Qu’est-ce que l’entreposage de données permet aux organisations de réaliser dans le secteur des soins de santé ?

L’entreposage des données est l’un des éléments essentiels de la stratégie de gestion des données de l’entreprise. Il permet aux organisations du monde entier d’exploiter plus efficacement leurs données, en améliorant l’efficacité opérationnelle, en favorisant une meilleure prise de décision et en offrant des perspectives stratégiques. En intégrant et en centralisant les données, les entreprises peuvent effectuer des analyses avancées, développer des capacités d’IA au-dessus des entrepôts de données et élaborer des stratégies prédictives sur mesure pour améliorer le retour sur investissement de l’entreprise.

Pour être plus précis, les entrepôts de données agissent comme un référentiel centralisé permettant aux entreprises de gérer et d’analyser de vastes volumes de données provenant de sources multiples. Depuis
entrepôts de données
stockent des données historiques dans un format structuré, ils sont optimisés pour l’interrogation et l’analyse, ce qui facilite l’accès et l’établissement de rapports. Dans ce blog, nous aborderons 6 cas d’utilisation de l’entreposage de données centrés sur l’entreprise dans le secteur en pleine évolution des soins de santé.

Cas d’utilisation de l’entreposage de données dans le secteur des soins de santé

1. Amélioration et personnalisation des soins aux patients

Énoncé du problème : Les organismes de soins de santé sont confrontés à la dispersion des informations sur les patients dans de multiples systèmes, tels que les DSE, les résultats de laboratoire et les systèmes d’imagerie. Dans de telles situations, les hôpitaux sont confrontés à des difficultés pour fournir des soins personnalisés à chaque patient, ce qui se traduit par des plans de traitement et des résultats sous-optimaux.

Solution : La mise en œuvre d’un entrepôt de données en nuage qui intègre les données des patients provenant de sources multiples sera essentielle pour fournir des soins personnalisés aux patients. Cet entrepôt centralisé permet aux prestataires de soins de santé d’avoir une vue d’ensemble des antécédents médicaux de chaque patient et d’autres informations pertinentes. En regroupant toutes les données en un seul endroit, les organismes de soins de santé peuvent prendre des décisions plus éclairées et créer des plans de traitement personnalisés adaptés aux besoins individuels des patients.

Mise en œuvre technique :

• Processus ETL : Mettez en œuvre des processus ETL (extraction, transformation, chargement) robustes pour collecter des données à partir de sources disparates, les transformer dans un format cohérent et les charger dans l’entrepôt de données. Cela permet de s’assurer que les données sont exactes, à jour et accessibles.
• Intégration des données : Utilisez les services d’intégration de données pour fusionner et normaliser les données provenant de divers systèmes, afin de garantir la cohérence et la fiabilité de toutes les informations relatives aux patients. Il peut s’agir de résoudre des divergences dans le format des données et de garantir la qualité des données par la validation et le nettoyage.

2. Efficacité opérationnelle et gestion des coûts

Énoncé du problème : Les prestataires de soins de santé sont souvent confrontés à des problèmes d’augmentation des coûts opérationnels en raison de données disparates dans des domaines tels que la planification, les systèmes de chaîne d’approvisionnement et la gestion des ressources. Ces données disjointes rendent difficile l’obtention d’une vision globale des opérations, ce qui entraîne une augmentation des coûts opérationnels.

Solution : Un entrepôt de données sur site ou dans le nuage regroupe les données opérationnelles de toutes les sources, ce qui permet une analyse complète de l’utilisation des ressources, des flux de travail et de la gestion de la chaîne d’approvisionnement. L’analyse de ces données permet aux organismes de santé d’optimiser les processus, d’identifier les inefficacités et de réduire les coûts. Par exemple, l’analyse des données peut révéler des schémas d’admission des patients, ce qui permet de prendre de meilleures décisions en matière de programmation et de personnel.

Mise en œuvre technique :

• Outils d’analyse : Les outils d’analyse peuvent être utilisés pour obtenir des informations et identifier les inefficacités, telles que la sous-utilisation des ressources ou le surstockage. Ces outils peuvent aider les prestataires de soins de santé à prendre des décisions fondées sur des données afin d’optimiser les opérations.

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3. Conformité réglementaire et rapports

Énoncé du problème : Les rapports de conformité manuels dans les organismes de soins de santé sont sujets à des erreurs et peuvent entraîner des pénalités s’ils ne sont pas effectués correctement.

Solution : Un entrepôt de données est une protection rigide nécessaire à la conformité réglementaire et à l’établissement de rapports, garantissant l’exactitude et la cohérence. Les outils de génération de rapports automatisés peuvent extraire les données nécessaires et les mettre en forme conformément aux exigences réglementaires. Cette procédure permet de rationaliser le processus de déclaration, de réduire le risque d’erreurs et de garantir que les rapports sont soumis dans les délais.

Mise en œuvre technique :

• Cohérence des données : Mettez en œuvre des processus de validation et de nettoyage des données pour garantir l’exactitude des données stockées dans l’entrepôt. Cela est essentiel pour produire des rapports de conformité fiables.
• Outils de reporting : Utilisez les outils de BI pour automatiser la production de rapports et garantir la conformité avec les normes réglementaires. Ces outils permettent de générer des rapports dans les formats et les délais requis, réduisant ainsi les efforts manuels et les erreurs.

4. Recherche clinique et analyse des résultats

Énoncé du problème : L’analyse des résultats des traitements et la conduite de recherches cliniques sont compliquées dans un environnement de soins de santé en raison de formats de données incohérents et de sources de données disparates. Les chercheurs consacrent actuellement beaucoup de temps à la préparation des données, ce qui laisse moins de temps pour l’interprétation et l’analyse.

Solution : Un entrepôt de données intègre des données cliniques provenant de diverses études, essais et dossiers de patients, et les normalise pour en faciliter l’accès et l’analyse dans un format structuré. Les chercheurs peuvent accéder à un ensemble de données unifié pour identifier les tendances, évaluer l’efficacité des traitements et générer de nouvelles connaissances médicales. Ce processus rationalisé accélère la recherche médicale et améliore la capacité à traduire facilement les résultats dans la pratique.

Mise en œuvre technique :

• Normalisation des données : Assurer la cohérence des formats de données et des terminologies entre les différents ensembles de données cliniques.
• Plateformes d’analyse : Exploitez les plateformes d’analyse avancées pour effectuer des analyses de données complexes et visualiser les résultats de la recherche. Ces plateformes permettent d’identifier des modèles et des corrélations qui pourraient ne pas être évidents lors d’une analyse manuelle.

5. Analyse prédictive pour la prévention des maladies

Énoncé du problème : Prévoir les épidémies et prévenir les maladies chroniques est un défi pour la R&D en matière de soins de santé qui ne dispose pas de capacités complètes d’analyse des données. Les méthodes traditionnelles de prévention et de surveillance des maladies sont souvent réactives plutôt que proactives.

Solution : Les entrepôts de données en nuage offrent des capacités d’intégration avancées de diverses sources de données, y compris les dossiers des patients et les données des appareils portables. Les scientifiques des données peuvent effectuer des analyses prédictives sur les données acquises par les entrepôts de données afin d’identifier les populations à risque, de prévoir les tendances des maladies et de mettre en œuvre des mesures préventives. Par exemple, les modèles prédictifs peuvent surveiller les patients atteints de maladies chroniques et intervenir avant que des complications ne surviennent.

Mise en œuvre technique :

• Intégration des données : Intégrez les données des DSE, des dossiers de santé publique et des dispositifs IoT tels que les moniteurs de santé portables.
• Modèles prédictifs : Développez et déployez des modèles d’apprentissage automatique pour analyser les données et prédire les épidémies. Ces modèles peuvent utiliser des données historiques pour identifier des modèles et faire des prévisions, ce qui permet d’intervenir en temps utile.

6. Amélioration de l’engagement et de la satisfaction des patients

Énoncé du problème : La satisfaction des patients contribue à renforcer la réputation du secteur des soins de santé, mais elle est complexe si l’on ne dispose pas d’une vue à 360 degrés des interactions entre les patients et les différents points de contact. Les systèmes disparates ne permettent pas aux organismes de santé de comprendre pleinement les besoins et les préférences des patients.

Solution : La création d’un entrepôt de données en nuage consolidant les données d’interaction avec les patients, y compris les dossiers de traitement, les rendez-vous, les canaux de communication et les formulaires de retour d’information, permet d’obtenir une vue unifiée. Cette disposition aide les organismes de soins de santé à élaborer des stratégies d’engagement ciblé et de communication personnalisée. Par exemple, l’analyse des schémas d’interaction avec les patients et de leurs réactions peut aider à concevoir de meilleurs services d’assistance aux patients.

Mise en œuvre technique :

• Outils d’engagement : Utilisez des outils d’engagement des patients pour personnaliser la communication sur la base des informations tirées de l’entrepôt de données. Ces outils permettent d’automatiser les rappels de rendez-vous, de fournir des conseils de santé personnalisés et de recueillir en permanence des informations en retour afin d’améliorer constamment les services.

D’un système optionnel à l’infrastructure de données, les entrepôts de données servent de source unique de vérité pour prendre des décisions éclairées dans de multiples aspects de l’entreprise, y compris la génération de revenus, l’automatisation des processus et l’augmentation de la satisfaction des clients. Vous souhaitez créer un entrepôt de données pour votre organisation à partir de zéro ou transférer vos entrepôts limités et non évolutifs sur site vers le cloud ? Parlez-en à nos experts. Nous sommes sur la bonne voie pour aider les entreprises à réaliser le plein potentiel de l’IA et de l’analytique.