16 min read

Analyse de données avancée pour les soins de santé : au-delà du tableau de bord

Le paradoxe des données de santé : noyé dans l'information, affamé d'informations

En tant qu'administrateurs d'hôpitaux et directeurs cliniques travaillant dans le secteur de la santé, vous êtes chaque jour confronté à une contradiction frustrante :

Votre organisation génère plus de données que jamais (journaux de transactions, mesures opérationnelles, comportements des clients, indicateurs de marché, KPI de performance) provenant de dizaines de systèmes, capteurs et plates-formes.

Pourtant, lorsque vous devez prendre des décisions critiques concernant l'optimisation du flux de patients et des taux d'occupation des lits, vous êtes coincé devant des exportations DME tabulaires et lentes et des requêtes SQL héritées, et vous avez du mal à extraire des informations significatives du bruit.

Ce n’est pas seulement inefficace. Dans le paysage de la santé actuel en évolution rapide, il s'agit d'un désavantage concurrentiel qui pourrait vous coûter des millions.

La dette analytique à l'échelle de l'industrie

Le secteur de la santé a accumulé ce que nous appelons la « dette analytique » : un écart croissant entre les questions auxquelles vous devez répondre et les outils disponibles pour y répondre.

Les questions auxquelles les administrateurs d'hôpitaux et les directeurs cliniques doivent répondre :

Où sont les opportunités cachées que les concurrents n'ont pas encore repérées ?
Quels sont les goulots d'étranglement opérationnels qui nous coûtent le plus cher ?
Quels modèles dans nos données prédisent les problèmes futurs avant qu'ils ne surviennent ?
Comment nos KPI se comparent-ils aux références du marché en temps réel ?
Quelles initiatives stratégiques généreront le retour sur investissement le plus élevé ?

Les outils avec lesquels vous êtes coincé :

Rapports PDF statiques qui prennent des jours à générer et sont obsolètes à l'arrivée
Feuilles de calcul Excel qui plantent lors de l'analyse de grands ensembles de données
Tableaux de bord construits par les équipes informatiques et non modifiables sans dépôt de ticket
Requêtes SQL qui nécessitent une expertise en base de données pour être modifiées
Outils de visualisation conçus pour les analystes et non pour les experts du domaine Le résultat ? l'écart entre les données cliniques et l'efficacité opérationnelle : l'écart critique qui empêche les dirigeants du secteur de la santé d'agir de manière décisive.

Le défi spécifique : optimiser le flux des patients et les taux d'occupation des lits

Soyons concrets sur un scénario aux enjeux élevés dans lequel les analyses traditionnelles échouent :

Dans le secteur de la santé, l'optimisation du flux de patients et des taux d'occupation des lits n'est pas un exercice analytique agréable : il s'agit d'une capacité essentielle qui a un impact direct sur le positionnement concurrentiel, l'efficacité opérationnelle et les performances financières.

Pourquoi c'est si important

Pour les administrateurs d'hôpitaux et les directeurs cliniques, la capacité à optimiser efficacement le flux des patients et les taux d'occupation des lits détermine :

Synchronisation stratégique : Pouvez-vous repérer les opportunités avant les concurrents ?
Allocation des ressources : Investissez-vous dans les bons domaines ?
Gestion des risques : Pouvez-vous identifier les problèmes avant qu'ils ne se répercutent ?
Excellence opérationnelle : Où les inefficacités vous coûtent-elles de l'argent ?
Positionnement sur le marché : Comment vous comparez-vous aux références du secteur ?

L'écart entre les leaders et les retardataires dans le domaine de la santé se résume souvent à la question de savoir qui peut répondre à ces questions plus rapidement et avec plus de précision.

L'approche traditionnelle n'est pas à la hauteur

Lorsque vous essayez d'optimiser le flux des patients et les taux d'occupation des lits à l'aide d'exportations DME tabulaires et lentes et de requêtes SQL héritées, vous vous heurtez à des limites fondamentales :

1. L'agrégation détruit la nuance

Les exportations EMR lentes et tabulaires et les requêtes SQL héritées présentent généralement des résumés hautement agrégés. Vous voyez :

Moyennes mensuelles (cachant la volatilité quotidienne)
Totaux des catégories (masquant les modèles au niveau des segments)
KPI de haut niveau (masquant les facteurs sous-jacents) Mais pour optimiser le flux des patients et les taux d'occupation des lits, l'information réside dans les détails. L'agrégation supprime exactement les informations dont vous avez besoin pour prendre des décisions intelligentes.

2. Statique = obsolète

Au moment où les lentes exportations EMR tabulaires et les requêtes SQL héritées atteignent votre bureau, la fenêtre d'action est peut-être déjà fermée. Dans le secteur de la santé, où les conditions évoluent rapidement, les données d'hier produisent les informations d'hier.

3. Vues unidimensionnelles

Les rapports textuels et les graphiques à barres de base ne peuvent afficher qu'une ou deux dimensions à la fois. Mais les véritables décisions en matière de soins de santé impliquent :

Plusieurs variables interagissant simultanément
Tendances des séries chronologiques superposées à des répartitions catégorielles
Modèles géographiques combinés à des mesures opérationnelles
Segments de clientèle recoupant la performance des produits

Essayer de comprendre les relations multidimensionnelles à partir de rapports plats, c'est comme essayer de comprendre l'architecture d'un bâtiment à partir d'une seule photographie.

4. Aucune capacité d'exploration

Les exportations EMR lentes et tabulaires et les requêtes SQL héritées répondent aux questions que quelqu'un a pensé poser lors de leur création. Mais des idées révolutionnaires proviennent de questions que personne n’avait anticipées. Les outils statiques empêchent l'exploration, vous limitant à des vues prédéfinies.

Le coût réel des limites analytiques

Ces limitations ne sont pas seulement frustrantes : elles ont un impact commercial mesurable :

Opportunités manquées :

Les concurrents repèrent les tendances émergentes des semaines avant vous.
Les changements du marché se produisent pendant que vous attendez les rapports
Les fenêtres stratégiques se ferment avant que les informations ne parviennent aux décideurs

Inefficacité opérationnelle :

Les problèmes passent inaperçus jusqu'à ce qu'ils se transforment en crises
Les ressources sont allouées à des initiatives à faible impact
Les équipes optimisent pour les mauvaises mesures

Paralysie stratégique :

Les dirigeants retardent les décisions en attendant « plus de données »
Une culture d'aversion au risque se développe en raison de l'incertitude des connaissances
L'innovation stagne parce que le retour sur investissement ne peut pas être prouvé de manière convaincante

Dans le secteur de la santé, ces coûts s’aggravent. Les organisations qui ne peuvent pas analyser efficacement les données prennent du retard de manière permanente.

The Deep Insight : Pourquoi les soins de santé sont différents

Les moyennes cachent les valeurs aberrantes. Dans le domaine de la santé, les valeurs aberrantes représentent des incidents critiques ou des inefficacités. Visualiser les temps d’attente des patients sous forme de distribution plutôt que de moyenne révèle les véritables points de stress aux urgences et aux soins intensifs.

Cette vérité fondamentale sur les données de santé explique pourquoi les outils génériques de business intelligence, conçus pour des comparaisons simples et des lignes de tendance, échouent de manière si spectaculaire.

Le modèle que vous devez voir n'est pas un nombre : c'est une relation, une distribution, un flux, une anomalie. Et cela nécessite des techniques de visualisation spécifiquement adaptées à la complexité des soins de santé.

Ce dont les administrateurs d'hôpitaux et les directeurs cliniques ont réellement besoin

Sur la base d'un travail approfondi avec des professionnels de la santé, nous avons identifié les principales capacités analytiques qui distinguent les plus performants des autres :

1. Conscience distributionnelle

Consultez la gamme complète de valeurs, pas seulement les moyennes. Comprendre :

Là où les valeurs se regroupent et se concentrent * En quoi les valeurs aberrantes diffèrent de la norme
Si les distributions changent au fil du temps
Quels segments ont des modèles différents

2. Cartographie des relations

Comprendre comment les variables interagissent et s'influencent mutuellement :

Corrélations et dépendances
Indicateurs avancés et retardés
Chaînes de cause à effet
Effets de réseau et retombées

3. Reconnaissance de formes à grande échelle

Repérez des modèles significatifs dans des ensembles de données massifs :

Tendances saisonnières et cycliques
Anomalies émergentes avant qu'elles ne deviennent des problèmes
Changements subtils de comportement ou de performance
Segments cachés avec des caractéristiques distinctes

4. Exploration de scénarios

Tester les hypothèses et les alternatives de modèles :

Analyse de simulation pour les décisions stratégiques
Tests de sensibilité pour les hypothèses clés
Analyse comparative par rapport aux objectifs ou aux concurrents
Projection des tendances actuelles dans le futur

5. Réactivité en temps réel

Agissez sur les informations alors qu’elles sont encore exploitables :

Surveiller les KPI à mesure qu'ils évoluent
Détecter les anomalies dès leur apparition
Mettre à jour les projections avec les dernières données
Partagez immédiatement vos informations avec les parties prenantes

Les exportations EMR tabulaires et lentes traditionnelles et les requêtes SQL héritées ne peuvent pas offrir ces fonctionnalités. L’analyse visuelle moderne le peut.

Visualiser l'invisible : le diagramme en boîte de la durée du traitement par approche départementale

C'est là que « l'analyse exploratoire des données » (EDA) remplace le reporting standard et la visualisation remplace l'agrégation.

Grâce à Datastripes, les administrateurs d'hôpitaux et les directeurs cliniques peuvent générer un Box Plot de la durée du traitement par service en quelques secondes directement à partir de sources de données brutes de santé.

Pourquoi cette visualisation change tout

Le diagramme en boîte de la durée du traitement par service est spécialement conçu pour révéler les types de modèles et de relations les plus importants pour optimiser le flux des patients et les taux d'occupation des lits.

Contrairement aux graphiques standards qui affichent :

Comparaisons unidimensionnelles (graphiques à barres)
Tendances temporelles simples (graphiques linéaires)
Répartitions proportionnelles (camemberts)

Le diagramme en boîte de la durée du traitement par département révèle :

Modèles multidimensionnels à travers les catégories et le temps
Relations complexes entre variables
Caractéristiques distributionnelles et valeurs aberrantes
Effets et flux de réseau
Structures spatiales et hiérarchiques

Pour optimiser le flux des patients et les taux d’occupation des lits dans le secteur de la santé, cela signifie que vous pouvez enfin voir :

Quels facteurs spécifiques déterminent les résultats (pas seulement le fait que les résultats varient)
Là où les goulots d'étranglement et les inefficacités se produisent réellement (pas seulement des mesures globales) * Comment fonctionnent réellement différents segments, régions ou produits (au-delà des moyennes)
Quels modèles prédisent les événements futurs (pas seulement ce qui s'est passé historiquement)

Ce que cela débloque en pratique

1. Analyse granulaire sans perte de contexte

Commencez par la présentation générale des soins de santé, puis explorez les éléments suivants :

Transactions ou enregistrements
Emplacements ou installations
Périodes ou événements
Segments de clientèle ou cohortes
Lignes ou catégories de produits

À chaque niveau, maintenez le contexte sur la façon dont les détails se rapportent à l’ensemble.

2. Reconnaissance de formes qui exploite la cognition humaine

Le cortex visuel humain est le système de reconnaissance de formes le plus puissant au monde, bien meilleur que n'importe quel algorithme pour repérer « quelque chose d'intéressant ».

Mais pour fonctionner, il faut des données correctement structurées. Le diagramme en boîte de la durée du traitement par service façonne les données de santé exactement de la bonne manière pour laisser briller les capacités de reconnaissance des formes de votre cerveau.

Des modèles qui prendraient des heures à être repérés dans des feuilles de calcul deviennent évidents en quelques secondes dans la bonne visualisation.

3. Accès rapide à des informations qui permettent d'agir

Reporting sur les soins de santé traditionnels :

Semaine 1 : demander un rapport à l'équipe d'analyse
Semaine 2 : Attendez l'extraction et le nettoyage des données
Semaine 3 : Réviser la version initiale, demander des modifications
Semaine 4 : obtenez enfin des informations exploitables (peut-être)

Analyse visuelle moderne avec Datastripes :

Minute 1 : Téléchargez ou connectez vos données de santé
Minute 3 : Générer un diagramme en boîte initial de la durée du traitement par département
Minute 5 : Explorez, filtrez et accédez à des informations spécifiques
Minute 10 : Partagez la visualisation interactive avec les décideurs

Le processus de 4 semaines devient 10 minutes. Cette vitesse change fondamentalement ce qui est possible.

4. Un accès démocratique qui fait évoluer les connaissances Approche traditionnelle : l'équipe d'analyse centrale crée des rapports pour les dirigeants. Tout le monde reçoit des dumps Excel qu'ils ne peuvent pas comprendre.

Approche d'analyse visuelle : tous les administrateurs d'hôpitaux et directeurs cliniques possédant une expertise dans le domaine peuvent :

Téléchargez des données pertinentes
Générer des visualisations appropriées
Explorez pour répondre à leurs questions spécifiques
Partager des idées avec des collègues
Permettez aux autres d'explorer de leur point de vue

Au lieu d’avoir des connaissances limitées à une petite équipe, les connaissances s’étendent à toute l’organisation.

Applications de santé réelles

Voyons comment les administrateurs d'hôpitaux et les directeurs cliniques utilisent réellement ces fonctionnalités pour optimiser le flux des patients et les taux d'occupation des lits :

Scénario 1 : Cycle de planification stratégique

Approche traditionnelle : L'équipe financière envoie une feuille de calcul avec les résultats du dernier trimestre. Vous passez des jours à essayer de comprendre ce qui a motivé les changements de performances. Au moment où vous le comprenez, la réunion de planification stratégique a déjà eu lieu.

Approche d'analyse visuelle : Ouvrez Datastripes, connectez-vous à vos sources de données (ou téléchargez des fichiers). Générez un diagramme en boîte de la durée du traitement par service montrant les performances dans toutes les dimensions pertinentes. En quelques minutes, vous pouvez voir :

Quels segments ont stimulé la croissance ou le déclin
Modèles géographiques de performance
Effets du mix produit ou service
Comment les tendances actuelles se projettent au prochain trimestre

Participez à la réunion de planification stratégique avec des réponses claires et visuelles à toutes les questions que les dirigeants pourraient poser, et avec la possibilité d'explorer des hypothèses supplémentaires en direct dans la salle.

Scénario 2 : Réponse opérationnelle à la crise

Approche traditionnelle : Vous remarquez un problème dans les opérations de santé. Demandez un rapport d’urgence au service informatique. Attendez des heures ou des jours pour l’extraction des données. À ce moment-là, le problème s’est aggravé et les coûts ont augmenté.

Approche d'analyse visuelle : Extrayez immédiatement les données opérationnelles. Créez un diagramme en boîte de la durée du traitement par service montrant les performances du système, les flux de transactions ou l'utilisation des ressources. En quelques minutes, vous :

Identifiez exactement où le goulot d'étranglement s'est produit
Découvrez quels facteurs en amont ont contribué
Comprendre clairement la portée et la gravité
Modéliser les solutions potentielles et leurs impacts

Agissez dans l’heure, pas quelques jours plus tard.

Scénario 3 : Intelligence concurrentielle

Approche traditionnelle : L'équipe d'études de marché fournit des rapports trimestriels sur la concurrence : coûteux, lents et souvent déjà obsolètes. Vous pouvez voir des tendances de haut niveau, mais vous ne pouvez pas entrer dans les détails ni tester des hypothèses.

Approche d'analyse visuelle : Importez des données de marché disponibles, des documents publics ou des sources de données alternatives. Générez des visualisations montrant :

Positionnement sur le marché dans des dimensions clés
Comparaisons de trajectoire et d'élan
Écarts de performances spécifiques au segment
Menaces concurrentielles émergentes

Mettez à jour l'analyse mensuellement, hebdomadairement ou même en continu à mesure que de nouvelles données sont disponibles. Sachez toujours où vous vous situez par rapport à la concurrence.

Scénario 4 : Investissement et allocation des ressources

Approche traditionnelle : Présentations d'analyse de rentabilisation avec des graphiques statiques revendiquant le retour sur investissement projeté. Les dirigeants doivent accepter leurs affirmations avec foi, car ils ne peuvent pas tester des hypothèses ni explorer des scénarios.

Approche d'analyse visuelle : Construisez un modèle interactif montrant :

Références de performances historiques
Résultats projetés selon différents scénarios
Sensibilité aux hypothèses clés
Comparaison avec les investissements alternatifs

Laissez les décideurs explorer eux-mêmes le modèle, tester leurs propres hypothèses et renforcer la confiance dans les projections grâce à la transparence.

L'impact stratégique : avantage concurrentiel grâce à l'analyse

La mise en œuvre de ce niveau d'analyse visuelle permet aux administrateurs d'hôpitaux et aux directeurs cliniques de réduire les temps d'attente et d'améliorer les résultats pour les patients sans augmenter le personnel.

Dans le paysage extrêmement concurrentiel des soins de santé, c'est littéralement la différence entre réagir au marché et le diriger.

L'effet cumulatif

Les organisations qui maîtrisent l’analyse visuelle dans le secteur de la santé ne se contentent pas de prendre de meilleures décisions individuelles : elles créent également un avantage cumulatif :

Année 1 : Efficacité opérationnelle

Repérez et corrigez les inefficacités plus rapidement que les concurrents
Optimiser l'allocation des ressources en fonction de modèles réels
Réduire les coûts dans les domaines à faible impact
Investissez dans les opportunités au retour sur investissement le plus élevé

Résultat : Amélioration de 5 à 10 % des indicateurs opérationnels clés

Année 2 : Positionnement stratégique

Saisissez les opportunités émergentes avant le consensus du marché
Sortir des segments en déclin avant les concurrents
Positionner les produits/services en fonction de la demande révélée
Différencier en fonction des segments de clientèle réels

Résultat : Gains de parts de marché, pouvoir de fixation des prix, expansion des marges

Année 3 : Leadership du marché

Définir les meilleures pratiques de l'industrie en fonction de vos connaissances
Attirez les talents qui souhaitent travailler avec des leaders axés sur les données
Commandez des multiples de prime de la part des investisseurs/acquéreurs
Influencer les normes et réglementations de l'industrie

Résultat : Douve compétitive durable

L’écart entre les leaders et les retardataires de l’analyse se creuse chaque année. Le moment est venu de commencer à créer cet avantage.

Facteur critique : sécurité, confidentialité et conformité

Nous savons que les données de santé sont très sensibles, soumises à des réglementations strictes et impliquent souvent des informations confidentielles sur la concurrence ou des données personnelles.

C'est pourquoi Datastripes est architecturé fondamentalement différemment des plates-formes BI basées sur le cloud.

Traitement côté client : vos données ne quittent jamais votre contrôle

Datastripes s'exécute entièrement dans votre navigateur en utilisant WebAssembly pour les performances. Cela signifie :

Vos ensembles de données de santé :

Ne téléchargez jamais sur nos serveurs ou sur toute infrastructure cloud
Ne transmettez jamais sur Internet à des tiers
Ne soyez jamais stocké dans des bases de données que nous contrôlons
Ne quittez jamais votre appareil ou le périmètre de votre réseau

Vous gardez un contrôle total :

Traitez les données sur site ou dans votre propre environnement cloud
Répondre aux exigences de résidence des données pour n'importe quelle juridiction
Se conformer aux réglementations de l'industrie (HIPAA, GDPR, SOX, etc.)
Protéger la veille concurrentielle et les secrets commerciaux
Gérer les informations personnellement identifiables (PII) en toute sécurité

Cette architecture offre :

La puissance et la sophistication des plateformes d'analyse cloud
La confidentialité et la sécurité des logiciels de bureau locaux
La commodité d'un accès Web depuis n'importe où
La posture de conformité requise dans les industries réglementées

Pour les établissements de santé qui gèrent des exportations EMR tabulaires et sensibles et des requêtes SQL héritées, il ne s'agit pas seulement d'une fonctionnalité intéressante : c'est souvent une exigence stricte qui disqualifie la plupart des plateformes d'analyse modernes.

Conformité spécifique au secteur

Datastripes aide les organismes de santé à répondre à des exigences de conformité spécifiques :

Pistes d'audit : Suivez qui a accédé à quelles données et quand
Accès basé sur les rôles : Contrôlez quels utilisateurs peuvent voir les informations sensibles
Lignée des données : Transformations de documents pour examen réglementaire
Contrôles d'exportation : Gérez la manière dont les informations et les données brutes peuvent être partagées
Politiques de conservation : Mettre en œuvre la gestion du cycle de vie des données

Implémentation technique : plus simple que vous ne le pensez

Vous pensez peut-être : « Cela semble puissant, mais nos données de santé sont complexes. Nous avons des systèmes existants, des formats propriétaires et une dette technique partout. »

C’est exactement le scénario pour lequel Datastripes a été conçu.

Connectivité de données flexible

Connectez-vous aux sources de données de santé :

Fichiers : CSV, Excel, JSON, XML, formats propriétaires
Bases de données : SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL, NoSQL
Plateformes cloud : AWS S3, Azure Blob, Google Cloud Storage
API : REST, GraphQL ou points de terminaison personnalisés
Systèmes sur site : Connexions directes aux bases de données via des tunnels sécurisés
Outils hérités : Exportation à partir d'exportations EMR tabulaires lentes et de requêtes SQL héritées et importation vers Datastripes

Aucun pipeline ETL requis :

Pas besoin de créer des workflows d'extraction de données complexes
Pas d'attente pour que le service informatique provisionne l'accès à la base de données
Aucun middleware ou couche d'intégration à maintenir
Pointez simplement Datastripes sur vos données et commencez à analyser

Modèles spécifiques au domaine

Nous avons créé des modèles et des exemples spécifiquement pour les soins de santé :

Visualisations préconfigurées pour des scénarios courants d'optimisation du flux de patients et des taux d'occupation des lits
KPI et mesures standard de l'industrie déjà définis
Données de référence pour comparaison avec les normes de l'industrie
Flux de travail des meilleures pratiques développés avec les administrateurs d'hôpitaux et les directeurs cliniques

Commencez avec des modèles, puis personnalisez-les selon vos besoins spécifiques.

Exigences de compétences

Pour utiliser efficacement Datastripes for Healthcare Analytics, vous avez besoin de :

Expertise du domaine de la santé (vous l'avez déjà)
Compétences de base en matière de tableur (si vous pouvez utiliser Excel, vous pouvez utiliser Datastripes)

Vous n'avez pas besoin :

Expérience en programmation ou en scripting
Compétences en administration de bases de données
Expertise en modélisation statistique
Capacités de conception graphique
Connaissances en ingénierie des données

L'ensemble de l'interface est visuelle, intuitive et conçue pour les experts du domaine, et non pour les spécialistes techniques.

Feuille de route de mise en œuvre pour les établissements de santé

Phase 1 : Preuve de valeur (semaine 1) * Identifier un défi de grande valeur en matière d'optimisation du flux de patients et des taux d'occupation des lits.

Téléchargez ou connectez des données pertinentes
Générer un diagramme en boîte initial de la durée du traitement par visualisations du département
Partager avec 2-3 parties prenantes clés pour obtenir des commentaires
Objectif : Démontrer un avantage évident par rapport aux exportations EMR tabulaires et lentes et aux requêtes SQL héritées.

Phase 2 : Déploiement de l'équipe (semaines 2 à 4)

Former l'équipe d'analyse de base (session de 2 heures)
Développer 3 à 5 visualisations standard pour des scénarios courants
Établir des processus de rafraîchissement des données
Créer des protocoles de partage et de collaboration
Objectif : Remplacer les rapports statiques les plus courants par des vues interactives

Phase 3 : mise à l'échelle organisationnelle (mois 2-3)

Élargir l'accès à tous les rôles d'administrateurs d'hôpitaux et de directeurs cliniques
Créer une bibliothèque de modèles et de bonnes pratiques
Intégrer dans les flux de travail décisionnels réguliers
Établir des politiques de gouvernance et de sécurité
Objectif : Intégrer l'analyse visuelle dans l'ADN de l'organisation

Phase 4 : Avantage stratégique (mois 4 à 6) * Identifiez les informations que les concurrents ne peuvent pas voir grâce aux exportations EMR tabulaires et lentes et aux requêtes SQL héritées.

Utiliser la capacité d'analyse comme outil de recrutement/rétention
Partagez des informations sélectionnées en externe pour un leadership éclairé
Mesurer et documenter l'impact commercial
Objectif : Faire de l'analyse un avantage concurrentiel essentiel

Mettez à niveau votre pile d'intelligence médicale

Arrêtez de vous lancer dans l'archéologie des données (en fouillant dans d'anciens rapports) et commencez à vous engager dans la science des données (générer de nouvelles informations).

L’écart entre la situation actuelle de l’analyse des soins de santé et ce qu’elle devrait être n’est pas une pente graduelle : c’est une falaise. Les organisations qui s’appuient encore sur des exportations EMR tabulaires et lentes et sur des requêtes SQL héritées se trouvent du mauvais côté de cette falaise.

Le choix est clair :

Continuez à utiliser les exportations EMR tabulaires et lentes et les requêtes SQL héritées et prenez encore plus de retard sur vos concurrents axés sur l'analyse.
Adoptez des analyses visuelles modernes et créez un avantage concurrentiel durable

La barrière est plus basse que vous ne le pensez :

Aucun projet informatique massif requis
Pas de consultants coûteux à embaucher
Pas de délai de mise en œuvre de plusieurs mois
Inscrivez-vous simplement, connectez vos données et commencez à explorer

Commencez à analyser vos données de santé avec Datastripes dès aujourd'hui.

Vos données racontent déjà une histoire. Assurez-vous d'être le premier à l'entendre.