Et bien qu'ils puissent se demander combien de temps ils devront attendre avant de voir un médecin ou qu'une radiographie soit pratiquée ou tout autre procédure de diagnostic, ils ne pensent probablement pas aux paramètres de performance de l'hôpital en matière de prestation de soins ou à la façon dont il se situe par rapport aux normes de prestation de soins de santé en Ontario. Mais heureusement, Sri Vijay Bharat Peddi, spécialiste Business Intelligence, et l'équipe Business Intelligence (BI) de l'hôpital de North York s'en occupent de leur côté.

En tant qu'hôpital communautaire, l'hôpital de North York reçoit la majorité de son financement du ministère de la santé et des soins de longue durée de l'Ontario. Pour obtenir les fonds dont il a besoin pour desservir les diverses communautés de la région de Toronto Nord, l'hôpital doit démontrer qu'il fournit des services de santé qui respectent et dépassent les normes de la province. En Ontario, l'un des éléments clés du modèle de financement est la mesure des actes médicaux fondés sur la qualité (AFQ), où les hôpitaux sont remboursés en fonction du type et de la quantité de patients qu'ils traitent. Les AFQ s'appuient sur des taux fondés sur des données probantes qui sont associés à la qualité des soins dispensés.

Depuis de nombreuses années, l'hôpital de North York a utilisé avec succès le logiciel IBM Cognos Analytics pour mesurer et signaler ses AMQ, en développant et en fournissant des rapports pour des mesures individuelles comme le coût par cas, la durée du séjour, l'âge du patient, etc. Cependant, l'hôpital avait besoin d'un moyen de visualiser dynamiquement les relations entre les variables à la volée, au lieu de créer un nouveau rapport pour chaque analyse des relations.

En 2017, l'hôpital a fait appel à IBM pour commencer à transformer son infrastructure analytique afin de fournir un moyen plus puissant et plus flexible de surveiller la performance des AMQ. Depuis lors, l'hôpital de North York a continué à utiliser des données pour améliorer la qualité des soins dans l'ensemble de l'hôpital. Au cœur de cet effort, Sri Vijay aide discrètement mais efficacement à guider l'hôpital dans la fourniture de soins fondés sur des données. « Je permets aux gens d'intégrer la connaissance des données dans leur routine quotidienne », dit-il, « et je leur donne la confiance nécessaire pour prendre des décisions sur la base de ces données. »

Le parcours cognitif de l'hôpital avec IBM a commencé en 2017 avec la mise en œuvre d'une plateforme d'entrepôt de données, l'IBM PureData System for Analytics, alimentée par la technologie Netezza. L'hôpital de North York a ensuite déployé la solution IBM DataStage alimentée par l'IA pour fournir des données au serveur de données à partir de plus de 15 systèmes sources dans l'ensemble de l'hôpital en temps réel. Il s'agit de systèmes cliniques et non cliniques internes de Cerner Corporation, RL Solutions et TeleTracking Technologies, Inc. ainsi que de sources externes, y compris des ensembles de données de la ville de Toronto et d'Ontario Health et des ensembles de données géospatiales open source. L'hôpital de North York a également mis en place et continue d'utiliser IBM SPSS Modeler pour l'analyse prédictive.

Enfin, l'hôpital de North York a adopté le logiciel Cognos Analytics, alimenté par l'IA, qu'il utilise pour développer des rapports et des tableaux de bord en temps réel couvrant de nombreux paramètres de prestation de services. L'hôpital a d'abord appliqué ces connaissances en matière d'IA à plus de 20 AMQ, en créant un tableau de bord qui a remplacé au moins 100 rapports statiques différents. Un tableau de bord unique fournit des informations sur tous les AMQ tout en permettant aux utilisateurs d'accéder à des détails et à des informations autorisés, y compris au niveau du patient.

Sri Vijay attribue l'adoption rapide du logiciel Cognos Analytics par le personnel de l'hôpital aux visualisations riches et interactives ainsi qu'à sa conception axée sur l'utilisateur. « Cela nous permet d'obtenir plus d'informations en temps réel », explique-t-il. « Et cela permet également aux utilisateurs d’accéder aux données en libre-service et de les découper comme ils le souhaitent. Un médecin ou une infirmière en chef peut consulter un graphique et voir d'un coup d'œil si quelque chose ne va pas. » Les utilisateurs peuvent également filtrer les données et exploiter de puissants rapports détaillés au niveau des patients afin d'obtenir des informations approfondies sur les performances et les résultats.

L’équipe BI a ensuite porté son attention spécifiquement sur le service des urgences. Selon Sri Vijay, « des indicateurs comme le temps d'attente des patients et la durée du séjour sont essentiels à la performance du service des urgence et des unités d'hospitalisation, mais d'un point de vue opérationnel, il peut y avoir des dizaines de facteurs qui déterminent ces indicateurs. » L'hôpital a examiné les retards spécifiques liés aux cas où les patients attendaient plus longtemps pour recevoir des soins. Dans un cas, il a découvert que les réadmissions aux urgences pour lesquelles l'imagerie diagnostique était la raison du retour avaient des répercussions en cascade sur le flux global des patients des urgences. En garantissant la disponibilité des ressources d'imagerie à différents moments de la première visite du patient, l'hôpital a été en mesure d'atténuer certaines des visites de retour au service des urgences, ce qui a permis d'améliorer le temps d'attente global du patient.

L'hôpital de North York utilise également la solution Cognos Analytics pour analyser les déterminants de la santé de la population dans la région d'où proviennent la plupart de ses patients. « Nous utilisons les fonctionnalités de cartographie de la solution Cognos pour identifier les points névralgiques de la prévalence des maladies et des données démographiques », explique Sri Vijay. «Nous voulons savoir s'il existe des lacunes dans les services afin de mieux servir notre communauté. »

Plus récemment, en 2020, la pandémie de COVID-19 a mis à rude épreuve la capacité de l'hôpital à faire face à un afflux de patients. L'hôpital de North York a appliqué la solution Cognos Analytics dans une approche progressive pour analyser l'impact du virus sur diverses ressources, y compris la capacité de test et les lits des services d'urgence, d'hospitalisation et de soins intensifs. En plus de créer des rapports en temps réel, l'hôpital a utilisé son logiciel SPSS Modeler pour prévoir les impacts futurs sur les ressources en se basant sur des modèles de prévision.

« En tant que membre de l'équipe de gestion des incidents, les informations contenues dans le tableau de bord COVID-19 m'ont permis d'accéder en temps réel à des informations essentielles telles que les admissions en soins intensifs et en soins aigus, le nombre de patients ventilés et le nombre de tests effectués au centre d'évaluation COVID-19 », explique Sandy Marangos, directrice clinique du programme de santé mentale à l'hôpital de North York.

En fin de compte, l'hôpital de North York a élaboré un tableau de bord de reprise des services pour surveiller les nombreux paramètres et prévisions concernant le COVID-19. « Cela représentait un défi pour ce qui est de renforcer nos services de base », explique Sri Vijay. « Par exemple, s'assurer que toutes nos chirurgies soient à la hauteur tout en veillant à ce que l'impact des patients du COVID-19 ne submerge pas le système. »

Il y a plusieurs années, l'hôpital de North York s'est lancé dans une stratégie de mise en œuvre de soins de santé fondés sur les données avec l'aide des outils analytiques avancés d'IBM. Aujourd'hui, l'hôpital ne se contente pas de mesurer les performances, il les améliore en utilisant le logiciel Cognos Analytics pour quantifier et évaluer les principales mesures de performance dans l'ensemble de l'installation.

Lorsqu'il a commencé à suivre les performances de son service des urgences à l'aide des tableaux de bord de Cognos Analytics, l'hôpital a découvert des goulets d'étranglement. En s'attaquant de front à ces problèmes grâce à une nouvelle stratégie de recrutement, l'hôpital de North York a amélioré l'efficacité de ses services et ses indicateurs de performance, ce qui lui a permis d'obtenir un financement supplémentaire de 3 millions de dollars canadiens par an de la part du gouvernement. Largement admirée dans la région du Grand Toronto, la solution de tableau de bord pour les urgences est maintenant utilisée au profit d'autres organisations hospitalières.

L'hôpital continue d'améliorer les AMQ en comprenant les parcours de soins et les coûts et financements associés, et en trouvant des moyens d'améliorer la prestation de services à moindre coût. En analysant les données de son tableau de bord sur la santé de la population, l'hôpital s'est lancé dans la création d'équipes de santé communautaire collaboratives pour traiter les problèmes démographiques liés aux soins de santé dans la région environnante. L'objectif est d'améliorer la prévention des maladies et les soins primaires et préventifs avant que les patients ne soient hospitalisés.

Lorsqu'il s'est agi de réagir de manière proactive à la pandémie de COVID-19, l'hôpital de North York s'est naturellement tourné vers ses outils d'analyse préférés. « Grâce aux infrastructures que nous avions déjà mises en place, nous avons pu lancer notre portail COVID-19 en moins de deux semaines », explique Sri Vijay. « Et cela a été une grande victoire pour nous. »

Le tableau de bord en temps réel permet à l'hôpital de suivre les tendances en matière d'admissions à l'hôpital et aux soins intensifs, ainsi que les différentes ressources dans l'ensemble de l'hôpital, afin de pouvoir réagir rapidement à de nouvelles augmentations de la transmission communautaire. « C'est le tableau de bord de notre centre de commande que tout le personnel de l'hôpital peut consulter d'un seul coup d'œil », explique Sri Vijay. « Environ 5 000 membres du personnel ont accès au tableau de bord pour voir les mesures actuelles et rester informés. »

Au début de la pandémie, de nombreuses interventions chirurgicales et procédures ont été annulées pour faire face à l'afflux possible de patients atteints de COVID-19. Au fil du temps, l'hôpital utilise ses outils analytiques, notamment IBM SPSS Modeler, dans le cadre d'une initiative de récupération des services afin d'éviter les retards dans les opérations chirurgicales, même s'il planifie d'éventuelles augmentations de la capacité de COVID-19.

« J'ai utilisé quotidiennement le tableau de bord COVID-19 pour identifier le nombre total de patients dans l'organisation et leur impact sur la capacité du programme de médecine et de l'unité de soins intensifs », explique Wendy Cheung, directrice du programme médical de l'hôpital de North York. « Il fournit des données en temps réel sur le volume des patients, la capacité et l'acuité des soins. Ce tableau de bord permet de comparer notre capacité interne et notre acuité avec celles d'autres organisations et du Réseau local d'intégration des services de santé (RLISS) de l'Ontario. »

« Au fur et à mesure que nous développons de nouveaux cas d'utilisation pour les outils Cognos Analytics, » conclut Sri Vijay, « nous pouvons continuer à apporter une valeur économique à l'hôpital en aidant les gens à recevoir de meilleurs soins et même en sauvant des vies. »

L’un des principaux hôpitaux universitaires communautaires du Canada, l’hôpital général de North York (lien externe à ibm.com) offre une expérience de soins exceptionnelle à ses patients et à leurs familles. Depuis 1968, l'hôpital de North York est fier de servir une communauté diversifiée d'environ 400 000 personnes dans le nord de Toronto et au-delà. Ses plus de 5 000 employés, médecins et bénévoles offrent une gamme de services de soins actifs, ambulatoires et de longue durée.