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À chaque entreprise sa solution de données
Deux entreprises du secteur de la santé confrontées à des problèmes similaires s'engagent dans des voies différentes.

Les projets Ab Initio ne se présentent pas tous sur le même modèle. La plupart ont des objectifs commerciaux et techniques relativement clairs, permettant ainsi la réalisation d'un plan d'action complet. Cela ne signifie pas pour autant qu'un projet soit un jeu d'enfant : il peut s'avérer tentaculaire et complexe. Mais les tenants et les aboutissants sont connus, ainsi que les obstacles à surmonter.

Il existe une autre catégorie de projets, dont les objectifs sont plus généraux et dont le succès n'est palpable qu'une fois les résultats obtenus. Pour ces projets, un long processus d'exploration est nécessaire afin de définir le plan d'action à adopter.

Le secteur de la santé aux États-Unis connaît actuellement une profonde mutation et nul ne sait comment la situation évoluera. Ab Initio aide de nombreux fournisseurs de soins de santé à analyser les différents aspects de cette évolution. Nous allons aborder ci-dessous le cas de deux d'entre eux.

PREMIÈRE ENTREPRISE : COMPLEXITÉ DE LA GESTION DES BÉNÉFICIAIRES

La gestion des bénéficiaires est l'un des points névralgiques pour les fournisseurs de soins de santé. De toute évidence, les bénéficiaires en bonne santé sont plus rentables que ceux qui le sont moins. Or les professionnels de la santé ne choisissent pas leurs patients et si c'était le cas, cela susciterait à juste titre un tollé général.

Ab Initio aide un fournisseur de soins de santé (appelé ici « HCP ») à aborder ce problème de façon positive. Le premier point est de faire en sorte que les bénéficiaires en bonne santé soient fidèles à HCP. Le deuxième consiste à les aider à rester en bonne santé. Le troisième est d'identifier les patients susceptibles d'utiliser des médicaments génériques moins chers et de les sensibiliser à cette possibilité. Le quatrième consiste à orienter les patients en moins bonne condition vers des programmes à diagnostic précoce (coûts inférieurs) au lieu de les traiter à un état plus avancé (coûts plus élevés). En dernier lieu, il convient de déterminer si le système de soins Medicare part B du gouvernement américain (destiné aux personnes âgées) serait une meilleure solution pour les bénéficiaires encourant des frais remboursables significatifs et, le cas échéant, de les orienter vers cette option. Si Medicare part B est plus adapté aux bénéficiaires, il y a de fortes chances pour que les coûts encourus par HCP soient moins élevés.

Face à ces objectifs généraux, Ab Initio aide HCP à examiner et à mettre en œuvre diverses approches informatiques. Ces efforts se concentrent sur la collecte d'informations, l'intégration, l'analyse, la définition de règles et, enfin, l'exécution de règles au cœur des systèmes avec lesquels les bénéficiaires interagissent.

En premier lieu, Ab Initio a contribué à l'élaboration d'un cadre pour la définition et l'exécution d'un large éventail de règles complexes. Ces règles sont appliquées aux informations propres à chaque affilié. Les règles catégorisent les bénéficiaires (en bonne santé, en moins bonne santé, ...) qui, au sein de ces catégories, sont associés à diverses actions.

Un « bénéficiaire » peut être bien plus complexe qu'un simple individu car il peut impliquer tous les membres de sa famille. La classification des bénéficiaires évolue à mesure que HCP appréhende mieux sa base de patients. En outre, les services à offrir aux bénéficiaires font constamment l'objet de nouvelles idées.

Certaines idées sont plus ou moins adaptées et trouver une solution appropriée consiste en fait à élaborer un concept et à le mettre à l'épreuve. L'obtention d'une solution viable dans les meilleurs délais dépend de la rapidité à laquelle les idées sont mises en pratique. La structure Ab Initio®, telle qu'elle a été construite pour HCP, a permis au client d'extraire des données complexes sur les individus, de les agréger en « bénéficiaires », puis d'appliquer des jeux de règles complexes. Cette structure permet d'effectuer toutes ces tâches en très peu de temps, et les expériences de simulation sont donc extrêmement productives.

Les règles et les données sont d'une telle complexité que l'interprétation des résultats peut présenter des difficultés. Le Business Rules Environment et l'EME® (Enterprise Meta>Environment®) Ab Initio permettent aux utilisateurs métier de tester des règles et d'en voir immédiatement les résultats, ainsi que de remonter jusqu'aux données d'origine en suivant les étapes de calcul.

De surcroît, étant donné la complexité de la tâche, il est essentiel de représenter la prise de décisions du système de manière graphique, pour une meilleure compréhension par les utilisateurs métier. Une fois les modifications de règles définies et les tests initiaux effectués, les nouvelles règles doivent être exécutées sur l'ensemble de la base des bénéficiaires pour une analyse approfondie. Les performances du Co>Operating System® Ab Initio sont élevées et les tests peuvent être effectués très rapidement. HCP est ainsi en mesure d'exécuter quotidiennement toutes ses règles pour l'ensemble des données relatives à ses affiliés.

Suite au déploiement de ce nouveau système, HCP a compris que l'extraction de données de ses différents systèmes était le meilleur moyen de garantir la justesse des décisions prises pour ses bénéficiaires. La justesse des décisions est proportionnelle à la quantité de données extraites. L'entreprise en a conclu que sa stratégie dépendait désormais du regroupement de ses informations en un point central, ce qui est synonyme d'extension substantielle de son entrepôt de données dont la création et la maintenance sont également assurés par la solution Ab Initio.

SECONDE ENTREPRISE : COMPLEXITÉ DE LA CONVERSION DE CODE

Ab Initio accompagne un autre fournisseur de soins de santé dans un projet de type différent : le remplacement des codes de la CIM version 9 par les codes de la CIM version 10. La Classification internationale des maladies (CIM ; en anglais : International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, ICD) et les codes correspondants sont largement utilisés dans le secteur des soins de santé. Les codes de la CIM-10 représentent les mêmes maladies et problèmes de santé que les codes de la CIM-9, à la différence qu'ils sont nettement plus détaillés. Par exemple, il n'existe qu'un seul code de la CIM-9 pour « plaies ouvertes de l'épaule et du bras » mais plusieurs codes de la CIM-10, qui décrivent plus en détail la plaie par « superficielle », « ouverte », « écrasement », « amputation », « luxation/entorse/déformation » et « autre ». Ces codes constituent une excellente source d'information pour les fournisseurs de soins de santé car ils sont utilisés à des fins multiples, notamment pour les remboursements. Le mode d'affectation de ces codes peut avoir une incidence majeure sur les résultats.

Pour ce fournisseur, la première étape de son projet consistait à mettre à jour toutes les applications utilisant les codes de la CIM-9 avec ceux de la CIM-10. Or il existait 1 000 codes CIM-9 et près de 50 000 codes CIM-10. Les compétences en matière de métadonnées apportées par Ab Initio ont aidé le client à interroger tous ses jeux de données et l'ensemble du code source de ses applications. Le Data Profiler Ab Initio peut analyser de nombreux jeux de données volumineux, ce qui permit d'identifier les champs comportant des codes CIM-9 et les autres éléments de données liés à la CIM. En outre, les fonctionnalités d'analyse de code de l'EME Ab Initio permirent d'identifier dans le code source de l'application les verbes clés, les noms de champs et les expressions, notamment.

Ab Initio a aidé ce fournisseur à rassembler toutes ces informations dans l'EME et a ensuite créé un flux de travail permettant d'inspecter chaque résultat potentiel en contexte afin d'en vérifier la validité.

Parallèlement à l'identification de toutes les utilisations des codes CIM-9, des applications de traitement de données furent construites. Elles étaient destinées à collecter des informations sur chaque demande d'indemnisation afin de convertir les codes CIM-9 en codes CIM-10. Dans les datasets (jeux de données), il existait généralement suffisamment d'informations supplémentaires qui, une fois mises en corrélation avec la CIM-9, pouvaient produire les codes CIM-10 correspondants. Toutefois, ces informations variaient en fonction des datasets, et de nombreuses règles de conversion étaient nécessaires, ces règles étant souvent d'une grande complexité. Tout comme pour la première entreprise, la définition de règles correctes était un processus particulièrement complexe. C'est pourquoi Ab Initio a défini un cadre permettant aux experts métier de spécifier, de tester et de déployer leurs règles de conversion de manière interactive.

Dans le processus de création des règles de conversion, le fournisseur a dû prendre en compte les implications financières liées aux mappings de conversion choisis. Même si un mapping « correct » des codes CIM-9 vers les codes CIM-10 n'existe pas à proprement parler (d'autres données dans la demande d'indemnisation des bénéficiaires peuvent radicalement le modifier), ces codes sont désormais utilisés pour calculer les remboursements. La stratégie de mapping peut donc avoir une incidence majeure sur les résultats.

Ces travaux de conversion sont généralement menés à bien dans le but de réduire les remboursements. Malheureusement, le résultat n'est pas garanti. Pour cette entreprise, Ab Initio a effectué dans des délais très courts des conversions portant sur des datasets volumineux dans le but d'analyser l'impact financier des règles de conversion. Sans attendre la fin du projet, contrairement aux pratiques habituelles, l'entreprise a pu s'assurer que les coûts de conversion étaient au minimum couverts par les gains de revenu obtenus.

Ces deux exemples montrent comment Ab Initio, ses employés et sa technologie aident ses clients à évoluer en fonction de leurs besoins, tout en s'adaptant au contexte incertain du système de santé américain.

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