Introduction : Les défis croissants en matière de capacité auxquels sont confrontés les hôpitaux
Les hôpitaux d'aujourd'hui sont confrontés à des contraintes massives en termes de capacité et de ressources en raison de l'augmentation du nombre de patients et du manque de personnel, ce qui entraîne des goulets d'étranglement dans tous les services. Les longs délais d'attente des patients, le manque de ressources en temps voulu et l'indisponibilité des lits ne sont que quelques-uns des problèmes auxquels les systèmes de santé sont confrontés. Tous ces facteurs ont un impact sur les coûts des soins de santé, ce qui a des effets en cascade sur les résultats pour les patients et les niveaux de satisfaction. Cependant, après des décennies de recours aux comptages manuels, aux tableaux de visualisation et aux simples projections basées sur des feuilles de calcul, les hôpitaux n'ont pas eu accès aux données précises en temps réel et aux informations nécessaires pour passer à des prévisions de capacité et à une planification basées sur des données exploitables. Pour relever ces défis systémiques, les systèmes de localisation en temps réel pour hôpitaux (RTLS) pourraient être la réponse.
Comment le RTLS hospitalier permet une analyse robuste de l'utilisation
L'avènement des systèmes de localisation en temps réel (RTLS) de qualité professionnelle dans les hôpitaux a permis aux administrateurs de disposer d'une visibilité continue sur l'utilisation granulaire des services et sur les tendances en matière de flux de patients. En exploitant les petites étiquettes sans fil, les capteurs et les badges portés par les patients/le personnel et intégrés à un système de réseau de positionnement intérieur, les solutions RTLS des hôpitaux peuvent localiser avec précision l'occupation en temps réel dans les différents services, la durée du séjour dans des zones spécifiques, l'utilisation des services de transport et la fréquence de rotation des chambres/lits. Cela génère des ensembles de données séquentielles d'une valeur incroyable qui reflètent l'utilisation précise des services plutôt que des instantanés de recensement ponctuels. Sur des périodes plus longues, il est possible d'obtenir de riches informations sur les schémas d'utilisation par jour de la semaine, les cycles d'admission et les variations saisonnières. En fin de compte, la véracité des données se traduit par des économies de coûts et un meilleur retour sur investissement, qui peuvent ensuite être réaffectés au personnel et aux soins des patients.
Unifier les systèmes hospitaliers au sein d'une plateforme opérationnelle unique
Bien que puissant en soi, le véritable potentiel de l'exploitation des données RTLS pour la planification des capacités est réalisé lorsque ces ensembles de données de localisation en temps réel sont unifiés avec d'autres systèmes d'information hospitaliers de base tels que les dossiers médicaux électroniques, les systèmes d'admission, de sortie et de transfert, et les dossiers de planification des infirmières ou de dotation en personnel. En utilisant un lien de données à l'échelle de l'entreprise, les systèmes de santé peuvent tirer parti d'informations unifiées et de l'interopérabilité ; cette vue opérationnelle composite élimine les silos de données entre les systèmes hospitaliers pertinents, ce qui permet une visualisation de bout en bout du parcours des patients lorsqu'ils traversent et se déplacent dans les différents services. Il s'agit d'un élément essentiel pour évaluer avec précision les demandes de capacité actuelles basées sur la durée des séjours et pour prédire les volumes des périodes futures au niveau granulaire du service sur la base d'indices de performance clés (KPI) du flux de patients dans le monde réel.
L'IA (Intelligence Artificielle) pour découvrir les tendances et optimiser la planification
Après avoir regroupé des ensembles de données hospitalières multiparamétriques dans une plateforme de planification unique, des algorithmes sophistiqués d'intelligence artificielle peuvent être utilisés pour découvrir des informations sur l'utilisation et des prédictions à partir des tendances de suivi de l'emplacement qui seraient auparavant restées invisibles pour les analystes humains. Ces modèles d'IA peuvent codifier des interdépendances complexes telles que la prévision de pics d'occupation basés sur des volumes croissants pour certains symptômes aux urgences. Ils permettent également aux administrateurs d'évaluer des initiatives ou des investissements hypothétiques d'extension des capacités grâce à la modélisation et à la simulation de scénarios. Les données de modélisation peuvent aider les hôpitaux à déterminer les stocks optimaux de lits par type, les effectifs par équipe, les horaires des salles d'opération ou le dimensionnement des extensions d'infrastructure pour répondre de manière rentable aux besoins de capacité à long terme.
Optimisation et allocation des ressources en continu
L'un des principaux avantages de l'accès aux analyses granulaires en temps réel pour les systèmes de santé est qu'il permet une planification continue axée sur la visibilité plutôt qu'une décision budgétaire annuelle. Les administrateurs d'hôpitaux peuvent consulter des tableaux de bord en direct qui alignent les niveaux de personnel, la disponibilité des lits, les horaires des salles d'opération et les services auxiliaires toutes les heures pour répondre aux demandes des patients vérifiées sur place dans tous les départements. Plutôt que des systèmes et des politiques inefficaces, la flexibilité dérivée des données dans le déploiement des ressources mobiles telles que les chariots de triage, les fauteuils roulants et les appareils de télémétrie en fonction des schémas de circulation permet de réaliser des économies substantielles et d'améliorer les résultats pour les patients grâce à un service plus rapide.
Priorité à l'interopérabilité et à l'accès aux données fondé sur des normes
Pour maximiser le potentiel de valeur à des fins d'optimisation de l'hôpital, les solutions RTLS doivent être sélectionnées sur la base de "principes d'accessibilité aux données ouvertes" plutôt que sur des plates-formes fermées. Il est donc nécessaire de disposer d'interfaces FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) basées sur des normes, de sorte que les ensembles de données de localisation en temps réel au niveau du service puissent être facilement consommés par les moteurs d'agrégation de données, les systèmes d'analyse et les plates-formes de modélisation de la capacité. Dans le cas contraire, les délais et les coûts importants associés à l'intégration personnalisée peuvent entraver la vitesse et l'évolutivité de la mise en pratique des connaissances opérationnelles dans l'ensemble de l'hôpital. Grâce à un moteur de données continu, les professionnels de la santé peuvent bénéficier d'informations exploitables qui permettent d'allouer les ressources où et quand elles sont nécessaires, d'une manière unifiée, avec des économies à la clé.
Ouvrir la voie à une administration hospitalière fondée sur les données
Le RTLS hospitalier fournit la base critique de données nécessaires pour faire progresser les stratégies de planification de la capacité dans une nouvelle ère caractérisée par l'intelligence des données. Les connaissances acquises sur les parcours des patients et les schémas d'utilisation des ressources entraînent un changement de paradigme dans la planification hospitalière - des hypothèses généralisées aux prévisions précises, des budgets statiques à l'allocation flexible des ressources en cas de besoin. En conséquence, les systèmes de santé peuvent délibérément concevoir la capacité opérationnelle et les actifs afin d'améliorer l'accès aux patients, de réduire les coûts et de fournir des résultats de santé supérieurs en vue d'améliorer les soins prodigués aux patients.