business intelligence urgences 1Comment la Business Intelligence est indispensable aux patients des urgences? La mise en place de la solution Diver dans le services des urgences de l'hôpital a permis de diminuer l'attente des patients de 60 à 80% et d'améliorer leur prise en charge : le nombre de personnes quittant les urgences sans avoir été examinées par un médecin a baissé de 83%.

Contexte

L'hôpital Henry Mayo, en Californie, compte 238 lits pour 85 800 patients en ambulatoire, 12 700 patients hospitalisés et 36 500 patients traités aux urgences. A but non-lucratif, cet hôpital profite toutefois de la croissance de la vallée de Santa Clarita. Pour répondre à sa vision d'un hôpital centré sur le patient, il a opéré la digitalisation de ses services en modernisant son système d'informations.

En phase 1, le système a intégré des fonctionnalités relatives aux admissions, aux commandes, à la pharmacie, au laboratoire et à la facturation. En phase 2, s'ajoutaient des applications avancées comme celle de MEDITECH pour gérer le service des urgences (EDM). En outre, l'hôpital a acquis des solutions de Business Intelligence pour améliorer ses prises de décision et a opté pour Diver de Dimensional Insight.

Challenge

En 2010, lors de la phase 2, la direction de l'hôpital a décidé d'accélérer la mise en œuvre pour implémenter l'EDM en seulement 7 mois au lieu de 18. Auparavant, l'hôpital ne disposait pas de données sur les flux de patients des urgences. Par conséquent, les délais d'attente aux urgences ainsi que les admissions et les sorties des patients étaient très longs. De plus, les patients quittaient le service sans être vus par un médecin, ce qui constituait un risque en terme de santé et une baisse des revenus du service.

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La solution : travailler par étapes

Cette décision de raccourcir les délais d'implémentation oblige tous les acteurs à travailler par étapes : la direction de l'hôpital expose sa vision, spécifie la gestion du travail et assure la coordination du projet ; MEDITECH met en œuvre le système ; Dimensional Insight extrait les données, construit les modèles de données, crée les tableaux de bord pour suivre les résultats en fonction des objectifs et des KPI.

Pour réussir à gérer le flux global de patients, Dimensional Insight crée des modèles permettant de déterminer combien de temps chaque patient reste aux urgences et de décomposer cette durée en fonction de chaque phase du service. Ces temps sont agrégés et incorporés dans les tableaux de bord accessibles à l'administration et aux médecins.

Pendant la phase de test, les rapports générés par Diver ont aidés à définir les processus et à mieux comprendre le travail effectué aux urgences. Par exemple, Diver a identifié un temps très long entre le moment où le patient arrive aux urgences et le moment où il voit un médecin. Cela conduit à un taux important de patients quittant l'hôpital sans avoir vu aucun docteur. L'hôpital a donc demandé à MEDITECH d'ajouter un contrôle au niveau du travail des infirmiers. En travaillant ensemble, les acteurs ont permis d'identifier les goulots d'étranglement dans le flux des patients aux urgences.

Résultat

L'hôpital a désormais une solution capable de gérer chaque étape pour les patients. Diver permet de comprendre et d'avoir une vue exacte des performances des urgences avec des tableaux de bord et des rapports d'optimisation. Les mesures sont disponibles pour gérer de bout en bout la visite du patient de la porte au tri des urgences, de la visite du médecin à la décision d'admission, du nettoyage de la chambre au transport dans une chambre d'hospitalisation. De plus, ces informations sont disponibles pour le personnel médical et administratif à chaque étape du processus. Les gestionnaires sont en mesure de facilement identifier les tendances et les exceptions. Chaque problème identifié en temps réel permet de prendre une mesure corrective immédiate.

Les résultats sont impressionnants. Le temps d'attente aux urgences a été réduit à plusieurs stades :

  • Diminution de 80% de l'attente entre la porte d'entrée des urgences et le premier tri;
  • Diminution de 60% de l'attente entre le tri et la salle d'attente;
  • Diminution de 63% de l'attente entre la salle d'attente et l'examen médical;
  • Baisse de 83% du nombre de patients quittant le service sans être vus par un médecin ;
  • Augmentation des revenus de l'hôpital de 2 millions USD par an.