Comment Health Catalyst aide les réseaux de santé à éliminer les obstacles opérationnels qui freinent la croissance des soins ambulatoires, en s'appuyant sur la plateforme de données qu'ils possèdent déjà
par Morgan Wilkie, Bryan Smith et Tiffany Nixon
Les soins ambulatoires, à savoir les cliniques externes et les cabinets de médecins où la plupart des patients interagissent avec un système de santé, sont le terrain où se joue la croissance. Pourtant, de nombreux systèmes de santé sont confrontés à des contraintes opérationnelles qui limitent l'accès aux soins : la capacité des prestataires, la rétention des recommandations et les performances financières en aval.
L'accès évolue dans la mauvaise direction. Un nouveau patient qui tente de prendre un rendez-vous de routine attend en moyenne 31 jours avant d'être reçu, un chiffre qui a augmenté de 19 % depuis 2022, selon l'enquête 2025 d'AMN Healthcare sur l'accès aux médecins.
Les recommandations constituent une autre source de pression. Les systèmes de santé aux U.S. perdent environ 150 milliards de dollars par an en raison de la déperdition de recommandations, selon ReferralMD, tandis que l'étude comparative 2025 de la MGMA sur la coordination des recommandations a révélé que 38 % des recommandations n'aboutissent jamais.
Pour les responsables des soins ambulatoires, il ne s'agit pas de problèmes isolés. L'accès, la capacité des prestataires, la rétention des recommandations, la gestion des listes de patients et les performances financières sont profondément interconnectés. Le défi ne consiste pas tant à identifier les problèmes qu'à comprendre où se situent les contraintes dans le réseau, comment les décisions prises dans un domaine affectent les résultats dans un autre, et sur quoi se concentrer en premier.
Robbie Hughes, Chief Product Officer chez Health Catalyst, constate le même schéma au sein des systèmes de santé avec lesquels ses équipes collaborent :
« Chaque jour, des patients attendent des semaines pour un rendez-vous, pour finalement découvrir que leur médecin ne prend pas de nouveaux patients. Les recommandations se perdent. Les prestataires sont débordés, mais ils ne parviennent toujours pas à équilibrer leurs comptes », explique Robbie Hughes. « Ce n'est pas par manque d'intérêt. Les informations dont ils ont besoin pour s'améliorer sont dispersées dans cinq ou six systèmes déconnectés, et le temps de les rassembler, elles sont déjà obsolètes. »
« Le délai entre le moment où l'on comprend qu'il y a un problème et celui où l'on agit concrètement peut être de plusieurs mois », précise Robbie Hughes. « Ce n'est pas un manque de données. Le plus souvent, c'est un manque d'alignement sur la signification de ces données. Tout le monde a des tableaux de bord. Tout le monde a un avis. »
La boîte à outils habituelle ne permet pas de combler ce fossé : rapports EHR, vue Tableau basée sur un extrait obsolète, mission de conseil qui produit un instantané puis prend fin. Chacune de ces solutions répond à une question une seule fois, au moment de l'extraction. Aucune ne produit une image unique et actualisée que les responsables des opérations et des finances peuvent examiner ensemble, approuver et partager en toute confiance.
Même lorsque les organisations ont confiance dans les chiffres qu'elles voient, elles ont souvent du mal à comprendre les leviers opérationnels sous-jacents. Un long délai d'attente peut indiquer une capacité insuffisante des prestataires, mais peut également résulter de goulots d'étranglement dans les recommandations, de pratiques de planification mal alignées ou d'une répartition inégale des listes de patients. Une productivité plus faible des prestataires peut signaler une capacité excédentaire dans une clinique et des contraintes d'accès dans une autre. Un même indicateur peut pointer vers une multitude de problèmes sous-jacents très différents.
C'est cette complexité qui crée le fossé de l'intelligence ambulatoire. L'accès, la productivité des prestataires, les recommandations, la gestion des listes de patients et les performances financières ne fonctionnent pas de manière indépendante. Ils s'influencent mutuellement. Améliorer un domaine peut déplacer les contraintes vers un autre. Comprendre ce qui se passe est important. Mais comprendre pourquoi cela se produit, ce qui le motive et où une intervention aura le plus d'impact est ce qui permet de s'améliorer.
Les progrès récents de l'AI ont élargi le champ des possibles. Les modèles d'AI d'aujourd'hui peuvent désormais analyser des relations opérationnelles complexes, faire émerger des schémas à partir de volumes massifs de données et raisonner sur les informations d'une manière qui était auparavant difficile, voire impossible.
Mais l'AI seule ne résout pas le problème.
L'AI peut identifier des schémas dans les données, mais elle ne comprend pas intrinsèquement les opérations ambulatoires ni les interrelations complexes entre les composants du réseau. Elle ne sait pas quelles interventions ont historiquement permis d'améliorer l'accès, d'augmenter l'utilisation des prestataires ou de réduire la déperdition de recommandations. Ces réponses nécessitent un contexte opérationnel et une expertise en matière d'amélioration, un domaine qui a longtemps été réservé aux experts chevronnés du secteur.
C'est là que l'approche de Health Catalyst diffère. La solution Ambulatory Intelligence de Health Catalyst associe les capacités modernes de l'AI à près de deux décennies d'expertise dans l'amélioration des soins de santé, en intégrant directement des connaissances spécifiques au secteur, des meilleures pratiques opérationnelles et des méthodologies d'amélioration éprouvées.
Mais connecter les données sensibles des patients d'une organisation à des ressources externes a toujours été problématique pour les prestataires de soins de santé. C'est pourquoi Health Catalyst déploie sa solution d'AI directement dans l'espace de travail Databricks du client. Health Catalyst apporte son expertise aux données, garantissant qu'elles ne quittent jamais l'environnement du système de santé.
Ce choix s'inscrit dans une tendance que Robbie Hughes a vu s'accélérer. Selon lui, les clients souhaitent de plus en plus que leurs données soient hébergées sur leur propre lakehouse et, à l'ère de l'AI, ils se concentrent sur la gouvernance et le contrôle. Ils ne veulent pas, comme il le dit, qu'elles soient « utilisées comme terrain d'entraînement pour permettre à un tiers d'en tirer une valeur pour laquelle ils n'ont jamais donné leur accord ».
Brian Eliason, qui dirige les partenariats stratégiques avec les fournisseurs chez Health Catalyst, affirme que le marché a clairement indiqué la direction à suivre : « Les clients ont évolué et veulent contrôler leurs propres données. Mais ils nous ont également dit qu'ils souhaitaient poursuivre leur relation avec Health Catalyst, tout en restant propriétaires de leurs données. C'est pourquoi nous avons opté pour le modèle déployé chez le client. »
Y parvenir a demandé un véritable travail d'ingénierie. Selon Robbie Hughes, l'architecture médaillon a permis à l'entreprise de transformer son expertise en services en une couche sémantique commune, réalisant « en quelques semaines ce qui aurait auparavant pris des mois ou des années ».
Le développement au sein de l'environnement du client a nécessité de trouver un équilibre entre gouvernance, performance et facilité d'utilisation. La solution de Health Catalyst s'appuie sur plusieurs composants Databricks, chacun répondant à un objectif précis :
L'effet pratique est un type de réunion différent. Au lieu qu'un analyste et un responsable s'échangent des questions pendant des jours, la réponse est obtenue alors que tout le monde est encore dans la salle.
Comme le produit est livré avec les modèles de domaine de Health Catalyst déjà intégrés, un responsable des opérations bénéficie d'une visibilité dès la première semaine d'installation, et non après un projet analytique de six mois.
La solution est livrée avec des dizaines d'indicateurs prédéfinis organisés en quatre domaines : Optimisation de l'accès, Intelligence des revenus, Gestion des listes de patients et Analyse des recommandations. Chacun offre aux responsables opérationnels une image complète d'une dimension distincte des performances ambulatoires.
Les tableaux de bord transversaux pour les dirigeants et les prestataires connectent ces insights à l'échelle de l'entreprise ambulatoire, aidant les décideurs à comprendre comment les décisions opérationnelles dans un domaine influencent les résultats dans un autre, à prioriser les opportunités à plus forte valeur ajoutée et à concentrer les efforts d'amélioration là où ils sont les plus susceptibles de générer un impact mesurable.
Et parce qu'elle s'exécute dans l'environnement propre du client, le système de santé conserve la capacité de l'adapter. Hughes a confirmé que les clients peuvent ajuster la terminologie et adapter les flux de travail aux marchés spécifiques qu'ils desservent, plutôt que de se plier aux définitions figées d'un fournisseur.
L'impact se reflète dans les résultats obtenus par les organisations grâce aux travaux d'amélioration ambulatoire de Health Catalyst :
Ambulatory Intelligence est le premier élément d'un portefeuille, et non un outil autonome. Les solutions de calcul des coûts et de qualité clinique s'appuient sur le même socle de données, et Hughes s'attend à ce qu'elles se renforcent mutuellement à mesure qu'elles se connectent, les actifs de données sous-jacents s'alimentant les uns les autres et nourrissant Ignite Intelligence, qui analyse les modèles d'amélioration antérieurs pour faire émerger des relations qu'un client n'aurait peut-être jamais vues.
L'impact se reflète dans les résultats obtenus par les organisations grâce aux travaux d'amélioration ambulatoire de Health Catalyst.
Les futures fonctionnalités sont conçues pour aider les équipes à passer plus rapidement de l'insight à l'action en s'appuyant sur la base de données probantes croissante de Health Catalyst.
C'est la vision à plus long terme qui passionne le plus Hughes. Health Catalyst dispose de 18 ans de données d'amélioration exclusives, et le projet consiste à transformer cet historique en modèles qui ne se contentent pas de décrire un problème :
« La chose la plus enthousiasmante que nous apportons, ce sont ces milliers de résultats réels, transformés en modèles basés sur l'AI intégrés à nos solutions », a déclaré Hughes. « Ils aideront les organisations à comprendre quelles interventions ont fonctionné dans des situations similaires et guideront les équipes vers les approches les plus susceptibles de générer un impact mesurable. Des guides personnalisés, disponibles rapidement. »
Cette orientation pointe vers une capacité agentique. Conçues sur des frameworks tels que Databricks Agent Bricks, les futures versions de la solution iront au-delà de l'identification des opportunités pour soutenir l'ensemble du parcours jusqu'à l'obtention des résultats. Ce travail reste à faire, mais le socle de données dont il dépend est déjà en production.
Les informations dont les dirigeants des systèmes de santé ont besoin pour se développer ont toujours existé quelque part dans leurs données. L'écart n'a jamais été une question d'accès. Il s'agit plutôt de la capacité à identifier les opportunités et les contraintes les plus importantes, à intervenir là où l'action aura le plus grand impact et à améliorer les résultats en toute confiance.
Health Catalyst a conçu Ambulatory Intelligence pour aider les systèmes de santé à éliminer les barrières opérationnelles qui limitent la croissance de l'activité ambulatoire en améliorant l'accès, en renforçant la fidélisation des patients orientés, en optimisant la capacité des prestataires et en stimulant les performances financières.
Découvrez par vous-même comment Ambulatory Intelligence fonctionne, et ce qu'elle peut révéler dans votre propre environnement.
(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original
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