L'ingénierie des données dans le domaine de la santé évolue constamment pour créer des solutions aux problèmes les plus urgents de l'industrie : assurer la sécurité des travailleurs de première ligne tout en maintenant des niveaux de dotation adéquats pendant la pandémie ; évoluer vers des modèles de soins fondés sur la valeur ; l'équité en santé; et la gestion du cycle de revenus. Dans chaque cas, l'ingénierie des données peut jouer un rôle important dans le développement de solutions en intégrant les données des dossiers de santé électroniques, des réclamations des payeurs et des outils qui présentent une vue complète des informations sur les patients. Les cas d'utilisation suivants illustrent comment les applications d'ingénierie des données transforment les soins de santé.
L’ingénierie des données soutient les stratégies de santé de la population
La création d'une stratégie efficace de santé de la population nécessite qu'une organisation adopte une approche axée sur les données et étudie les données internes et externes, en particulier celles provenant d'autres prestataires et payeurs extérieurs à l'organisation qui sont prêts à partager des données par le biais de contrats de réseau cliniquement intégré (CIN). Cependant, l'intégration de données externes provenant de sources multiples présente plusieurs défis liés à la qualité des données, au format du flux de données, à la cadence, aux codes standard, à l'intégration des données d'un nouveau payeur dans les données d'entreprise de l'organisation, et bien plus encore.
L'équipe de notre système de santé a développé des solutions d'ingénierie des données pour surmonter ces défis, notamment :
- Services de qualité des données qui ont contribué à standardiser les données et à regrouper les données des payeurs dans une structure uniforme
- Mappages d'intégration de données développés pour alimenter les données du payeur dans la structure standard et les injecter dans l'entrepôt de données de l'entreprise
- Contrôles de qualité sur chaque couche de données via des ensembles de règles configurés dans la base de données pour les données de chaque payeur
Ces données d'entreprise ont ensuite été utilisées pour analyser et regrouper diverses procédures cliniques afin de réduire les coûts pour les patients sans affecter la qualité du service.
La solution d’ingénierie des données a permis à notre système de santé d’atteindre ses objectifs stratégiques pour améliorer la santé de la population. Armés de données, les dirigeants des hôpitaux ont pu analyser et comparer les coûts des procédures pour des diagnostics spécifiques de différents prestataires. Leur analyse a permis de réduire certains coûts, rendant les soins de santé plus abordables pour la population. Dans certains cas, cela a également généré des remises aux prestataires faisant partie du CIN.
La solution a également permis de traiter rapidement les données du payeur et de traiter en parallèle plusieurs ensembles de données du payeur. La structure uniforme créée pour stocker toutes les données des payeurs a permis d'intégrer plus rapidement un nouveau payeur et a facilité la fusion de ces données avec les données d'entreprise existantes afin de les rendre disponibles pour les tableaux de bord et les solutions d'analyse. De plus, les contrôles de qualité ont identifié les problèmes bien avant tout problème potentiel, accélérant ainsi l'injection de données de qualité dans le système d'analyse. Grâce à cette conception, l’intégration de toutes les nouvelles données du payeur dans le système de santé de la population peut être réalisée en deux semaines.
Un autre avantage de la solution de santé de la population réside dans la manière dont elle génère et alimente les données critiques provenant d’autres programmes dans notre système d’analyse interne. Grâce à la possibilité d'intégrer ces informations et de créer des analyses en interne, nous avons éliminé le besoin de fournisseurs externes et réduit les coûts de données pour l'organisation.
L'ingénierie des données était essentielle pour la gestion du personnel pendant la pandémie
L’un des nombreux défis auxquels les hôpitaux ont été confrontés pendant la pandémie a été d’assurer la sécurité des cliniciens alors qu’ils travaillaient en première ligne pour soigner les patients. Dès que le premier vaccin contre la COVID-19 est devenu disponible, notre organisation a constaté qu’elle avait besoin d’un moyen rapide et efficace d’organiser et de prioriser le personnel clinique et de développer un système pour administrer le vaccin à ceux qui étaient les plus responsables des soins aux patients.
L'intégration des données a été utilisée pour faciliter la fourniture du vaccin en intégrant les systèmes cloud et sur site avec des systèmes externes. À l'aide de l'outil Informatica Cloud, nous avons créé un mappage d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour nous connecter au programme de ressources humaines de Workday. Cela nous a permis d'obtenir et de prioriser une liste de cliniciens éligibles et de personnel administratif essentiel pour créer un référentiel de données.
ETL a également vérifié les dossiers du personnel désigné pour les formulaires de consentement aux vaccins et l'administration programmée des vaccins conformément à la priorisation. L'ETL a été rapidement conçu avec une fonction de capture de données modifiées, qui vérifiait le système pour détecter de nouveaux formulaires de consentement et ajoutait ces membres du personnel à la liste de planification. Une fois approuvées par le système, ces personnes ont été automatiquement informées de leur calendrier de vaccination par e-mail et SMS à l'aide des tâches de commande intégrées au système Informatica Cloud.
De plus, comme l'illustrent les figures 1 et 2, un service d'intégration de données peut s'intégrer davantage au système des absents pour suivre le personnel qui a été testé positif au COVID-19, en alimentant ses jours de quarantaine dans une couche de reporting qui alimente les tableaux de bord des données sur les vaccins. Cette fonctionnalité a aidé la direction à surveiller la santé de nos cliniciens et à prendre des décisions rapides sur la disponibilité de la main-d'œuvre afin de pouvoir recruter des travailleurs de première ligne selon les besoins.
