Cet article fait partie d’une série de 5 articles sur le thème du management des données dans le monde de la santé.
Dans le secteur de la santé, la qualité des données a une incidence directe sur :
- La sécurité des patients : Des informations exactes et cohérentes réduisent considérablement le risque d’erreur médicale (mauvaise identification du patient, confusion de traitement, etc.).
- La continuité et la cohérence des soins : Les professionnels s’appuient sur des dossiers médicaux, imageries et prescriptions partagés pour prendre des décisions éclairées et adapter efficacement les traitements.
- La recherche et l’innovation : Des données fiables et structurées alimentent les études cliniques, nourrissent les algorithmes d’IA et facilitent la découverte de nouvelles thérapies.
- La conformité réglementaire : Les autorités de santé (RGPD, HIPAA, etc.) exigent de plus en plus de transparence quant à la fiabilité des informations et à la protection des données personnelles.
Il en découle une responsabilité majeure pour les éta

blissements de santé : garantir que toute donnée collectée ou échangée soit fiable et sécurisée, pour offrir les meilleures conditions de soin tout en respectant les exigences légales.
3.1 Les principales dimensions de la qualité des données
Pour qu’une donnée soit considérée de qualité, elle doit répondre à plusieurs critères :
- Exactitude : Les informations cliniques ou administratives doivent refléter la réalité (un résultat biologique doit correspondre précisément à l’examen effectué).
- Complétude : Les informations indispensables (antécédents, allergies, historique médical) ne doivent pas être manquantes.
- Cohérence : Les données ne peuvent pas se contredire d’un système à l’autre (le groupe sanguin A+ doit rester identique dans toutes les bases).
- Accessibilité : Les données doivent être consultables par les bons professionnels, au bon moment, dans un cadre sécurisé et respectant la confidentialité.
3.2 La notion de référence unique
Une des causes majeures de mauvaise qualité des données réside dans l’absence d’un identifiant unique et pérenne pour chaque entité (patient, dispositif médical, praticien, etc.). Un identifiant unifié évite la création de doublons, limite les erreurs d’association et assure une traçabilité sur toute la chaîne de soins.
3.3 L’approche Master Data Management (MDM)
Le Master Data Management est un ensemble de technologies et de méthodes visant à créer une source unique et fiable pour les données dites « de référence ». Il repose notamment sur :
- La normalisation : Harmoniser formats, structures et nomenclatures (LOINC, SNOMED CT, ICD, etc.).
- La consolidation : Réunir les données de différents systèmes, détecter les doublons et fusionner les informations relatives à une même entité.
- La gouvernance : Définir des règles claires de gestion, de validation et d’accès aux données.
- Le suivi de la qualité : Mettre en place des indicateurs et des tableaux de bord pour détecter les anomalies et initier des actions correctives.
Grâce à ce référentiel unifié, les données critiques (patient, praticien, dispositifs médicaux) sont accessibles et fiables pour tous les acteurs autorisés.
3.4 Stratégies pour garantir la qualité et la fiabilité
- Politique de data governance : Instaurer une gouvernance formelle des données, avec des rôles définis (Data Owner, Data Steward, etc.) et un processus d’évolution encadré.
- Nettoyage et enrichissement : Mener régulièrement des opérations de déduplication, de correction et de standardisation des informations, tout en complétant les champs manquants.
- Sensibilisation du personnel : Former et responsabiliser toutes les équipes – du personnel administratif aux professionnels de santé – sur les bonnes pratiques de saisie et de mise à jour.
- Intégration aux workflows existants : Connecter le référentiel MDM aux applications métiers (DPI, ERP, facturation) pour que les utilisateurs travaillent avec une source unique et fiable, sans ressaisie inutile.
- Contrôles automatisés : Mettre en place des alertes et des validations (conflits de format, incohérences de dates, etc.) pour détecter et corriger rapidement toute anomalie.
3.5 En résumé
La qualité des données est un enjeu majeur dans la santé : une information fiable contribue directement à la sécurité du patient, à la cohérence des soins et à la performance globale de l’établissement. La mise en place d’un MDM et d’une gouvernance rigoureuse des données permet de créer un référentiel unique, garantissant exactitude, complétude et cohérence. Cette approche, exigeante mais incontournable, améliore la traçabilité des informations et la collaboration entre professionnels, tout en réduisant le risque d’erreurs. À terme, c’est le patient qui en bénéficie, grâce à un suivi plus sûr, personnalisé et transparent, renforçant sa satisfaction et sa confiance dans le système de soins.