Depuis la pandémie, la transition vers le digital a connu un développement sans précédent. Les entreprises ont dû créer des espaces numériques spécifiques pour le travail collaboratif, le télétravail mais aussi le travail hybride. Pour les établissements de santé qui ont été – et sont encore pour la plupart – saturés, la transformation numérique est plus que jamais un enjeu majeur. La dématérialisation des outils de production de soins a été un véritable catalyseur et a permis l’arrivée de nouvelles solutions technologiquement poussées (basées sur l’automatisation, l’intelligence artificielle ou le Machine Learning) qui permettent un gain de temps considérable notamment via la récupération, le stockage et le partage des données entre les différents services. Cette suppression de tâches répétitives, chronophages et bien souvent éloignées des métiers du soin permet aux professionnels de santé de se réapproprier leur cœur de métier.
Les défis à relever demeurent cependant complexes et peuvent parfois devenir de véritables facteurs de ralentissement de croissance. Il est nécessaire de trouver des solutions garantissant la sécurité des données pour accompagner les établissements de santé.
Données structurées VS données non structurées : la grande complexité des instituts de santé
Pour ces établissements et structures spécifiques, l’enjeu est de trouver une solution donnant accès à toutes les données tout en garantissant la sécurité. Ces dernières années, la législation et des projets nationaux et pan-européens ont vu le jour pour répondre à ces besoins, comme l’introduction du DPI (Dossier Patient Informatisé) en 2002 dans les instituts de santé français ou encore le projet européen du Health Data Hub. Véritable outil pivot pour dispenser des soins de façon optimisée, ces outils rencontrent cependant des problématiques de taille car, aujourd’hui la grande majorité des données médicales ne sont pas structurées. Or, une donnée structurée est une information classée, et organisée pour faciliter sa lecture et permettre son traitement. Au travers l’utilisation d’algorithmes, ces données viennent alors jouer un rôle dans la sécurisation des processus d’aide à la décision, la prise en charge des patients et la performance des organisations.
Malheureusement, aujourd’hui, la majorité des données des instituts de santé ne sont pas structurées et contribuent à la formation de cimetières de données non réutilisables, communément appelées dark data. Difficiles à trouver car mal identifiées, ces dark data représentent de nombreux risques pour ces structures : au-delà de l’aspect juridique – via les différentes règlementations en vigueur autour des données sensibles – elles peuvent aussi constituer un potentiel ralentissement des décisions cliniques. Il est impossible pour un environnement hospitalier de gérer ces données « invisibles », même pour le plus performant.
Dans la grande majorité des cas, les professionnels doivent naviguer entre divers systèmes informatiques avant de trouver et de collecter les informations nécessaires pour soigner convenablement leurs patients. Si certaines plateformes ne fonctionnent pas, il est possible que certains professionnels soient amenés à poser un diagnostic sans avoir eu accès à l’intégralité des informations patients.
L’interopérabilité : la clé du décloisonnement
Autant pour faire gagner du temps précieux aux soignants que pour poser des diagnostics plus efficaces, il est indispensable de décloisonner les informations et fluidifier les processus. Les données relatives à la santé ont toujours été très demandées, très complexes à consulter et à partager du fait de leur nature sensible, personnelle et donc précieuse. Dès lors, on peut constater le paradoxe suivant ; si les données de santé sont difficiles à partager à cause de leurs caractères sensibles et du niveau de confidentialité et de sécurité élevés qu’elles requièrent, des dommages importants peuvent être causés notamment à cause de cette impossibilité d’y accéder en cas de besoin.
Pour ce faire, une seule solution existe : l’interopérabilité. Lorsqu’il s’agit de mettre en place une stratégie optimale, il est nécessaire d’opter pour une transformation digitale accessible à tous, au travers notamment de solutions et d’outils de processus documentaire. Conçues et développées pour schématiser le cheminement de la donnée, le fait d’ajouter une surcouche applicative va ainsi permettre de connecter les différentes sources d’informations, tout en luttant contre la problématique d’obsolescence qui concerne tous les hôpitaux. Il n’y a qu’en passant par l’interopérabilité qu’il sera possible de fédérer les données réparties entre les différents silos, et donc de permettre à l’utilisateur de disposer de l’information pertinente tout au long du parcours de soin patient. Il sera alors possible d’obtenir une amélioration des performances globales, une meilleure efficacité, une plus grande souplesse mais surtout une continuité des habitudes de travail !
Si le mot d’ordre ici est l’adaptabilité, il est en effet nécessaire d’avoir une technologie qui s’adapte à l’environnement et aux usages - et non pas l’inverse. Actuellement, il existe encore beaucoup trop de solutions intégrées composées de fonctions de base, trop éloignées aux habitudes de travail et aux processus spécifiques existants aux établissements.
En structurant les données, en les rendant disponibles, en contextualisant mieux une consultation, on apporte au personnel de santé toutes les informations nécessaires sur le patient en temps réel. Cela permet ainsi de couvrir l’ensemble du spectre médical (grâce aux partages d’images, de compte-rendu opératoire, de bilan, d’examens, etc.). En accélérant la relation entre data et professionnel, on améliore la prise en charge et donc l'expérience client.
Eliane Faivre Richard, EMEA Healthcare Customer Success, Hyland