Changer les perceptions tout en bâtissant un parcours de soins de santé connecté

En tant que directeur du numérique de Bayshore HealthCare, Dheeraj Paul cherche à répondre à une question simple : Comment les outils numériques peuvent-ils améliorer les soins aux patients et faciliter le travail des cliniciens qui les prodiguent? 

Pour Paul, la réponse repose sur sa conviction que la technologie n’est jamais une fin en soi. 

« Ce n’est qu’un moyen », ajoute-t-il. 

Sa vision va au-delà des outils numériques individuels. Paul voit une occasion pour Bayshore HealthCare de jouer un rôle accru à titre de partenaire de soins de santé connectés, en contribuant à combler les écarts entre les hôpitaux, les patients, les familles et les équipes de soins à mesure que les gens cheminent dans le système de santé. 

« Nous sommes des spécialistes des soins hors milieu hospitalier, a déclaré Paul. Dès que le patient quitte l’établissement, il est pris en charge par nos équipes. C’est là que commence le parcours connecté. » 

À titre de directeur du numérique, Paul dirige la stratégie numérique, l’architecture numérique, les expériences numériques, les données numériques et les initiatives d’innovation clinique de Bayshore. Il collabore avec l’ensemble de l’organisation afin de relier l’expertise clinique, les données et les capacités numériques de manière à soutenir les équipes de première ligne et à améliorer les soins aux patients. 

Cette perspective reflète une évolution plus large des soins de santé : le parcours et l’expérience du patient ne prennent pas fin lorsqu’une personne quitte l’hôpital ou commence un programme de soutien aux patients à domicile. L’occasion consiste à relier l’information et les connaissances tout au long de ces transitions afin que les équipes de soins puissent intervenir plus tôt et plus efficacement. 

« Ce que nous cherchons à comprendre, c’est comment les données que nous recueillons peuvent bonifier les soins après le départ des patients de l’hôpital », a déclaré Paul. 

 

Passer du constat à la prédiction 

Cette philosophie transforme le modèle des programmes de soutien aux patients. 

Traditionnellement, les rapports des programmes de soutien aux patients sont en grande partie rétrospectifs. Les équipes peuvent voir ce qui s’est produit — si un patient a subi un retard dans ses soins, manqué une dose ou pris du retard dans son traitement — puis réagir. 

La nouvelle possibilité consiste à passer des rapports rétrospectifs à une approche prédictive qui outille les équipes de première ligne : utiliser les données et l’intelligence prédictive pour repérer plus tôt les risques potentiels, prioriser les patients qui pourraient avoir besoin d’un soutien supplémentaire et fournir aux équipes de première ligne l’information nécessaire pour intervenir avant qu’un retard ne survienne. 

C’est cette réflexion qui est à l’origine de CareIQ, la plateforme d’analyses prédictives de Bayshore. 

CareIQ est intégrée aux flux de travail cliniques existants et utilise les données des patients pour repérer les personnes qui pourraient être à risque de commencer leur traitement plus lentement ou de l’interrompre. Plutôt que d’obliger les gestionnaires de cas à passer en revue de lourdes charges de cas sans perspective sur les risques à venir, la plateforme fournit une segmentation des risques, un contexte clinique et des mesures recommandées directement dans leur flux de travail existant. 

« Nous passons de vous dire ce qui s’est produit à prédire ce qui est susceptible de se produire — et à recommander ce qu’il faut faire, a déclaré Paul. C’est là la véritable transformation. » 

Les premiers résultats montrent ce que ce changement peut représenter pour les équipes des programmes de soutien aux patients et les patients qu’elles accompagnent. 

 

CareIQ : principaux constats et retombées 

• Adoption rapide : CareIQ a atteint un taux d’adoption de 75 % parmi le personnel de première ligne dans les deux mois suivant son lancement, démontrant que les analyses prédictives peuvent être intégrées aux flux de travail existants sans ajouter une couche technologique supplémentaire pour les équipes de soins. 

• Interventions proactives : Les patients à risque élevé reçoivent plus rapidement un soutien ciblé, ce qui contribue à une réduction d’environ deux jours du délai moyen avant le début du traitement et à une réduction de neuf pour cent de la non-observance à ce jour. 

• Des équipes de première ligne mieux outillées : Les tableaux de bord fournissent immédiatement un contexte clinique sur le profil de risque propre à chaque patient, aidant les équipes à prioriser leur temps, à améliorer la visibilité des principaux indicateurs de rendement et à rendre les interactions avec les patients plus pertinentes. 

• Personnalisation à grande échelle : La plateforme a été déployée auprès de milliers de patients et est bien positionnée pour s’étendre à plusieurs marques thérapeutiques, démontrant qu’un soutien personnalisé aux patients peut être offert à grande échelle dans des environnements complexes de programmes de soutien aux patients. 

Pour Paul, ces résultats sont importants non seulement parce qu’ils démontrent les capacités de CareIQ, mais aussi parce qu’ils témoignent d’une nouvelle façon de concevoir le rôle de la technologie dans le soutien aux patients. 

 

Bâtir pour la suite 

Pour Paul, la prochaine étape consiste à s’appuyer sur ces fondations pour aider Bayshore à anticiper les besoins des patients et des équipes de soins, plutôt que de simplement y réagir. 

« Les problèmes les plus difficiles sont rarement d’ordre technique, a-t-il déclaré. Ils concernent plutôt les habitudes et la confiance. » 

C’est pourquoi il estime que l’amélioration continue est essentielle – l’objectif est de continuer à apprendre, à tester et à s’améliorer. 

Pour Bayshore, cela signifie regarder au-delà des frontières traditionnelles des soins à domicile et des programmes de soutien aux patients pour tendre vers un écosystème de soins de santé plus connecté — où les données peuvent suivre le parcours du patient, où les analyses prédictives peuvent éclairer les décisions des équipes de première ligne et où la technologie facilite discrètement de meilleurs soins.