Voici le premier article d’une série sur la gestion de la donnée dans la santé. L’objectif de cette série est de montrer comment prendre la donnée comme élément premier de la sécurité et de la traçabilité des informations.
Pourquoi la gouvernance des données est-elle cruciale en santé ?
Dans le secteur de la santé, la gestion des données est un enjeu majeur. Hétérogénéité des sources, nécessité de conformité réglementaire, exploitation des données pour la prise de décision clinique… Autant de défis qui nécessitent une gouvernance des données efficace. Une mauvaise structuration peut entraîner des erreurs médicales, des doublons ou encore des problèmes de conformité (ISO 27001, RGPD, HIPAA, etc.).
Cet article explore les bonnes pratiques pour structurer et gouverner les données de santé, en garantissant leur accessibilité, leur qualité et leur sécurité.
1. Définir une stratégie de gouvernance des données
La gouvernance des données regroupe l’ensemble des processus, politiques, rôles et technologies visant à garantir une gestion efficace, sécurisée et conforme des données au sein d’une organisation. Son objectif est d’assurer l’intégrité, la disponibilité et la qualité des données tout en respectant les réglementations en vigueur. Une gouvernance bien structurée permet ainsi d’exploiter pleinement la valeur des données tout en minimisant les risques liés à leur manipulation.
Les principes fondamentaux de la gouvernance des données
Une stratégie efficace repose sur plusieurs principes essentiels :
- Transparence : Chaque donnée doit être traçable, documentée et accessible aux personnes autorisées.
- Responsabilisation : Chaque acteur impliqué dans la gestion des données doit avoir un rôle clair et défini.
- Sécurité et conformité : Le respect des normes en matière de confidentialité et d’intégrité des données est primordial (ISO 27001, HDS en France, HIPAA aux États-Unis).
- Interopérabilité : Les systèmes doivent être capables d’échanger des données de manière fluide et sans perte d’information, facilitant ainsi l’intégration avec d’autres plateformes.
Avant d’implémenter une stratégie de gouvernance, il est essentiel de définir une vision claire de la gestion des données. Cette démarche s’articule autour de plusieurs étapes clés :
Mettre en place une gouvernance adaptée
- Identification des données critiques : Il est nécessaire de déterminer quelles données sont stratégiques pour l’organisation. Dans le domaine médical, cela inclut par exemple les dossiers patients, les imageries médicales, les résultats de laboratoire et les prescriptions.
- Désignation d’un responsable : La gouvernance des données doit être portée par un Chief Data Officer (CDO) ou un Data Protection Officer (DPO), en fonction des enjeux de l’organisation.
- Définition des rôles et responsabilités : Une politique claire doit être mise en place pour préciser qui manipule les données, à quelles fins et selon quelles règles.
- Élaboration d’un cadre réglementaire : Pour garantir la conformité aux normes en vigueur, un cadre structurant doit être établi afin de sécuriser et normaliser l’usage des données.
Une gouvernance efficace ne se limite pas à l’application de règles strictes. Il est crucial de comprendre le cycle de vie des données : pourquoi elles sont collectées, comment elles sont exploitées et dans quel environnement elles s’insèrent. La donnée ne vit jamais seule ; elle doit pouvoir être partagée et utilisée efficacement dans son contexte. Dans un système d’information, ce sont les données qui constituent la véritable richesse, les applications n’étant que des outils permettant leur manipulation et leur valorisation.
Cas concret : Gouvernance des données en orthopédie
Prenons l’exemple d’un service d’orthopédie hospitalier. Les chirurgiens et orthoprothésistes manipulent des données médicales complexes, notamment des imageries issues d’IRM et de radiographies, ainsi que des dossiers de suivi des patients opérés. Une mauvaise gestion de ces données – fragmentation des dossiers, absence de standardisation des images – peut entraîner des retards dans le diagnostic et des erreurs dans le choix des prothèses.
Pour éviter ces écueils, une gouvernance efficace pourrait s’appuyer sur plusieurs leviers :
- Un entrepôt de données centralisé permettant de regrouper les IRM, radiographies et comptes-rendus chirurgicaux dans un espace structuré et accessible.
- Des algorithmes de reconnaissance d’images intégrés pour standardiser et automatiser l’analyse des imageries médicales.
- Une interconnexion avec les fabricants de prothèses via des API sécurisées afin d’optimiser la sélection des implants en fonction des spécificités des patients.
Une telle approche améliore la qualité des soins et réduit les erreurs chirurgicales tout en garantissant la conformité réglementaire et la fluidité des échanges de données.