Secteur: Guide du Process Mining pour la conformité dans le secteur de la santé

Amélioration de la conformité des établissements de santé

Pourquoi c’est important

Les établissements de santé doivent prouver que leurs processus opérationnels et cliniques respectent les standards approuvés. Les équipes conformité peuvent consacrer plusieurs semaines à réunir des éléments probants issus des dossiers médicaux électroniques (EHR), des systèmes d’information hospitaliers (HIS) et d’autres systèmes opérationnels. Les revues manuelles peuvent laisser passer des variantes non conformes cachées et offrent une couverture limitée lorsqu’elles reposent sur l’échantillonnage.

Le Process Mining vous donne une vision complète du fonctionnement réel des processus. Vous pouvez comparer l’exécution aux modèles de processus approuvés, détecter les écarts et créer des éléments probants prêts pour l’audit. Cette démarche soutient l’amélioration continue de la qualité dans le secteur de la santé tout en vous aidant à répondre aux exigences de conformité des hôpitaux, cliniques et cabinets médicaux.

Quelle démarche adopter

1. Mine : Utilisez le Process Mining pour analyser des processus tels que l’admission des patients, les soins, la sortie, la facturation et la gestion des orientations. Connectez les données des dossiers médicaux électroniques, des systèmes d’information hospitaliers et des journaux opérationnels afin de reconstituer le processus réel. Examinez l’ensemble des cas pour identifier les goulots d’étranglement, les écarts, les reprises et les variantes inattendues.

2. Modélisez : Documentez le processus requis en BPMN 2.0 et comparez-le au processus découvert à partir de vos données. Utilisez le Clarity Engine pour mettre en évidence les écarts d’exécution par rapport au standard. Définissez des KPI pour la conformité, le temps de cycle, les transferts, les exceptions et les contrôles réglementaires. Gardez le modèle aligné sur vos politiques, vos procédures cliniques et vos exigences de conformité.

3. Simulez : Testez les changements proposés aux processus avant leur mise en œuvre. Simulez différents scénarios pour évaluer leur effet sur la conformité, les temps d’attente des patients, les coûts d’exploitation, les effectifs et l’efficacité des contrôles. Utilisez les résultats pour hiérarchiser les changements et préparer les éléments probants nécessaires aux contrôles internes et aux audits externes.

À quoi vous attendre

Les équipes consacrent généralement 20 à 40 % de temps en moins à la préparation des éléments probants lorsqu’elles remplacent la collecte manuelle par une analyse et des exports automatisés. Vous pouvez attendre une détection plus précoce des variantes non conformes, une couverture plus large que celle des revues fondées sur l’échantillonnage et une documentation plus claire de la performance des contrôles.

L’impact exact dépend de la qualité des données, de la complexité du processus et du périmètre de votre revue. Le Process Mining peut également vous aider à identifier les reprises évitables, à réduire les investigations manuelles et à concentrer les ressources de conformité sur les écarts présentant le plus grand risque opérationnel ou réglementaire.

Pour commencer

Commencez par un processus à fort volume soumis à des exigences de conformité claires, comme l’admission des patients, leur sortie ou la facturation. Définissez le standard approuvé, les contrôles requis et les KPI avant de connecter vos données.

Utilisez ensuite ProcessMind pour :

• Reconstituer le processus réel à partir de vos systèmes sources.
• Comparer l’exécution réelle au modèle BPMN 2.0 approuvé.
• Examiner les écarts et les variantes cachées du processus.
• Créer des Dashboards pour suivre la conformité dans la durée.
• Exporter des éléments probants prêts pour les revues internes et externes.

Étendez l’analyse à d’autres processus lorsque vos connexions de données sont fiables et que votre démarche de revue est reproductible. Vous passerez ainsi concrètement de contrôles périodiques fondés sur des échantillons à une supervision continue des processus, étayée par des éléments probants.