Les premiers résultats observés au sein des laboratoires d’électrophysiologie (EP) et de cathétérisme démontrent des gains significatifs, portés par une capture des produits plus complète et plus précise.
Lorsque Allina Health et AssistIQ ont annoncé leur partenariat à l’automne dernier, l’objectif était clair : mettre en place une méthode cohérente et fiable pour capturer les fournitures, les implants et les tissus utilisés lors des interventions, tout en simplifiant le travail des cliniciens.
La conviction était que, si la capture des produits et la qualité des données devenaient fiables, l’ensemble de la chaîne en bénéficierait : Allina Health pourrait facturer systématiquement les éléments facturables, approvisionner plus précisément les équipes cliniques et prendre des décisions mieux informées.
Aujourd’hui, après plus de cinq mois d’utilisation en conditions réelles sur des milliers de cas, Allina Health mesure concrètement les bénéfices rendus possibles par cette base solide.
Avant AssistIQ, Allina Health s’appuyait sur la lecture de codes-barres, la saisie manuelle et des fiches papier d’implants pour documenter l’utilisation des fournitures et des implants. Même avec des équipes solides en place, ces méthodes créaient des écarts difficiles à concilier.
Les produits facturables étaient fréquemment manqués, et les données variaient fortement selon les services et les flux de travail. En conséquence, les dirigeants ne disposaient pas d’une source de vérité fiable sur laquelle s’appuyer. Si le gaspillage était soupçonné, il ne pouvait pas être mesuré de manière à permettre des actions claires et décisives.
Pour Tom Lubotsky, chef de la chaîne d’approvisionnement chez Allina Health, l’enjeu allait bien au-delà des revenus.
Sans confiance dans les données, les discussions autour des coûts, des variations ou de l’amélioration continue s’enlisent. Une capture précise des produits n’est pas seulement une exigence technique : elle constitue le socle indispensable de la confiance.
AssistIQ a introduit une capture basée sur la vision par ordinateur qui enregistre l’utilisation des fournitures, des implants et des tissus au moment même où elle se produit, sans dépendre de codes-barres ou de codes QR qui peuvent être absents ou incomplets. Les produits sont identifiés visuellement, tandis que les dates de péremption, les numéros de lot et les numéros de série sont capturés automatiquement. Les données sont ensuite transférées directement à Epic et à Workday.
Pour Chris Schultz, directeur de la chaîne d’approvisionnement à l’hôpital Abbott Northwestern, ce changement a permis de résoudre un problème très concret.
Au cours des 5 premiers mois et demi, sur plus de 3 000 cas, la précision de la capture a dépassé 99 %. De plus, le système apprend en continu : lorsque de nouveaux articles ou des articles inconnus de l’inventaire apparaissent, ils sont identifiés et ajoutés, améliorant la précision au fil du temps.
Grâce à une capture précise et fiable, les analyses ont cessé d’être un exercice fastidieux pour devenir une source d’informations fiable et exploitable, partagée par l’ensemble des équipes.
Une fois la capture devenue fiable, des tendances jusque-là invisibles ont émergé, en particulier dans des domaines interventionnels complexes comme l’électrophysiologie et les soins cardiovasculaires.
En électrophysiologie, les montants mensuels moyens facturés ont augmenté de 32 %, parallèlement à une hausse de 201 % des produits facturables capturés. Les interventions cardiovasculaires ont enregistré des gains encore plus importants, avec une augmentation de 171 % des montants mensuels moyens facturés et de 364 % des produits facturables capturés.
Ces gains ne sont pas attribuables à une augmentation du volume de cas, mais reflètent plutôt une documentation plus complète de ce qui était déjà utilisé.
Un autre changement marquant a été la capacité d’Allina Health à quantifier le gaspillage pour la première fois.
Historiquement, le gaspillage dans les environnements interventionnels était suspecté, mais rarement mesuré de manière crédible. Sans visibilité au niveau de chaque cas, il était difficile de distinguer les pertes inévitables des problèmes de flux de travail ou des défaillances des produits.
Les analyses d’AssistIQ ont changé la donne.
En électrophysiologie à elle seule, Allina a pu récupérer 84 % de la valeur du gaspillage identifié grâce à des crédits fournisseurs, même lorsque les produits ne pouvaient pas être retournés physiquement.
Pour Allina Health, la valeur à long terme d’une capture précise va bien au-delà des indicateurs actuels.
Grâce à des données fiables au niveau de chaque cas, les équipes peuvent passer d’une analyse rétrospective à une capacité d’anticipation. Des tendances dans l’utilisation des fournitures et des implants, auparavant invisibles, peuvent désormais être analysées à l’échelle des sites, des lignes de services et des médecins. Avec le temps, cette visibilité peut guider la préparation des cas, l’organisation des stocks et la façon dont les équipes s’assurent que les bons produits sont disponibles, au bon moment et au bon endroit.
À plus long terme, Allina y voit un socle pour une utilisation plus prédictive des données, de l’anticipation des besoins en fournitures à la simplification de la préparation des cas, en passant par la réduction des frictions pour les équipes cliniques. Ce progrès repose avant tout sur une chose : des données auxquelles les équipes accordent suffisamment de confiance pour passer à l’action.