Santé 2.0 : Comment les données transforment nos hôpitaux

Dans cet article, nous vous proposons de prendre un peu de hauteur pour comprendre l'origine des architectures de données dans le secteur de la santé. En effet, les initiatives  qui ont conduit les hôpitaux français à se doter d’entrepôts de données ont vu jour dans le cadre de  la “transition data” qui touche le monde de la santé, comme tous les autres grands secteurs industriels.

Qu’est-ce qu’une transition data ?

Dans la plupart des secteurs, les transitions numériques ont lieu en deux étapes :

• La numérisation, qui consiste à déployer des logiciels ou des dispositifs numériques pour les intégrer dans les procédures d’une organisation
• La transition data, qui consiste à exploiter les données collectées par ces logiciels pour des usages secondaires (financiers ou opérationnels par exemple). Ces données peuvent présenter un retour sur investissement interne (par exemple, l’optimisation de processus en delivery ou en supply chain au sein de l’entreprise), ou externe (par exemple, une publicité ciblée) ou un avantage concurrentiel (ex : R&D, ou stratégie de production de Netflix). Dans certains secteurs, une transition data a pu déboucher sur la création d'écosystèmes économiques entiers (ex : marketing digital) de la même manière que la numérisation a transformé certains secteurs économiques.

L’exploitation des données collectées a été rendue possible grâce au déploiement de plateformes de données au sein des organisations.

Plateformes de données : le graal des transitions data

Depuis une dizaine d'années, les plateformes de données, ou "entrepôts de données", se sont largement répandues dans divers secteurs industriels et commerciaux. Elles se révèlent aujourd'hui essentielles dans le domaine de la santé. Grâce à un accès efficace et structuré aux données, elles constituent la pierre angulaire de l'automatisation des tâches à faible valeur ajoutée.

Les entrepôts de données remplissent trois fonctions clés. Prenons l’exemple d’un entrepôt hospitalier :

• Connexion et extraction des données : Les entrepôts de données fournissent des outils spécialisés et développent une expertise pour se connecter aux différents  logiciels de santé utilisés au sein des établissements, permettant ainsi une extraction sécurisée et efficace des données nécessaires.
• Centralisation et mise en qualité des données : Ils permettent de rassembler des données provenant de sources multiples, souvent dispersées et hétérogènes, pour les centraliser en un seul endroit. Ce processus inclut notamment le nettoyage et la standardisation des données, en s'assurant de leur fiabilité, de leur précision et de leur conformité aux normes réglementaires.
• Applications personnalisées : Les entrepôts de données proposent des applications destinées à chaque type d’utilisateur, adaptées à leurs besoins spécifiques et conformes au cadre réglementaire. Cela permet une réutilisation optimale des données selon les enjeux  de chaque service ou spécialité médicale.

Dans d'autres secteurs, l'implémentation d'entrepôts de données conduit à un gain considérable d'efficacité. Par exemple, les grandes chaînes de distribution utilisant des entrepôts de données ont vu une optimisation  de l’ordre de 30% des prévisions de stock, réduisant  les coûts d'inventaire et augmentant les ventes. Les entreprises manufacturières qui, utilisent aujourd’hui des entrepôts de données pour analyser la performance de la production, ont pu réduire facilement les temps d'arrêt machine de 15%, améliorant ainsi la productivité globale. Enfin, il est de notoriété publique qu’une bonne stratégie data aide les plateformes d'e-commerce exploitant des données centralisées à augmenter leurs taux de conversion, parfois jusqu’à 20%, grâce à des recommandations de produits plus précises et un ciblage amélioré.

Plus généralement, les transitions numériques suivent un cycle commençant par l’avènement de nouvelles infrastructures, à partir desquelles se construisent des applications, qui aboutiront à de nouvelles infrastructures. En somme, les nouvelles technologies permettent de nouveaux usages, qui finissent par demander des technologies plus robustes pour évoluer, etc.

La transition data dans les établissements de santé

L'informatisation de l'hôpital a constitué un premier cycle d'infrastructure (et de développement économique autour des usages), et les architectures data constituent un deuxième cycle d'infrastructure. Aux États-Unis, la transition data a commencé il y a quelques années et elle a donné naissance à des acteurs comme Commure ou Olive AI (respectivement 540 Mrd$ et 850 Mrd$ d'investissement).  Cela a également suscité  un vif intérêt des acteurs du cloud et a favorisé l’émergence  d’un écosystème de recherche et d'innovation.

En France, la numérisation des hôpitaux, amorcée dans les années 90, avait donc commencé par le passage du tout papier à un système d'information hospitalier (DPI, logiciels de spécialité, etc.) .

Les systèmes d’information hospitaliers tels qu’ils existent actuellement contribuent à une situation de captivité pour l’hôpital, en cloisonnant  les données médicales dans des silos. La fragmentation de cette information médicale, mène encore aujourd’hui à une véritable fracture décisionnelle. En effet, à tous les niveaux, les cliniciens, administrateurs ou directeurs de services peinent à obtenir une vue d'ensemble cohérente et actualisée limitant  leur capacité à prendre des décisions éclairées et rapides.

C’est la raison pour laquelle la transition data a connu un temps fort lors de la création du Health Data Hub (HDH) en 2019 et du lancement de l’appel à projets sur les entrepôts de données de santé (AAP EDS) en 2022 de 75M€. En Allemagne, la Medical Informatics Initiative (MII) a été dotée de 150M€ en 2018 pour servir les mêmes objectifs, et elle entre dans une seconde phase de développement dotée de 170M€ pour les 5 prochaines années.

Les entrepôts de données de santé : un potentiel en cours d’exploitation

L’AAP EDS a donné une impulsion aux établissements de santé pour se munir d’un EDS et a spécifiquement dirigé les efforts et les usages vers de la recherche clinique. Aujourd’hui, le rôle des EDS est amené à changer. La bonne gestion des données des établissements de santé via un entrepôt permet d'améliorer significativement plusieurs aspects de l'administration et de la pratique médicale :

• Le pilotage opérationnel : Les données centralisées et accessibles améliorent le suivi et la gestion des opérations, facilitant ainsi le pilotage stratégique des établissements de santé.
• La qualité des soins : L'accès amélioré aux informations patient permet aux professionnels de santé de prendre  des décisions médicales  plus ciblées et efficaces.
• La réduction de la charge administrative : Automatiser des tâches administratives réduit considérablement le temps que les médecins et autres soignants doivent consacrer à la paperasse, leur permettant ainsi de se concentrer davantage sur les soins aux patients.
• La recherche clinique : Un entrepôt de données de santé accélère la recherche clinique en facilitant l'accès aux données nécessaires, en permettant une extraction rapide et précise des informations, et en soutenant la constitution de cohortes de patients, tout en garantissant la conformité réglementaire.

Ainsi les entrepôts de données de santé représentent un levier puissant pour faciliter le pilotage des établissements de santé, soulager les équipes de soins dans leur pratique quotidienne, améliorer la prise en charge des patients et propulser la recherche clinique.

Vous souhaitez déployer un entrepôt de données de santé dans votre établissement ? Arkhn vous accompagne dans la transition data de votre établissement, de l’intégration à la ré-utilisation de vos données.