L'agilité et la gouvernance de données au coeur de la mobilisation des équipes cliniques
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Plan de la présentation 1 Introduction 2 Trouver l’équilibre entre l’Agilité et la Gouvernance des données 3 Du bulletin à la visualisation avancée 4 Portail d’intelligence d’affaires CCSMTL 5 Nos stratégies de mobilisation avec les équipes cliniques 6 Feuille de route 2
Introduction • Qui sommes nous ? Jean-François Thibert Eric Martel Directeur adjoint à la Direction des Directeur adjoint en Intelligence services professionnels d’affaires et analytique avancée, DQEPE • Médecine d'urgence • U. McGill • Enseignement 1er • Caisse de dépôt et 2e cycles UOttawa, UMontréal • Consultation (McKesson, • Hôpital Montfort SNC, Zoetis, …) • Hôpital de Verdun • CBC/Radio-Canada • Coordination hospitalière HND • Logibec • DSP Adjoint CCSMTL • CHUM jean-francois.thibert.ccsmtl@ssss.gouv.qc.ca eric.martel.ccsmtl@ssss.gouv.qc.ca *Nous avons aucune affiliation avec une société qui nous placerait en conflits d’intérêts potentiels.
Introduction • Qui sommes-nous ? Clinique ? • Sondage rapide: qui est notre l'audience? DQEPE ? Directions de soutien et administration (DRI, DRH, DRF, DST, DAL, ..) ? MSSS ?
Introduction • Qui sommes nous ? • Sondage rapide: qui est notre l'audience? • Le CCSMTL • Nos valeurs caractérisent notre façon de travailler • Pourquoi la présentation
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La gouvernance des données est un ensemble de processus, rôles, règles, normes et métriques permettant d'assurer une Politiques, utilisation efficace et efficiente des informations, processus et règles dans le but d'aider les entreprises à atteindre leurs objectifs Communication Responsabilité Elle vise plus précisément à accroître et imputabilité la fiabilité, la disponibilité et la conformité des données en assurant le respect des normes et standards en matière de sécurité et Stratégie de confidentialité des données données
L’équilibre entre l’agilité et la Vision de l’intelligence d’affaires, la gouvernance et valorisation des données gouvernance des données Prototypage Amélioration en continu Augmentation de l’audience Agilité Gouvernance Assemblage jeux de données Livraison des données Modélisation Amélioration Qualité Création de valeur en continu Pérennisation Visualisation de données Appréciation de la qualité Gouvernance Gouvernance Clarification du besoin agile formelle Inventaire, documentation Nettoyage Évaluation du potentiel Gouvernance formelle Priorisation Gouv. agile Gouv. agile Gouv. agile Accès et découverte de nos jeux de données Livraison agile 1 Livraison agile 2 Livraison agile 3
Gouvernance des données formelle (6 éléments clés) • Nécessité de mettre en place une structure formelle de gouvernance • Établir un diagnostic du degré maturité de la gouvernance et établir une stratégie de données • Clarté des rôles autour de la données (RACI) • Établir une priorisation des jeux de données et données à gouverner • Élaborer des politiques et procédures autour de la donnée • Un tableau de bord de suivi de la qualité de la données
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Du bulletin à la visualisation avancée 2020-2021 2021-2022 2019-2021 Transition vers Démocratisation 2018-2019 l'Intelligence d’affaires Collaboration avec amorcée de la donnée 2018 Infocentre et PBI Appropriation des outils Début travail avec Besoin d'outils en Production de bulletins par les équipes Ouverture puis début archives temps réel pour la statiques coordination Avènement pandémie hospitalière - HND infocentre/DQEPE Les équipes se posent Dose de méfiance des questions sur les indicateurs de performance
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Un portail pour TOUS ▪ Données de gouvernance, stratégique et opérationnelles ▪ Au-delà d’une 40 de Tableaux de bord ▪ Données démocratisées en libre-service , Accessible à plus de 2000 personnes (gestionnaires, médecins, employés et équipes cliniques, …) ▪ Données à la fois par domaine d’affaires et intégrées : RH, finances, urgence, chirurgies, hospitalisations, etc. ▪ Accompagnement offert par la DQEPE afin d’aider les personnes pour tirer le plein potentiel
Demo Console situation hospitalière Console prise en charge des médecins d’urgence Console du bloc opératoire 15
Exemples de traitements et nettoyages de données L’exemple ci-dessous montre les prises en charge d’un médecins selon l’heure de la Détection des quarts de travail journée. Il est difficile de déterminer si le médecin est dans un quart de jour, soir ou L’association des prise en charge d’un médecin à un quart de travail est réalisable en détectant des « clusters » de PEC basé sur des « gap » entre certaines PEC. Les à l’urgence nuit et à quel quart les PEC sont associé pour le jour 1 quatre PEC en vert ont été réalisées dans le même quart de travail de soir. Problématique / objectif : Jour 1 Jour 1 Jour 2 Jour 2 ❑ Mesurer la performance sans biais causé par N J S N J S N J S N J S des quarts de travail mal interprétés ❑ Pas accès aux horaires des médecins ❑ Quarts de travail qui débutent pas exactement à des heures fixes ou qui débordent sur deux jours Gap Gap En utilisant le hash du no de licence on s’assure que le nouvel identifiant est unique à Anonymisation des médecins L’identité du médecin est composé de plusieurs attributs dont son identifiant interne, travers les différents systèmes et que la valeur de cet identifiant ne permet pas de son numéro de licence, son nom et prénom etc. Tous ses attributs sont identifiables pour comparaison par les pairs et ne peuvent donc pas être publiés retracer l’identité d’un médecin. Seuls les gestionnaires ont accès à cette information. Problématique / objectif : ❑ Identifiant interne → Pas unique entre système ❑ Identifiant interne ❑ Exposer les données de performance par médecin ❑ No Licence → Identifiable ❑ No Licence Gestionnaire ❑ Éviter que les médecins soient identifiables ❑ Nom, prénom → Identifiable ❑ Nom, prénom ❑ Possibilité du gestionnaire d’identifier les ❑ Hash du No licence membres de son équipe Power BI Équipe Les rapports de l’organisation affichent les données en temps réel, il n’y a donc pas L’utilisation de règles statistiques dans le traitement des données permet d’identifier Détection des données d’opportunité de corriger les erreurs de saisie avant la publication des KPI les anomalies et de les exclure des KPI le temps qu’elles soient corrigées. aberrantes Problématique / objectif : Rapport régulier ❑ Identifier les anomalies ❑ Éviter les biais du aux valeurs extrêmes dans Saisis Erreur de les indicateurs régulières saisi? ❑ Faire remonter les erreurs aux propriétaires de Rapport d’anomalie données KPI Délais (h)
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Nos stratégies de mobilisation avec les équipes cliniques Point de vue clinique Point de vue DQEPE • De clients à collaborateurs, • Identifier les champions / « early cogestion adopters » • Établir un lien de confiance • Hiérarchies: bottom up autant que top down • Susciter l’intérêt et engagement • Créer une équipe autour du produit • Approche agile: discussion, informationnel, augmenter sa valeur en synergie, itérative, réactive continue et augmenter son auditoire • Mobilisation des équipes: produit • Exposer nos employés DQEPE aux au-delà de la demande, plateforme cliniciens plutôt que de passer des commandes technologique, rapidité • Rôle de facilitateur, faire les liens avec • Prévoir et accepter la critique | nos partenaires (DRI, DRH, DSM, levier DRF, CPSS, …) 18
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Nos objectifs Feuille de route de notre Stratégie de données “ • Efficacité opérationnelle • Utilisation des données en temps réel 1 2 3 4 • Développer la culture de la donnée et de la mesure • Mobilisation des équipes T1 T2 T3 T4 • Accessibilité = augmenter la qualité de nos données • Développement de nos Gouvernance Modernisation Centre de Intelligence compétences dans l’analyse et de données plateforme IA commandement artificielle le traitement des données En cours En cours En cours R&D • Rétention de nos talents Fondationnel Technologique Opérationnel Prévisionnel -Modèles prédictifs • Automatisation de nos Incontournable d’agir -Infonuagique -Efficacité et focus sur deux plans: organisationnel processus d’affaires autour de la -Mobilité -Automatisation -Structure et processus -Processus de travail donnée formelle dans -Évolutivité -Alertages l’organisation -Amélioration continu -Détection et correction -Accessibilité -Ajustement en temps d’anomalies réel avec le terrain -Rétention du personnel
3 messages clés La gouvernance de données est l’affaire de tous. L’élément le plus important dans la gouvernance de données est la communication et le dialogue autour des données. Exposer les équipes cliniques de façon précoce et en continu aux données est un gage d’une saine gouvernance des données et contribue à leur mobilisation dans l’atteinte des objectifs organisationnels. 21
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