Notre enquête a révélé que les professionnels de la santé, y compris les directeurs des données, les analystes de données cliniques et les responsables informatiques du secteur de la santé, ont évalué leur confiance dans la qualité des données à une moyenne de 7,08 sur 10. Cette confiance partielle suggère une marge d'amélioration significative. Une mauvaise qualité des données peut entraîner des opportunités manquées et des traitements incorrects, tandis que des protocoles de gouvernance des données solides peuvent contribuer à accroître cette confiance, permettant ainsi des soins plus précis et améliorant la vie.
Conséquences opérationnelles d'une mauvaise qualité des données
Nous avons demandé aux personnes interrogées d'identifier leurs principales préoccupations liées à la mauvaise qualité des données. Les trois principaux défis qu'ils ont signalés étaient :
- Efforts administratifs en double : 74 % ont mentionné une duplication du travail administratif en raison d'incohérences dans les données, ce qui impose une charge au personnel de santé, consommant un temps précieux qui pourrait être mieux consacré à l'assistance directe aux patients.
- Détails d'adresse incorrects : 46 % ont indiqué que les inexactitudes constituent un défi fréquent, compliquant les efforts de sensibilisation et ayant un impact sur la facturation, la satisfaction des patients et l'allocation des ressources.
- Rendez-vous manqués : 42 % des personnes interrogées ont indiqué que des informations obsolètes ou incorrectes sur les patients entraînaient des rendez-vous manqués, perturbant la continuité des soins et ayant un impact sur l'efficacité opérationnelle.
Le défi de prédire les résultats
À l’ère des informations basées sur les données, l’analyse prédictive joue un rôle essentiel dans l’amélioration des soins aux patients et la rationalisation de la prestation des soins de santé. Cependant, 46 % des personnes interrogées ont signalé des difficultés à identifier des tendances ou à prédire les résultats en raison des limites des données. Des données incomplètes ou inexactes entravent l'utilité des modèles prédictifs, entravant la détection précoce des pathologies, l'évaluation des risques pour les patients et la planification de l'allocation des ressources.
Silos de données et interopérabilité
L'enquête a mis en évidence la persistance des silos de données au sein des établissements de santé, 17 % des personnes interrogées indiquant que les données ne pouvaient pas être facilement identifiées et partagées entre les systèmes. Ce manque d'interopérabilité peut entraîner une fragmentation des dossiers des patients et des retards dans les soins, en particulier lorsque différents services ou sites ne sont pas en mesure d'accéder à une vue unifiée des informations sur les patients.
Il est essentiel de briser ces silos grâce à des stratégies efficaces de gouvernance et d’intégration des données. En améliorant l'interopérabilité des données, les organismes de santé peuvent faciliter un partage transparent d'informations, ce qui non seulement améliore l'expérience des patients, mais rationalise également les flux de travail, garantissant ainsi que des informations précises sont disponibles au moment où elles sont le plus nécessaires.
Garantir la validité des données pour une prise de décision sûre
Un autre résultat important est que 22 % des personnes interrogées ont exprimé des doutes quant à la validité de leurs données pour le reporting et la prise de décision. Des données de haute qualité sont essentielles pour faire des choix éclairés, depuis les soins aux patients jusqu’à la planification organisationnelle. Sans cela, les prestataires de soins de santé risquent de prendre des décisions sous-optimales ayant un impact sur les résultats et les opérations des patients.
L’importance de la conformité
La qualité des données dans le domaine de la santé est essentielle à la conformité réglementaire. Cependant, plus de 10 % des personnes interrogées ont indiqué que la qualité de leurs données était insuffisante pour répondre aux exigences réglementaires, avec des difficultés de suivi de la collecte et du traitement des données. NHS[1] souligne le rôle essentiel des systèmes de données standardisés pour améliorer la coordination des soins, réduire les erreurs et permettre la continuité dans les interactions et les paramètres des patients. La pression en faveur de données fiables et de haute qualité au sein du NHS souligne à quel point ces cadres sont essentiels pour respecter les normes réglementaires et fournir de meilleurs résultats en matière de soins aux patients dans un paysage de soins de santé en évolution.
Étude de cas : Transformer la qualité des données dans la pratique
L'Imperial College NHS Healthcare Trust était confronté à des dossiers de patients obsolètes, à des entrées en double et à une interopérabilité limitée des données, ce qui entraînait des inefficacités et une moindre satisfaction des patients.
Pour résoudre ces problèmes, ils ont mis en œuvre Solutions de qualité des données d'Experian pour nettoyer et surveiller en permanence les données des patients dans tous les systèmes. Cette approche a conduit à une augmentation de 20 % de l’engagement des patients, grâce à une meilleure précision des contacts et à des efforts de communication rationalisés. De plus, la réduction du temps administratif consacré à la correction des données a permis aux professionnels de santé de se concentrer plus directement sur les soins aux patients, améliorant ainsi la qualité du service et l'efficacité opérationnelle au sein du Trust.
Ce projet a apporté de grands avantages dans la façon dont l'expérience ambulatoire est gérée, créant une expérience d'enregistrement plus efficace et nous permettant ainsi de réaliser des économies significatives. Les outils de qualité des données d'Experian sont au cœur de ce projet, nous donnant une confiance totale dans la qualité des données des patients qui rendront possibles les communications numériques.
John Kelly, responsable des solutions systèmes, Imperial College Healthcare NHS Trust
Lire l'étude de cas complète ici pour en savoir plus sur la façon dont les solutions d'Experian ont aidé Imperial à atteindre ses objectifs.
Conclusion : l'avenir des données dans le domaine de la santé
La qualité des données et la gouvernance sont plus que des nécessités techniques ; ils sont fondamentaux pour l’avenir des soins de santé. Les résultats de notre enquête démontrent l’importance de relever les défis courants en matière de gestion des données :
- Des problèmes tels que les rendez-vous manqués (42 %), les adresses incorrectes (46 %) et les efforts administratifs en double (74 %) illustrent les coûts opérationnels d'une mauvaise qualité des données.
- L'analyse prédictive et l'intégration des données restent limitées, avec 46 % d'entre eux étant incapables d'identifier efficacement des modèles et 17 % signalant des difficultés liées au partage de données entre les systèmes.
- Les problèmes de validité, notés par 22 % des personnes interrogées, et les problèmes de conformité affectant 10 % soulignent la nécessité de disposer de données fiables pour garantir une prise de décision efficace et le respect de la réglementation.
Pour relever ces défis, les organismes de santé doivent prioriser les investissements dans les initiatives de qualité des données et les cadres de gouvernance. Ce faisant, ils peuvent améliorer les soins aux patients, améliorer l’efficacité opérationnelle et garantir la conformité en toute confiance.
