Selon Gartner, 83 % des projets de migration de données échouent, et plus de la moitié d'entre eux dépassent les budgets alloués. Dans un secteur fortement réglementé comme celui des soins de santé, où les prestataires gèrent d'énormes quantités de données complexes provenant de sources, de formats et de systèmes différents, la migration des données présente son propre lot de défis uniques.
Garantir l'intégrité des données, préserver les dossiers des patients, maintenir une prestation de soins ininterrompue et se conformer aux normes réglementaires, tout cela dépend d'une migration de données réussie. Alors, comment les organismes de soins de santé peuvent-ils réaliser une migration de données transparente tout en mettant à niveau leur infrastructure numérique ? Qu'il s'agisse de passer de systèmes existants à des solutions avancées, de fusionner des opérations ou d'améliorer la conformité à des réglementations actualisées, cet article de blog explore les défis courants et la manière dont MEG les surmonte grâce à son expertise du secteur et à ses meilleures pratiques.
Principaux défis liés à la migration des données dans le secteur de la santé
1. Intégrité des données
Le défi
Garantir l'exactitude et la cohérence des données pendant la migration est un défi de taille en raison du large éventail de données de santé structurées et non structurées provenant de sources multiples, de modèles de données différents et de problèmes de qualité des données tels que des informations manquantes, obsolètes ou inexactes. Des données incohérentes ou de mauvaise qualité peuvent entraîner des erreurs qui ont un impact sur les soins aux patients et sur l'efficacité opérationnelle globale.
La solution
Le MEG utilise une approche en trois étapes pour garantir l'intégrité des données. Cette approche comprend
Standardisation des données : L'utilisation de formats de données, de noms de champs et de schémas de codage normalisés pour maintenir la cohérence entre les systèmes est une méthode efficace pour éliminer les données incorrectes et manquantes, rationaliser le processus de migration et assurer la compatibilité entre les systèmes. La mise en place de politiques et de procédures de gouvernance des données permet d'appliquer les pratiques de normalisation et de maintenir la qualité des données au fil du temps.
Nettoyage des données : Une analyse approfondie des données à migrer vers le nouveau système permet d'identifier les incohérences, les doublons ou les erreurs dans l'ensemble des données. La résolution de ces problèmes dès le départ minimise le risque de corruption ou de perte de données au cours de la migration.
Audit des données : La réalisation d'un inventaire complet de toutes les sources, formats et structures de données existantes permet aux organismes de soins de santé d'identifier les défis potentiels, tels que les incohérences de données, les systèmes obsolètes ou incompatibles, et les données dupliquées qui pourraient avoir un impact négatif sur le processus de migration bien à l'avance.
2. L'interopérabilité
Le défi
Les différents systèmes de soins de santé utilisent des formats de données et des normes différents, ce qui fait de l'interopérabilité un obstacle important.
La solution
Pour garantir la compatibilité et l'interopérabilité entre les systèmes source et cible, nous recommandons de développer des procédures robustes de mise en correspondance et de transformation des données qui permettent d'intégrer avec précision des formats et des normes de données différents.
La mise en correspondance des données permet de s'assurer que les champs de données du système source (dans notre cas, le système de gestion de la qualité existant) correspondent exactement aux champs du système de destination (MEG). Il s'agit d'analyser les systèmes source et cible, de transformer les données dans les formats requis et d'assurer une correspondance précise des champs entre les systèmes. C'est également à ce stade que les données sont converties dans le format ou la structure requis. Il peut s'agir de transformations simples comme le format des dates (par exemple, remplacer MM/JJ/AAAA par AAAA-MM-JJ) ou de transformations plus complexes comme la combinaison de plusieurs champs en un seul.
3. Sécurité des données et conformité
Le défi
Les données de santé contiennent des informations sensibles sur les patients, telles que des identifiants personnels, des antécédents médicaux et des diagnostics, et sont soumises à des réglementations strictes en matière de confidentialité, telles que HIPAA et GDPR. Garantir la conformité avec ces cadres de gouvernance et prévenir l'exposition, la perte ou la corruption des données pendant la migration est souvent un défi.
La solution
Pour y remédier, le MEG met en œuvre les mesures suivantes dans tous les projets de migration de données :
Les clients sont encouragés à évaluer eux-mêmes leurs données internes, et l'équipe de mise en œuvre du MEG les guide à travers les meilleures pratiques de préparation des données. Ce processus implique souvent de consolider les données provenant de différents formats et sources, tels que les dossiers papier, les feuilles de calcul Excel et les anciennes bases de données logicielles, en une source unique et sécurisée.
Des politiques claires de conservation des données qui dictent la durée de conservation des différents types de données et le moment où elles peuvent être archivées ou supprimées en toute sécurité afin de garantir la confidentialité des données, la sécurité et le respect des exigences légales et réglementaires.
Méthodes de cryptage puissantes et fichiers zip protégés par mot de passe pour protéger les données pendant le transfert
Contrôles d'accès stricts pour garantir que seul le personnel autorisé peut accéder aux données
Vérifier et documenter fréquemment le respect des réglementations pertinentes tout au long du processus de migration.
4. Temps d'arrêt et perturbations
Le défi
Dans certains cas, la migration de grandes quantités de données peut entraîner des temps d'arrêt du système, affectant les opérations de soins de santé et les soins aux patients.
La solution
Voici quelques bonnes pratiques qui peuvent être mises en œuvre pour éviter cela :
Migration par étapes : La réalisation de la migration en phases plus petites et gérables permet aux organisations d'identifier et de traiter les problèmes potentiels dès le début, réduisant ainsi le risque global de perte de données, de corruption ou d'indisponibilité du système. Chaque phase sert d'occasion d'apprentissage pour affiner les processus et atténuer les problèmes potentiels dans les phases suivantes.
Sauvegardes : La conservation de sauvegardes de toutes les données avant et pendant le processus de migration vous permet de mettre en œuvre des procédures de retour en arrière pour revenir à l'état précédent en cas de défaillance critique ou de perte de données pendant la migration.
Tests : La mise en place d'environnements de test dédiés qui reflètent l'environnement de production permet de tester en profondeur les processus de migration sans affecter les opérations en cours. Les organisations peuvent ainsi identifier et résoudre les problèmes dans un environnement contrôlé avant de déployer les changements dans la production.
Conclusion
La migration des données de santé est une entreprise complexe mais nécessaire pour moderniser les systèmes de santé et améliorer les soins aux patients. En comprenant les défis et en mettant en œuvre des stratégies efficaces pour les relever, les organisations peuvent éliminer les obstacles à une migration réussie des données, garantir la conformité et la sécurité et ouvrir la voie à un environnement de soins de santé plus efficace, plus intégré et plus centré sur le patient.
Pour en savoir plus sur la réussite de la migration des données de santé, consultez notre livre blanc "Maîtriser la migration des données de santé : Les défis, les meilleures pratiques et l'approche du MEG".