Leçons de Sanford Health: Comment créer une stratégie de données évolutive qui fonctionne

Gérer un réseau de santé tentaculaire, avec plus de 56 hôpitaux, 288 cliniques et 2 millions de patients répartis sur plus de 500 000 kilomètres carrés, représente un défi colossal. Pour Sanford Health, le plus grand système de santé rural des États-Unis, la complexité de ses données était devenue un frein majeur, avec une multitude de 90 dossiers médicaux électroniques différents et une base de données SAP HANA saturée.

De nombreux établissements de santé se trouvent confrontés à une situation similaire : la nécessité d’une modernisation est évidente, mais la question de savoir comment procéder de manière stratégique, sans perturber les soins aux patients ni compromettre les budgets, reste entière.

Lors d’un récent webinaire réunissant des responsables informatiques du secteur de la santé, Dane Hudelson, directeur principal des données et analyses d’entreprise chez Sanford Health, a partagé l’expérience de son organisation. Avec Conor Donnelly, son homologue, il a expliqué comment Sanford Health a surmonté ces difficultés, non pas en adoptant les dernières technologies à la mode, mais en mettant en place une feuille de route pragmatique et éprouvée pour bâtir une stratégie de données intelligente, capable de soutenir les objectifs opérationnels, d’améliorer la qualité des soins et de favoriser l’innovation à long terme.

Une stratégie de données évolutive est un plan d’action transversal qui relie les objectifs liés aux données aux priorités de l’entreprise, tout en garantissant un partage sécurisé des informations et en préparant l’organisation à s’adapter aux évolutions futures.

Concrètement, une stratégie de données bien conçue repose sur quatre piliers :

• Une gouvernance claire définissant les règles d’accès aux données, la protection de la vie privée et la qualité des informations.
• Une architecture modernisée capable de supporter l’analyse de données et l’intelligence artificielle.
• L’implication de toutes les parties prenantes, des équipes cliniques à la direction.
• Une mise en œuvre progressive, axée sur des résultats mesurables.

Il est essentiel de considérer sa stratégie de données comme un plan de jeu pour transformer un flux d’informations désordonné en un atout précieux. Il ne s’agit pas uniquement de migrer vers le cloud ou de rêver à des applications d’IA révolutionnaires, mais de créer un système capable de s’adapter à la croissance de l’organisation, de protéger les données et de simplifier le travail de tous, des cadres supérieurs aux soignants.

Sanford Health n’a pas commencé par rechercher des outils spécifiques. L’équipe s’est d’abord interrogée sur la manière de créer une base de données solide, capable de soutenir l’avenir clinique et opérationnel de l’organisation.

« Il est crucial d’évaluer non seulement les outils, mais aussi les compétences et les ressources humaines nécessaires à leur mise en œuvre », a souligné M. Hudelson.

L’approche de Sanford Health s’est articulée autour des éléments suivants :

• Planification stratégique : l’équipe s’est concentrée sur l’alignement des initiatives de données avec les objectifs de l’entreprise, plutôt que sur les fonctionnalités des fournisseurs.
• Implication des parties prenantes : dès le début du processus, Sanford Health a consulté les responsables informatiques, les équipes cliniques et les directions métiers afin de recueillir leurs commentaires et d’assurer une communication transparente.
• Priorité à la gouvernance : avant toute migration, des règles de gestion des données ont été établies pour garantir l’intégrité, l’accès et la conformité des informations.
• Cas d’utilisation concrets : les priorités initiales ont été axées sur le remplacement et la consolidation des systèmes existants, en privilégiant les projets offrant un retour sur investissement clair, plutôt que sur des applications d’IA potentielles.

Grâce à cette approche, Sanford Health a jeté les bases d’une infrastructure de données évolutive, capable de supporter l’intelligence artificielle, l’analyse avancée et les rapports opérationnels, tout en préservant le bon fonctionnement des activités cliniques.

Pour mettre en place une stratégie de données efficace, il est essentiel de respecter quatre principes clés :

1. Mettre en place une gouvernance évolutive : une gouvernance efficace est le fondement de toute stratégie de données. Elle garantit que, à mesure que le volume de données et le nombre d’utilisateurs augmentent, la clarté, la sécurité et la responsabilité sont maintenues. Pour construire une gouvernance solide, il est recommandé de désigner des responsables des données, de standardiser les définitions et d’établir des politiques communes à tous les services.
2. Choisir une architecture flexible : l’architecture de données doit servir les objectifs de l’organisation, et non l’inverse. Une architecture moderne et flexible, souvent basée sur le cloud, peut prendre en charge l’analyse en temps réel, réduire les silos et préparer l’organisation à l’intelligence artificielle. Il est important d’éviter la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur unique et de privilégier les systèmes qui s’intègrent facilement à l’écosystème existant.
3. Aligner les équipes autour d’objectifs communs : les meilleures stratégies échouent sans adhésion. Les hôpitaux et les systèmes de santé qui réussissent impliquent dès le début du processus les équipes cliniques, opérationnelles, financières et la direction. Cet alignement garantit l’adhésion et évite les erreurs lors de la mise en œuvre.
4. Mettre en œuvre la stratégie par étapes : les stratégies de données ne sont pas mises en œuvre du jour au lendemain. Il est préférable d’adopter une approche itérative, en commençant par des projets pilotes qui permettent de démontrer rapidement la valeur de la stratégie et de renforcer la confiance.

Plusieurs pièges sont à éviter :

• Ne pas se laisser distraire par les tendances technologiques : il est facile d’être séduit par des tableaux de bord prometteurs ou des projets d’IA. Cependant, sans une feuille de route claire, même les meilleurs outils peuvent s’avérer inutiles.
• Négliger la gouvernance : ignorer la gouvernance dès le départ peut entraîner des définitions incohérentes, une propriété des données floue et des problèmes de confidentialité. La gouvernance doit être intégrée dès la conception du système.
• Ne pas impliquer les cliniciens : le personnel soignant est souvent le plus grand utilisateur et le principal bénéficiaire des données hospitalières. Les exclure du processus de stratégie peut entraîner une faible adoption et une perte de valeur.
• Sous-estimer le changement culturel : la transformation des données n’est pas seulement technique, elle est aussi comportementale. Sans le soutien de la direction et l’adhésion de tous les services, même les stratégies les mieux financées peuvent échouer.

En évitant ces pièges et en adoptant une approche disciplinée et axée sur les résultats, les établissements de santé peuvent construire une stratégie de données solide, capable de transformer les informations en un atout précieux.