Les avantages de l’analyse des données pour les soins post-aigus
Les capacités d’analyse de données peuvent permettre aux organisations de soins post-aigus d’analyser rapidement de gros volumes de données sur les patients. L’analyse prédictive peut aider les cliniciens à identifier les patients les plus à risque de réadmission ou de complications. Grâce à des analyses avancées et à un tableau de bord de visualisation, les cliniciens peuvent réagir immédiatement lorsqu’ils voient les signes et les symptômes changer en temps réel, plutôt que de réagir après que quelque chose se soit produit.
L’analyse des données associée à la surveillance à distance des patients peut donner à l’infirmière travaillant de nuit un meilleur aperçu de ce qui se passe avec tous les patients à la fois au lieu de les vérifier individuellement dans leur chambre.
Sur le plan opérationnel, l’analyse des données peut identifier les domaines de l’organisation susceptibles d’améliorer l’efficacité et de réduire les coûts.
Pourquoi les organisations de soins post-aigus sont en retard sur l’analyse des données
Certaines organisations de soins post-actifs sont plus avancées dans leur parcours d’analyse de données, mais il y a encore de la place pour la croissance. Les organisations de soins post-aigus qui ont commencé à mettre en œuvre des programmes d’analyse de données concentrent souvent leurs efforts sur le plan opérationnel plutôt que clinique. Les responsables des soins post-actifs utilisent l’analyse de données pour suivre les KPI à un niveau supérieur afin d’améliorer l’efficacité opérationnelle et financière. La plupart des organisations post-aiguës qui se concentrent sur les données se situent au niveau de l’analyse descriptive plutôt que prédictive ou prescriptive.
Le financement est probablement le plus grand obstacle à l’avancement de la maturité des données dans les organisations de soins post-actifs. Un autre obstacle est que les organisations de soins post-actifs sont souvent plus lentes à adopter le cloud, qui devient un facteur critique dans les capacités de données et d’analyse. La réticence à exploiter les capacités du cloud peut entraver l’adoption de l’analyse de données.
De plus, de nombreux fournisseurs d’applications utilisés par les organisations de soins post-aigus sont également moins matures dans l’analyse des données et retiennent efficacement les données en otage, empêchant les organisations de soins post-aigus de pouvoir en faire plus avec leurs données.
Les organisations de soins post-aigus peuvent avoir des budgets limités, ce qui a un impact sur la capacité d’embaucher des experts en données au sein de leurs équipes informatiques. Les compétences en matière de données peuvent être difficiles à obtenir, même pour les grandes organisations de fournisseurs.
Parmi les autres facteurs contributifs figurent les charges réglementaires, les systèmes disparates, la mauvaise qualité des données et le manque de gouvernance des données. Pour atteindre le niveau d’intégration et d’interopérabilité des données nécessaire pour atteindre la maturité des données, les organisations doivent procéder à des changements culturels, qui peuvent être difficiles à mettre en œuvre.
Sans maturité des données, les organisations de soins post-aigus ne peuvent pas tirer parti de l’intelligence artificielle et des outils d’apprentissage automatique disponibles pour soutenir la prise de décision clinique.
Comment développer l’analyse des données dans les organisations de soins post-aigus
Pour les organisations de soins post-actifs qui n’ont pas commencé leur parcours d’analyse de données, le meilleur conseil est de simplement le lancer. Engagez-vous pour une prise de décision davantage axée sur les données. Engagez-vous à apporter des améliorations, quelle que soit la situation actuelle de l’organisation. L’identification d’un sponsor exécutif pour faire avancer le programme peut faire une grande différence dans le succès d’une initiative. Cette personne n’a pas besoin d’être dans l’informatique, mais doit être une personne immergée dans le côté opérationnel ou clinique de l’organisation.
L’un des principaux objectifs de l’analyse des données dans les soins post-aigus est d’accroître l’efficacité clinique. Ceci est particulièrement important en cas de pénurie de personnel. Cependant, il est essentiel que la mise en œuvre d’un programme d’analyse de données n’enlise pas le personnel. Pour éviter un impact négatif sur le personnel, les responsables des soins post-actifs doivent assurer la planification et le déploiement intentionnels de nouvelles technologies et de nouveaux processus qui ne submergent pas les cliniciens et leur permettent de se concentrer sur leur travail régulier. Avoir quelqu’un qui connaît ce côté de l’organisation peut faire une différence dans la façon dont l’initiative d’analyse de données est planifiée et reçue par le personnel. Il ne s’agit pas seulement d’une initiative informatique, mais aussi d’une imitation organisationnelle. Il est essentiel que les responsables des soins post-actifs incluent les infirmières et les autres utilisateurs finaux dans les premières discussions et la planification.
Une autre chose à garder à l’esprit : n’essayez pas de tout faire en même temps. Commencez par les éléments spécifiques les plus critiques et construisez à partir de là. Un partenaire technologique tel que CDW peut aider les organisations de soins post-actifs à évaluer et documenter leur état actuel, puis aider l’organisation à créer une stratégie et une feuille de route avec les prochaines étapes adaptées à la taille, au budget et aux objectifs de l’organisation. CDW peut aider les organisations à franchir ces étapes grâce à la mise en œuvre de la technologie ou à l’expertise de conseil.
Nous pouvons aider les organisations à déterminer par où commencer et sur quel cas d’utilisation se concentrer en premier. Nous pouvons également aider les organisations à mieux organiser leurs données et à consolider leurs systèmes de données pour s’assurer qu’elles utilisent des données propres et complètes extraites d’un emplacement central pour leurs initiatives d’analyse. Les organisations de soins post-actifs n’ont pas besoin de se lancer seules dans cette aventure d’analyse de données.
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