossier de santé électronique et prendre les mesures nécessaires à cet égard.
Alors que les modèles de paiement et les pressions financières poussent les systèmes de santé à évoluer, disposer de meilleures données et analyses ne fera que soutenir la prise de décision critique et aider les organisations dans leurs parcours de transformation numérique pour répondre aux attentes changeantes des patients et atténuer l’épuisement professionnel des cliniciens.
Les stratégies d’accès et d’intégration des données de santé – à l’intérieur et à l’extérieur des murs de l’hôpital – évoluent, y compris la nécessité d’exploiter davantage de capacités cloud et de s’appuyer sur des plates-formes de données modernes. Mais ce changement ne doit pas nécessairement se produire isolément.
Les modèles de maturité spécifiques aux soins de santé peuvent offrir des orientations clés
Les modèles de maturité sont utiles pour définir les attentes et favoriser la communication entre le personnel informatique et la direction au sein des organisations de soins de santé en définissant les états actuels et les états futurs souhaités des capacités et de la maturité. Selon ce que votre organisation recherche, un modèle simple et plus informel peut suffire à communiquer votre vision stratégique.
Le modèle d’adoption HIMSS pour la maturité analytique est une feuille de route de l’industrie qui peut guider les organisations de soins de santé. Il y en a plusieurs autres, et c’est aux organisations de soins de santé de décider si elles recherchent une reconnaissance externe pour avoir un certain niveau de maturité ou si elles ont simplement besoin de conseils internes.
Les modèles de maturité sont utiles, mais les organisations doivent comprendre pourquoi elles utilisent quel modèle, prendre en compte les coûts associés et définir clairement leurs objectifs. Les organisations de santé qui ne font que commencer leur parcours peuvent se tourner vers des pairs qui ont progressé dans ce domaine, car la collaboration fait partie intégrante de la maturité des données. Il est utile de rechercher des partenaires pour vous aider à chaque étape de la maturité, depuis les bases et la constitution d’équipes de science des données jusqu’aux analyses et stratégies avancées spécifiques pour l’intelligence artificielle et les capacités d’apprentissage automatique.
Comment un système de santé peut-il démarrer son parcours de maturité des données ?
La première étape consiste à définir clairement qui est le champion des données et de l’analyse au sein de l’organisation et à comprendre clairement que les dirigeants de l’organisation s’engagent à prendre de meilleures décisions liées aux données. C’est difficile pour un nouveau partenaire lorsqu’il n’y a pas de soutien clair de la part de la direction pour utiliser les données afin d’améliorer réellement les opérations organisationnelles et cliniques. Ce type d’engagement aura un impact plus important à long terme sur l’efficacité des données.
Ensuite, l’organisation doit documenter quels sont les moteurs et cartographier ce qu’elle ne peut pas réaliser efficacement sans le soutien des données et des analyses. Cela devrait être écrit comme une compétence de base.
Enfin, l’organisation doit contacter un partenaire pour s’aligner sur les objectifs. Il ne s’agit pas seulement d’une nouvelle technologie brillante, il s’agit d’obtenir des résultats et des résultats à partir de données – une reconnaissance que le système de santé se soucie autant des personnes et des processus que de la technologie. En ayant une meilleure idée de qui sont ses dirigeants et de ses engagements, l’organisation sera mieux équipée pour trouver le bon partenaire pour l’aider tout au long de son parcours d’analyse de données.
Un programme de données mature touche toutes les facettes des opérations de soins de santé s’il est bien fait. Il faut la discipline des dirigeants pour utiliser réellement les données de manière significative afin d’influer sur le changement. Deux domaines d’intérêt pour commencer seraient la modernisation de la plateforme de données et la gouvernance des données.
Il est important maintenant de passer aux étapes suivantes et d’apprendre des autres afin que votre organisation puisse adopter une approche holistique de son programme de données. Cela demande du travail, mais cela en vaut la peine. Ne le traitez pas comme un simple projet informatique de plus. C’est vraiment un engagement organisationnel qui doit être pris pour utiliser les données comme un atout stratégique.
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