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Edouard Chazard
Maxime PfannerCet article est issu de la parution de l’ICTjournal du mois de mai 2024
Bien que perçu comme étant à la pointe en matière d’innovation technologique grâce à des avancées spectaculaires dans les domaines de la robotique, l’IoT, l’IA et le big data, le secteur santé présente un contraste surprenant quant à la manière dont le numérique est utilisé. Les écarts d’usage du SI dans les pratiques métier limitent les bénéfices que l’on pourrait en attendre.
Une capacité d’innovation à la pointe, pourtant souvent sous-exploitée
La Suisse se distingue par son excellence dans le domaine de la santé, portée par des innovations remarquables, telles que l’utilisation avancée du Big Data et de l’IA dans des domaines comme le séquençage génomique, la détection de tumeurs en imagerie oncologique ou la réutilisation des données cliniques en épidémiologie. Plus visibles encore du grand public, les progrès en robotique chirurgicale et dispositifs implantables illustrent également cette capacité d’innovation, soutenue par un écosystème riche de collaborations entre hôpitaux, universités, startup et laboratoires.
Ces avancées technologiques se heurtent pourtant à une réalité contrastée au sein des établissements de santé accompagnés par Redsen depuis plus d’une décennie.
Nous observons en effet que malgré la disponibilité des technologies, ce sont les processus manuels et les tâches administratives répétitives qui dominent encore, freinant l’innovation et une efficience pourtant accessible.
Les fondations de l’Innovation: gestion par les processus et data quality
La clé de l’amélioration de l’efficience opérationnelle et de la qualité des soins réside dans la gestion optimisée des processus et la qualité des données. L’IA, le machine learning et le deep learning dépendent entièrement de la disponibilité massive de données de qualité.
Un travail de fond est encore nécessaire sur les processus métier pour bénéficier de ces innovations à des fins d’efficience hospitalière. L’adoption d’une approche Lean dans la gestion des processus permet justement d’affiner la collecte et l’utilisation de données structurées, auditables et réutilisables, essentielles pour bénéficier du potentiel de valeur du big data et de l’IA dans un contexte médical. Les systèmes informatiques se doivent donc d’être intuitifs, conçus pour assurer la collecte de données fiables dès leur conception et doivent faciliter l’exploitation des données existantes.
Cependant, même avec des données de qualité et en quantité suffisante, la formation et le recrutement d’experts (médecins et chercheurs) capables de les manipuler et de les interpréter correctement restent un défi considérable.
Vers une généralisation progressive des avancées
La transition vers une informatisation complète du secteur de la santé en Suisse est un processus long et complexe, amorcé il y a 40 ans. Les progrès réalisés depuis les premières informatisations des dossiers patients des années 70-80 jusqu’aux SI actuels, intégrant des systèmes experts d’aide au diagnostic et un partage efficient des données au sein des réseaux de soins, illustrent l’engagement continu de l’ensemble des acteurs du secteur vers l’excellence.
Néanmoins, cette évolution implique désormais une réflexion approfondie sur les processus métier et la manière dont ils sont pilotés. Les pratiques et organisations actuelles sont en effet remises en question en raison de la pression économique grandissante sur le secteur depuis une dizaine d’années: l’économicité des soins est devenue un point de préoccupation majeur. Les technologies, aussi avancées soient-elles, ne sont jamais qu’un outil et se doivent d’être utilisées pleinement dans les pratiques quotidiennes afin de révéler leur plein potentiel.
Partenaire de la transformation de ses clients, la mission de Redsen est justement de tirer un maximum de valeur du SI, en combinant approche Lean management centrée sur l’efficacité opérationnelle des processus, gestion du changement et réalisation de projets pilotés par la valeur acquise côté IT.
