Modélisation et simulation des flux d'informations Ville-Hôpital et évaluation de leur impact sur le parcours de soins

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Ville-Hôpital et évaluation de leur impact sur le

parcours de soins

Sabri Hamana

To cite this version:

Sabri Hamana. Modélisation et simulation des flux d’informations Ville-Hôpital et évaluation de leur impact sur le parcours de soins. Autre. Université de Lyon, 2017. Français. �NNT : 2017LYSEM017�. �tel-02873368�

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N°d’ordre NNT : 2017LYSEM017

THESE de DOCTORAT DE L’UNIVERSITE DE LYON

opérée au sein de

l’Ecole des Mines de Saint-Etienne

Ecole Doctorale

N° 488

Sciences, Ingénierie, Santé

Spécialité de doctorat

: Génie Industriel

Soutenue publiquement le 06/07/2017, par :

Sabri HAMANA

Modélisation et simulation des flux

d’informations ville-hôpital

et évaluation de leur impact sur

le parcours de soins

Devant le jury composé de :

M. BOUCHER Xavier, Professeur, Mines Saint-Etienne Président

Mme. VERDIER Christine, Professeur, Université Grenoble-Alpes Rapporteur

M. CHAPURLAT Vincent, Professeur, Mines Alès Rapporteur

M. VERNADAT François, Professeur, Université de Lorraine Examinateur

M. PERRIER Lionel, Docteur HDR, Centre Léon Bérard, Lyon Examinateur

M. XIE Xiaolan, Professeur, Mines Saint-Etienne Directeur de thèse

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GENIE DES PROCEDES F. Gruy, Maître de recherche SCIENCES DE LA TERRE B. Guy, Directeur de recherche SCIENCES ET GENIE DE L’ENVIRONNEMENT D. Graillot, Directeur de recherche

SCIENCES DES IMAGES ET DES FORMES JC. Pinoli, Professeur GENIE INDUSTRIEL X. Delorme, Maître assistant MICROELECTRONIQUE Ph. Lalevée, Professeur

EMSE : Enseignants-chercheurs et chercheurs autorisés à diriger des thèses de doctorat (titulaires d’un doctorat d’État ou d’une HDR)

ABSI Nabil CR Génie industriel CMP

AUGUSTO Vincent MR Génie industriel CIS

AVRIL Stéphane PR2 Mécanique et ingénierie CIS

BADEL Pierre MA(MDC) Mécanique et ingénierie CIS

BALBO Flavien PR2 Informatique FAYOL

BASSEREAU Jean-François PR Sciences et génie des matériaux SMS BATTON-HUBERT Mireille PR2 Sciences et génie de l'environnement FAYOL

BEIGBEDER Michel MA(MDC) Informatique FAYOL

BLAYAC Sylvain MA(MDC) Microélectronique CMP

BOISSIER Olivier PR1 Informatique FAYOL

BONNEFOY Olivier MA(MDC) Génie des Procédés SPIN

BORBELY Andras MR(DR2) Sciences et génie des matériaux SMS

BOUCHER Xavier PR2 Génie Industriel FAYOL

BRODHAG Christian DR Sciences et génie de l'environnement FAYOL

BRUCHON Julien MA(MDC) Mécanique et ingénierie SMS

CAMEIRAO Ana MA(MDC) Génie des Procédés SPIN

CHRISTIEN Frédéric PR Science et génie des matériaux SMS

DAUZERE-PERES Stéphane PR1 Génie Industriel CMP

DEBAYLE Johan CR Sciences des Images et des Formes SPIN

DEGEORGE Jean-Michel MA(MDC) Génie industriel Fayol

DELAFOSSE David PR0 Sciences et génie des matériaux SMS

DELORME Xavier MA(MDC) Génie industriel FAYOL

DESRAYAUD Christophe PR1 Mécanique et ingénierie SMS

DJENIZIAN Thierry PR Science et génie des matériaux CMP

DOUCE Sandrine PR2 Sciences de gestion FAYOL

DRAPIER Sylvain PR1 Mécanique et ingénierie SMS

FAUCHEU Jenny MA(MDC) Sciences et génie des matériaux SMS

FAVERGEON Loïc CR Génie des Procédés SPIN

FEILLET Dominique PR1 Génie Industriel CMP

FOREST Valérie MA(MDC) Génie des Procédés CIS

FRACZKIEWICZ Anna DR Sciences et génie des matériaux SMS

GARCIA Daniel MR(DR2) Sciences de la Terre SPIN

GAVET Yann MA(MDC) Sciences des Images et des Formes SPIN

GERINGER Jean MA(MDC) Sciences et génie des matériaux CIS

GOEURIOT Dominique DR Sciences et génie des matériaux SMS

GONDRAN Natacha MA(MDC) Sciences et génie de l'environnement FAYOL

GONZALEZ FELIU Jesus MA(MDC) Sciences économiques FAYOL

GRAILLOT Didier DR Sciences et génie de l'environnement SPIN

GROSSEAU Philippe DR Génie des Procédés SPIN

GRUY Frédéric PR1 Génie des Procédés SPIN

GUY Bernard DR Sciences de la Terre SPIN

HAN Woo-Suck MR Mécanique et ingénierie SMS

HERRI Jean Michel PR1 Génie des Procédés SPIN

KERMOUCHE Guillaume PR2 Mécanique et Ingénierie SMS

KLOCKER Helmut DR Sciences et génie des matériaux SMS

LAFOREST Valérie MR(DR2) Sciences et génie de l'environnement FAYOL

LERICHE Rodolphe CR Mécanique et ingénierie FAYOL

MALLIARAS Georges PR1 Microélectronique CMP

MOLIMARD Jérôme PR2 Mécanique et ingénierie CIS

MOUTTE Jacques CR Génie des Procédés SPIN

NEUBERT Gilles FAYOL

NIKOLOVSKI Jean-Pierre Ingénieur de recherche Mécanique et ingénierie CMP

NORTIER Patrice PR1 Génie des Procédés SPIN

O CONNOR Rodney Philip MA(MDC) Microélectronique CMP

OWENS Rosin MA(MDC) Microélectronique CMP

PERES Véronique MR Génie des Procédés SPIN

PICARD Gauthier MA(MDC) Informatique FAYOL

PIJOLAT Christophe PR0 Génie des Procédés SPIN

PINOLI Jean Charles PR0 Sciences des Images et des Formes SPIN

POURCHEZ Jérémy MR Génie des Procédés CIS

ROUSSY Agnès MA(MDC) Microélectronique CMP

ROUSTANT Olivier MA(MDC) Mathématiques appliquées FAYOL

SANAUR Sébastien MA(MDC) Microélectronique CMP

STOLARZ Jacques CR Sciences et génie des matériaux SMS

TRIA Assia Ingénieur de recherche Microélectronique CMP

VALDIVIESO François PR2 Sciences et génie des matériaux SMS

VIRICELLE Jean Paul DR Génie des Procédés SPIN

WOLSKI Krzystof DR Sciences et génie des matériaux SMS

XIE Xiaolan PR1 Génie industriel CIS

YUGMA Gallian CR Génie industriel CMP

Mi se à jo u r : 03/ 02/2 017

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Remerciements

Je tiens tout d’abord à remercier Mme. Christine VERDIER et M. Vincent CHAPURLAT d’avoir accepté de relire cette thèse et d’en être rapporteurs. Je remercie également M. Xavier BOUCHER d’avoir présidé le jury de thèse ainsi que M. François VERNADAT et M. Lionel PERRIER pour le crédit qu'ils ont bien voulu accorder à mes travaux.

Je souhaite ensuite exprimer ma profonde gratitude et mes chaleureux remerciements à mes co-directeurs de thèse, M. Xiaolan XIE et M. Vincent AUGUSTO, pour m’avoir fait bénéficier de leur rigueur scientifique et de leurs conseils avisés, ainsi que pour leur aide, leur disponibilité et leurs encouragements.

Mes remerciements s’adressent également à toutes celles et ceux qui ont contribué à la réussite de cette thèse, je pense notamment à Mme. Anne DOLY du Centre Jean Perrin de Clermont-Ferrand, M. Thierry DURAND et M. Pierre BIRON du Centre Léon Bérard de Lyon, ainsi que M. Saber ALOUI du CH de Sens.

Je tiens également à remercier l’ensemble des membres du Centre Ingénierie et Santé de l’Ecole des Mines de Saint-Etienne, et particulièrement Afafe ZEHROUNI qui m'a été d'un soutien moral précieux.

Enfin, je tiens à remercier du fond du cœur toute ma famille, et spécialement mes parents et mon frère, pour leur amour inconditionnel et leur soutien indéfectible à chaque étape de ma vie.

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Table des matières 5

Table des matières

Introduction générale

Efficience du système de soins français ... 15

Objectif de la thèse ... 16

Plan de la thèse ... 17

Chapitre 1 Etat de l’art général

1.1 Introduction ... 20

1.2 Concepts de base... 21

1.2.1 Processus métier, processus SI et processus informatique ... 21

1.2.2 Système informatique, système d’information et système de travail ... 21

1.2.3 SI hospitalier, SI de santé et SI de santé partagé ... 22

1.3 Systèmes d’information pour l’interface ville-hôpital... 23

1.4 Modélisation et simulation des flux de patients et d’informations ... 23

1.4.1 Modélisation des processus métiers ... 23

1.4.2 Modélisation des systèmes d’information ... 24

1.4.3 Modélisation des systèmes de travail ... 24

1.4.4 Simulation du parcours patient ... 24

1.5 Évaluation des systèmes d’information de santé ... 25

1.6 Conclusion ... 26

Chapitre 2 Etat des lieux

2.3 Recueil de l’existant... 32

2.3.1 Caractéristiques de la prise en charge des patients ... 33

2.3.2 Caractéristiques du SIH aux centres Léon Bérard et Jean Perrin et au CH de Sens ... 34

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2.4 Modélisation et analyse de l’existant grâce au formalisme BPMN ... 36

2.4.1 Périmètre fonctionnel ... 36

2.4.2 Modèle du système de prise en charge des patients en cancérologie ... 38

2.5 Critique du formalisme BPMN ... 43

Chapitre 3 Méthodologie générale d’analyse des SITS

3.2 Préliminaires ... 47

3.3 Méthodologie d’évaluation de l’impact d’un SITS sur la prise en charge d’une population de patients ... 50

3.4 Utilisation du cadre de modélisation M-THIS... 54

3.5 Evaluation automatique de la performance des SITS ... 55

3.5.1 Instanciation ... 55

3.5.2 Conversion ... 55

3.5.3 Analyse/simulation ... 55

3.5.4 Agrégation des résultats de simulation d’un SITS ... 56

3.5.5 Présentation des résultats ... 57

3.6 Comparaison des résultats et interprétation ... 58

3. 7 Conclusion ... 60

Chapitre 4 Cadre de modélisation M-THIS basé sur le formalisme EPC

4.2 Outils de modélisation des SI : Etat de l’art... 62

4.3 Caractérisation des éléments composant un SITS ... 66

4.4 Une bibliothèque de modélisation pour les SITS ... 76

4.5 Guide de construction d’un modèle M-THIS ... 78

4.5.1 Structuration des données de santé relatives à la prise en charge d’une population de patients ... 78

4.5.2 Construction du parcours de soins d’une population de patients ... 79

4.5.3 Construction des circuits d’informations associés à un parcours de soins ... 81

4.6 Instanciation d’un modèle M-THIS ... 82

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Table des matières 7

Chapitre 5 Un outil d’analyse des SITS basé sur une nouvelle classe de réseaux

de Petri

5.2 Définition d’une nouvelle classe de réseaux de Petri appelée Net-THIS ... 88

5.3 Modélisation d’un SITS par le biais de la classe Net-THIS ... 89

5.4 Conversion d’une instance de modèle M-THIS en un réseau Net-THIS ... 94

5.4.1 Algorithme de conversion d’une instance de modèle M-THIS en un réseau Net-THIS... 94

5.4.2. Implémentation du module « Conversion » dans l’outil EVAL-THIS ... 99

5.5 Cadre d’analyse d’un réseau Net-THIS ... 99

5.5.1 Vérification de propriétés qualitatives ... 99

5.5.2 Equations d’évolution issues de l’algèbre (max, +) ... 100

5.5.3 Analyse du pire des cas ... 100

5.5.4 Temps de cycle moyen ... 101

5.5.5 Fiabilité des dates de prise en charge des patients... 101

5.5.6. Implémentation du module « Analyse/Simulation » dans l’outil EVAL-THIS ... 102

5.6 Expérimentation numérique ... 103

Chapitre 6 Une extension de l’outil EVAL-THIS pour l’analyse avancée des SITS

6.2 Choix prévisible et choix imprévisible ... 107

6.3 Introduction des choix imprévisibles dans l’analyse des SITS ... 110

6.3.1 Extension de la classe de réseaux de Petri Net-THIS ... 110

6.3.2 Conversion d’une instance de M-THIS en réseau Net-THIS coloré ... 113

6.3.3 Analyse quantitative d’un réseau Net-THIS coloré ... 116

6.4 Agrégation des résultats d’analyse d’un ensemble de réseaux Net-THIS colorés ... 117

6.5 Expérimentation numérique ... 119

Chapitre 7 Cas d’étude : Analyse coût-efficacité de l’informatisation d’une

consultation de cancérologie dans le contexte d’un parcours de

soins

7.2 Positionnement du problème ... 126

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7.3.1 Méthodes ... 127

7.3.2 Résultats ... 130

7.4 Analyse de l’efficacité de l’informatisation d’un parcours de soins ... 137

7.4.1 Classes de patients ... 138

7.4.2 Construction de modèles M-THIS ... 139

7.4.3 Instanciation/Conversion des modèles M-THIS ... 140

7.4.4 Analyse via la simulation ... 140

Conclusion générale

Synthèse ... 153

Limites et perspectives ... 154

Annexes

Annexe A Notions de base sur le BPMN et les réseaux de Petri ... 158

A.1 BPMN ... 158

A.2 Réseaux de Petri ... 159

Annexe B Analyse des coûts ... 161

B.1 Formules de calcul des coûts... 161

B.2 Contrôle du biais de sélection ... 162

Annexe C Analyse des flux ... 164

C.1 Paramètres de simulation ... 164

C.2 Résultats de simulation ... 165

Annexe D Présentation de la solution ZEPRA ... 172

Liste des publications ... 175

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Table des figures 9

Table des figures

Fig. 1.1. Exemple d’un système d’information de santé ... 22

Fig.2.1. Cartographie des processus composant le système de prise en charge d’un patient atteint d’un cancer ... 39

Fig.2.2. Processus de générique de pris en charge d’un patient ... 41

Fig. 2.3. Mise en œuvre de l’activité « communiquer une information » au sein du CLB ... 44

Fig. 3.1. Modèle simplifié de SITS pour une population de patients atteinte d’un cancer du poumon 50 Fig. 3.2. Instance 1 du modèle M-THIS (présenté dans la figure 3.1) ... 52

Fig. 3.3 Instance 2 du modèle M-THIS (présenté dans la figure 3.1) ... 52

Fig. 3.4. Cadre d’analyse pour les SITS ... 53

Fig. 3.5. Méthodologie d’évaluation de l’impact des SITS sur la prise en charge des patients ... 54

Fig. 3.6. Exemple 1 d’un TBP de SITS ... 57

Fig. 3.7. Exemple 2 d’un TBP de SITS ... 59

Fig. 4.1. Illustration du formalisme IDEF0 ... 63

Fig. 4.2. Exemple d’un digramme EPC ... 64

Fig. 4.3. Exemple d’un réseau de Petri ... 65

Fig. 4.4.a. Activité de santé (as)... 66

Fig. 4.4.b. Activité de gestion d’information (ag) ... 67

Fig. 4.4.c. Evénement (e) ... 68

Fig. 4.4.d. Information médicale (md) ... 68

Fig. 4.4.e. Choix prévisible (cp) ... 69

Fig. 4.4.f. Choix imprévisible (ci) ... 69

Fig. 4.4.g. Lien de séquencement du parcours de soins (sp) ... 69

Fig. 4.4.h. Lien de séquencement d’une communication d’information (sc) ... 70

Fig. 4.4.j. Flux d’information (w) ... 71

Fig. 4.4.k. Communication d’information (dc)... 72

Fig. 4.5. Exemple d’un modèle de système d’information territorial de soins (M-THIS*_{) ... 74}

Fig. 4.6.a. Bibliothèque de modélisation M-THIS ... 76

Fig. 4.6.b. Capture d’écran d’ARIS Platform ... 77

Fig. 4.6.c Personnalisation de la bibliothèque de modélisation M-THIS ... 77

Fig. 4.7.a. Exemple de construction d’un parcours de soins (1/5) ... 80

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Fig. 4.7.c. Exemple de construction d’un parcours de soins (3/5) ... 80

Fig. 4.7.d. Exemple de construction d’un parcours de soins (4/5) ... 81

Fig. 4.7.e. Exemple de construction d’un parcours de soins (5/5) ... 81

Fig. 4.7.f. Exemple de construction de circuits d’information ... 82

Fig. 4.8. Instance 1 du modèle M-THIS*_{... 83}

Fig. 4.10. Modèle M-THIS prenant en compte les ressources humaines et logistiques ... 86

Fig. 4.11. Description des risques dans un modèle M-THIS ... 86

Fig.5.1. Exemple de TT-paths composant un réseau Net-THIS ... 92

Fig.5.2. Exemple d’un réseau Net-THIS ... 93

Fig. 5.3. Exemple d’une instance de modèle M-THIS ... 95

Fig. 5.4. Exemple de conversion d’un parcours de soins PSP en TT-path « parcours de soins » ... 97

Fig. 5.5. Exemple de conversion d’une communication d’information dc en TT-path « circuit d’information » ... 98

Fig.6.1. Modèle M-THIS*_{illustrant choix prévisibles et imprévisibles ... 109}

Fig. 6.3. Réseau de Petri coloré NTC2 ... 113

Fig. 6.4. Réseau de Petri coloré sous-jacent à NTC2 ... 113

Fig. 6.5. Tableau de bord de performance agrégée – Scénario 1 ... 122

Fig. 6.6. Tableau de bord de performance agrégée – Scénario 2 ... 122

Fig.7.1. Analyse de sensibilité déterministe pour le groupe informatisé... 136

Fig.7.2. Analyse de sensibilité déterministe pour le groupe non-informatisé ... 136

Fig. 7.3. Analyse de sensibilité probabiliste sur l'ICER ... 137

Fig.7.4. Modèle M-THIS – Classe 1 ... 141

Fig.7.7. Réseau Net-THIS coloré (NTC1.1) correspondant à la classe 1 de la population PP1 ... 144

Fig.7.8. Tableau de bord de performance – Population PP1 / Pire des cas ... 147

Fig.7.9. Tableau de bord de performance – Population PP2 / Pire des cas ... 148

Fig.7.10. Tableau de bord de performance – Population PP1 / Cas aléatoire ... 149

Fig.7.11. Tableau de bord de performance – Population PP2 / Cas aléatoire ... 150

Fig. A.1.1. Notation BPMN [Dunstan, 2014] ... 158

Fig. A.1.2. Exemple d’un processus de paiement dans une vente en ligne ... 159

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Liste des tableaux 11

Liste des tableaux

Tab. 2.1. Informations médicales échangées entre la ville et l’hôpital ... 40

Tab. 5.1. Temps de tir des transitions en heures ... 103

Tab. 5.2. Intervalle de confiance à 95% du temps de cycle moyen ... 104

Tab. 5.3. Impact du SITS sur le respect des dates de début des activités de santé ... 104

Tab. 6.1. Durée de tir des transitions de NTC1 (en heures) ... 119

Tab. 6.2. Durée de tir des transitions de NTC2 (en heures) ... 119

Tab. 6.4. Intervalle de confiance à 95% du temps de cycle moyen de NTC2 ... 120

Tab. 6.3. Intervalle de confiance à 95% du temps de cycle moyen de NTC1 ... 120

Tab. 6.5. Impact du SITS sur le respect des dates de réalisation des activités de santé pour la sous-classe 1 ... 120

Tab. 6.6. Impact du SITS sur le respect des dates de réalisation des activités de santé pour la sous-classe 2 ... 120

Tab. 6.7. Intervalle de confiance à 95% du temps de cycle moyen (agrégé) ... 121

Tab. 6.8. Impact du SITS sur le respect des dates de réalisation des activités de santé pour la population de patients ... 121

Tab.7.1. Caractéristiques des patients et des consultations ... 132

Tab.7.2. Temps passé par le personnel par étape de consultation ... 133

Tab. 7.3. Coûts par étapes et coûts totaux ... 135

Tab. 7.4. Ratios coût-efficacité différentiel entre les groupes informatisé et non informatisé ... 135

Tab. 7.5. Répartition des populations PP1, PP2 par pathologie ... 138

Tab. 7.6. Répartition des populations PP1, PP2 par classe/sous-classe de patients ... 139

Tab. 7.7. Temps de cycle moyen (en heures) ... 145

Tab.7.8. Impact de l’informatisation sur le respect des dates de prise en charge des patients de la sous-classe 2.1 – Pire des cas ... 145

Tab. 7.9. Impact de l’informatisation sur le respect des dates de prise en charge des patients de la sous-classe 2.1 – Cas aléatoire ... 145

Tab. 7.10. Impact de l’informatisation sur le respect des dates de prise en charge des populations PP1 et PP2 – Pire des cas ... 146

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Tab. 7.11. Impact de l’informatisation sur le respect des dates de prise en charge des populations PP1

et PP2 – Cas aléatoire ... 146

Tab. B.1. Formules de calcul des coûts déduits du micro-costing ... 162

Tab. B.2. Coûts de consultation selon le niveau d'informatisation ... 163

Tab. B.3. Nombre d'examens indisponibles selon le niveau d'informatisation ... 163

Tab. C.1.1. Paramètres de la distribution triangulaire – Classe 1 ... 164

Tab. C.1.2. Paramètres de la distribution triangulaire – Sous-classe 2.1 ... 164

Tab. C.2.6. Impact de l’informatisation sur le respect des dates de prise en charge des patients de la classe 1 – Pire des cas ... 166

Tab. C.2.7. Impact de l’informatisation sur le respect des dates de prise en charge des patients de la classe 1 – Cas aléatoire ... 166

Tab. C.2.8. Impact de l’informatisation sur le respect des dates de prise en charge des patients de la sous-classe 2.1 – Pire des cas ... 166

Tab. C.2.9. Impact de l’informatisation sur le respect des dates de prise en charge des patients de la sous-classe 2.1 – Cas aléatoire ... 167

Tab. C.2.12. Impact de l’informatisation sur le respect des dates de prise en charge des patients de la classe 2 – Pire des cas ... 168

Tab. C.2.13. Impact de l’informatisation sur le respect des dates de prise en charge des patients de la classe 2 – Cas aléatoire ... 168

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Liste des tableaux 13

Tab. C.2.18. Impact de l’informatisation sur le respect des dates de prise en charge des patients de la classe 3 – Pire des cas ... 170 Tab. C.2.19. Impact de l’informatisation sur le respect des dates de prise en charge des patients de la classe 3 – Cas aléatoire ... 170 Tab. C.2.20. Impact de l’informatisation sur le respect des dates de prise en charge de l’ensemble de la population – Pire des cas ... 171 Tab. C.2.21. Impact de l’informatisation sur le respect des dates de prise en charge de l’ensemble de la population – Cas aléatoire ... 171

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Introduction générale

Efficience du système de soins français

L’efficience du système de soins demeure le souci continuel des décideurs de santé publique en France. A cet égard, le ministère de la santé a lancé en 2011 le programme « Hôpital Numérique » qui vise le développement et la modernisation des Systèmes d’Information Hospitaliers (SIH), à travers l’accompagnement des établissements de santé dans leur transformation par les technologies de l’information et de la communication (Ministère des affaires sociales et de la santé, 2013).

Le programme « Hôpital Numérique » – qui est porté par l’Agence Nationale d’Appui à la Performance des établissements de santé et médico-sociaux (ANAP) – a pour but de développer une stratégie de mise en œuvre des technologies de santé et à outiller les établissements de manière intelligente. En particulier, l’ANAP a pour mission de consolider la connaissance de l'impact des SIH sur la performance des établissements de santé. Car pour les décideurs hospitaliers, investir dans le système d’information reste d’abord une affaire de conviction [ANAP, 2017].

Cependant, les éléments de preuve objectifs de l’impact positif de l’informatisation des SIH manquent dans la littérature française, alors que des indices forts et convergents sur l’impact positif de l’informatisation des établissements de santé ont été apportés au niveau international.

En réponse à ce besoin d’objectivation, la Direction Générale de l’Offre de Soins (DGOS) a lancé en 2012 le PREPS (Programme de Recherche sur la Performance du système de Soins) dont le but est de soutenir des projets de recherche visant à évaluer et à améliorer la performance du système de soins, afin d’assurer une meilleure qualité, sécurité et efficience des soins [DGOS, 2015].

Depuis 2014, le PREPS a été étendu à la ville en incluant les soins primaires, conformément à la stratégie nationale de santé. Les thèmes prioritaires du PREPS sont : la qualité des soins, l’impact des évolutions de l’organisation des établissements de santé et des établissements médico-sociaux, les innovations organisationnelles, les systèmes d’information et l’organisation des soins, et enfin la recherche sur la recherche [DGOS, 2015]. Les principaux effets attendus de PREPS sont : la production de méthodes valides et normalisées qui répondent aux besoins des établissements pour mesurer l’impact de leurs investissements dans les SI de santé ; la création d’un cadre de référence national pour évaluer l’impact des systèmes d’information sur le système de soins ; l’impulsion d’une

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dynamique de recherche au niveau national avec des publications scientifiques de haut niveau dans le domaine du SIH.

C’est dans ce contexte que le projet e-SIS (évaluation en Système d’information de santé) a émergé, en réponse à l’appel à projets spécifique du PREPS-SIPS (Systèmes d’Information de Production de Soins) dont l’objet d’évaluer la création de la valeur dans les établissements de santé par l’usage des SIPS. Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet e-SIS dont l’investigateur principal est le centre de cancérologie Léon Bérard (Lyon). Le projet se propose de relever le défi de cette évaluation en investiguant entre autres l’impact des technologies de l’information et de communication sur le parcours patient (Perrier et al., 2014). Le projet e-SIS est structuré autour de 4 axes de recherche : l’impact des SI de santé sur les consultations externes et sur la communication ville-hôpital, l’hospitalisation à domicile et le parcours du patient, la performance globale des établissements hospitaliers mesurée par des indicateurs macro, et enfin le pilotage stratégique des établissements hospitaliers. Cette thèse s’inscrit dans le premier axe du projet e-SIS.

Objectif de la thèse

L’objectif principal de cette thèse est de proposer un cadre d’analyse (c.à.d. une boite à outils) dédié(e) à l’analyse qualitative et quantitative des Systèmes d’Information Territoriaux de Soins de santé (SITS). Ce cadre doit permettre :

(i) La modélisation et la simulation à la fois des parcours patients et des circuits d’informations qui existent entre la Ville (i.e. les centres d’imagerie, les laboratoires de biologie médicale, les médecins libéraux, etc.) et l’Hôpital (i.e. les différents types d’établissements hospitaliers : CH, CHR, CHRU, cliniques privées, etc.) qui collaborent dans le cadre de la prise en charge d’une population de patients ;

(ii) L’évaluation de l’impact des flux d’informations Ville-Hôpital sur le parcours de soins, à travers des indicateurs de performance quantitatifs (objectifs) et fiables. L’évaluation doit prendre en compte le degré de développement technologique (i.e. le degré d’automatisation) des interfaces de communication utilisées par les divers acteurs de santé impliqués dans la prise en charge des patients au sein d’un territoire.

L’objectif secondaire de cette thèse vise à démontrer l’impact de l’informatisation des systèmes de soins au travers d’un cas d’étude lié au parcours patient en cancérologie. Dans cette optique, nous proposons de coupler une analyse coût-efficacité avec une analyse de flux afin de déterminer objectivement la valeur ajoutée de l’informatisation des systèmes de soins.

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(i) Une nouvelle classe de modèle EPC (Event-driven Process Chain) sous forme d’une boîte à outils pré formatée pour la modélisation à la fois des parcours patients à l’hôpital et en ville, mais aussi des flux d’informations associés à ces parcours. L’outil résultant permet à un professionnel de santé de modéliser son propre système dans un cadre prédéfini et adapté à son besoin.

(ii) Une nouvelle classe de réseau de Petri appelée Net-THIS, permettant de définir formellement les parcours-patients et les circuits d’informations sans ambiguïté, au sein d’un même modèle, en utilisant notamment le concept de TT-paths.

(iii) Une procédure d’analyse automatique des modèles EPC produits grâce à (1) la conversion automatique des modèles en réseaux de Petri, (2) l’analyse automatique des performances du réseau résultant grâce à l’algèbre (max, +), et (3) la génération automatique de tableaux de bord à destination des professionnels de santé et des décideurs.

(iv) Un guide méthodologique à destination des praticiens hospitaliers, visant à industrialiser les outils développés dans cette thèse et à assurer la reproductibilité de la démarche dans d’autres hôpitaux et/ou d’autres territoires de santé.

(v) Au mieux de notre connaissance, la première étude quantitative combinant analyse économique et analyse de flux, démontrant l’impact positif de l’informatisation des systèmes de soins sur la prise en charge des patients en cancérologie.

Plan de la thèse

Cette thèse s’articule autour de sept chapitres :

Le chapitre 1 présente un état de l’art général concernant les différents types de systèmes d’information de santé (SI hospitalier, SI partagé de santé, etc.) ainsi que les cadres, outils et méthodes d’analyse qui permettant leur évaluation.

Le chapitre 2 dresse un état des lieux concernant l’organisation de la prise en charge des patients atteints d’un cancer ainsi que la gestion de l’information médicale au sein de trois établissements hospitaliers : le Centre Léon Bérard à Lyon, le Centre Jean Perrin à Clermont-Ferrand et le Centre Hospitalier de Sens en Bourgogne. Cet état des lieux nous servira de base pour la construction de la méthodologie et du cadre d’analyse.

Le chapitre 3 présente la méthodologie générale d’analyse qui permet d’évaluer quantitativement l’impact du degré de développement d’un SITS sur la prise en charge d’une population de patients au sein d’un territoire. Cette méthodologie repose sur une plateforme adaptée à la modélisation des SITS ainsi que sur un outil d’évaluation de performance basé sur une nouvelle classe de réseaux de Petri qui permet de quantifier la performance d’un SITS.

(19)

Le chapitre 4 est consacré à la présentation du cadre de modélisation des SITS qui se compose d’un environnement et d’une bibliothèque de modélisation graphique, ainsi que d’une méthode de construction de modèles de SITS. Ce cadre est proposé à destination des cliniciens, praticiens et décideurs qui souhaitent modéliser des SITS avec différentes configurations, dans l’optique d’évaluer leur impact sur la prise en charge des patients.

Le chapitre 5 présente un outil informatique appelé EVAL-THIS qui est dédié à l’analyse des SITS et qui a été développé dans le cadre de cette thèse. Cet outil de simulation et d’évaluation de performance est basé sur nouvelle classe de réseaux de Petri appelée Net-THIS (Territorial Healthcare Information System) qui permet de modéliser formellement n’importe quel SITS en vue de son analyse qualitative et quantitative.

Le chapitre 6 décrit une extension du cadre d’analyse des SITS et de l’outil EVAL-THIS, à travers : (i) l’extension de la classe Net-THIS permettant une analyse avancée des SITS et (ii) l’implémentation de deux modules supplémentaires dans l’outil EVAL-THIS permettant d’agréger et de présenter les résultats d’analyse d’un SITS sous forme de tableaux de bord de performance.

Le chapitre 7 présente un cas d’étude réel sur lequel ont été réalisées deux types d’analyses : (i) une analyse coût-efficacité, basée sur une approche « micro-costing », qui concerne l’informatisation de la consultation médicale dans le cadre de la prise en charge des patients atteints d’un cancer (court terme), et (ii) une analyse de l’efficacité de l’informatisation du parcours patient (long terme).

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Chapitre 1

Etat de l’art général

Ce chapitre a pour but de dresser un état de l’art général concernant les systèmes d’information de santé, les cadres qui permettent leur évaluation, mais aussi les méthodes et les outils d’analyse qui leur sont dédiés et que l’on retrouve dans la littérature. Trois thématiques sont abordées : (i) les systèmes d’information pour l’interface ville-hôpital, (ii) la modélisation et la simulation des flux de patients et d’informations, et (iii) l’évaluation des systèmes d’information de santé. Le but est de délimiter les contributions scientifiques relatives à la modélisation, la simulation et l’évaluation la performance des systèmes d’information de santé.

Sommaire

1.2.1 Processus métier, processus SI et processus informatique ... 21

1.2.2 Système informatique, système d’information et système de travail ... 21

1.2.3 SI hospitalier, SI de santé et SI de santé partagé ... 22

1.3 Systèmes d’information pour l’interface ville-hôpital... 23

1.4 Modélisation et simulation des flux de patients et d’informations ... 23

1.4.1 Modélisation des processus métiers ... 23

1.4.2 Modélisation des systèmes d’information ... 24

1.4.3 Modélisation des systèmes de travail ... 24

1.4.4 Simulation du parcours patient ... 24

1.5 Évaluation des systèmes d’information de santé ... 25

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1.1 Introduction

La majeure partie des systèmes de santé à travers le monde est en difficulté du fait de l’augmentation des dépenses de santé au moment où les ressources financières deviennent de plus en plus limitées. Le système de santé français n’échappe pas à la règle et connait également une augmentation continue de la demande de soins due à la fois au vieillissement de la population et à l’augmentation du nombre de personnes atteintes de pathologies chroniques, [Masselot, 2012]. D’autre part, l’augmentation des dépenses de santé pourrait s’expliquer par les multiples frontières qui cloisonnent le système de santé français et qui engendrent des coûts, sachant que ces frontières pourraient expliquer jusqu’à 15% de coûts injustifiés [Bourret, 2007], la principale frontière se situant entre l’hôpital et la ville (cabinets de médecine libérale, laboratoires d’analyse, centres d’imagerie, etc.).

Pour résoudre cette problématique, plusieurs solutions sont envisagées, telles que la réorganisation du système de santé autour du parcours de soins du patient [ARS Centre, 2013]. Etant donné que l’hôpital représente un parcours de soins en soi, organisé et coordonné par le système d’information hospitalier, il parait judicieux d’exporter ce modèle en dehors des murs de l’hôpital [Burnel, 2013], en mettant en œuvre, par exemple, des plateformes de e-santé et en développant des interfaces entre ces plateformes et tous les systèmes d’information au niveau d’un territoire de santé, afin d’obtenir un système d’information de santé intégré permettant une continuité et une traçabilité dans le parcours de soins du patient [Brouard et al., 2015]. Car, selon Caillavet-Bachellez [2010], les problèmes de prise en charge du patient sont liés principalement à un déficit de communication entre professionnels de santé, ce qui engendre des problèmes d’organisation et de coordination entre les différents acteurs de santé qui interviennent dans la prise en charge du patient.

Par ailleurs, le problème d’interopérabilité des systèmes — abordé essentiellement en ingénierie des systèmes de production [Chapurlat et al., 2008] — pourrait se poser en raison de la multiplicité des outils logiciels de gestion de l’information sanitaire en France tels que les logiciels de gestion des cabinets médicaux, le dossier médical personnel (DMP) et autres outils qui pourraient créer de nouveaux cloisonnements [Bourret et Meyer, 2012]. D’où le besoin d’urbanisation des systèmes d’information [Oudjoudi et Abbassene. 2010] et de gestion de leur évolution grâce à différentes approches telles que l’urbanisation organisationnelle [Boucher et al., 2011] utilisée en ingénierie d’entreprise.

Après une présentation (Section 1) des concepts de base liés aux systèmes d’information, nous aborderons trois thématiques : (i) les systèmes d’information pour l’interface ville-hôpital (Section 2), (ii) la modélisation et simulation de flux de patient et des flux d’information (Section 3), et (iii) l’évaluation des systèmes d’information de santé (Section 4). L’intérêt de la première thématique est d’identifier l’ensemble des organisations et systèmes interfaces entre la ville et l’hôpital dont le rôle

(22)

Etat de l’art général 21

est d’assurer une continuité dans le parcours de soins du patient. La deuxième thématique a pour objet de connaitre les méthodes et les outils de modélisation/simulation des parcours-patients et des circuits d’informations engendrés par ces parcours. Quant à la troisième et dernière thématique, elle porte sur les méthodes d’évaluation des systèmes d’information de santé et sur les études de cas réalisées dans ce domaine. Finalement, un éclairage sur les potentiels défis scientifiques en lien avec le sujet est donné en conclusion de ce chapitre.

1.2 Concepts de base

1.2.1 Processus métier, processus SI et processus informatique

Selon Morley et al. [2007], un processus métier est défini comme étant un ensemble coordonné d’activités visant à produire un résultat pour des clients internes ou externes (…). Il a pour but d’organiser le travail des acteurs pour répondre à des objectifs définis par la stratégie [Alter, 1999].

Tandis qu’un processus SI est une vue de tout ou partie d’un processus métier, focalisée sur la façon dont l’information est structurée et utilisée. Les activités qui composent ce type de processus décrivent la façon dont les informations sont créées, modifiées, transmises, stockées, manipulées [Alter 1999].

Quant au processus informatique, il est défini comme étant un ensemble d’activités exécutées par des machines, pouvant potentiellement dialoguer avec des acteurs humains afin d’atteindre un objectif de traitement informatique précis tel que la gestion des données-patients [Morley et al., 2011].

1.2.2 Système informatique, système d’information et système de travail

Un système informatique est un ensemble organisé d’objets techniques – matériels, logiciels, applicatifs – qui représente l’infrastructure d’un système d’information [Morley et al., 2007], tel que le système de prescription médicale utilisé par un médecin hospitalier [Jayawardena et al., 2016]. Tandis qu’un Système d'Information (SI) est un ensemble organisé de ressources : matériel, logiciel, personnel, données, procédures permettant d'acquérir, traiter, stocker, communiquer des informations (textes, images, sons...) dans une organisation [Reix, 2002]. Enfin, Alter [1999] définit un système de travail comme étant un ensemble de processus (métiers, systèmes d’information et système informatique) réalisés par des acteurs à l’aide de ressources (humaines, matérielles, logicielles…), et dont la finalité est de fournir un bien ou un service ; les organisations (entreprises industrielles notamment) étant constituées le plus souvent de plusieurs systèmes de travail.

En résumé, le système de travail d’une organisation repose sur un système métier ainsi qu’un système d’information supporté par un système informatique. Si on veut transposer cela dans le domaine de la santé, on pourrait dire que l’hôpital (organisation) est constitué d’un ensemble de

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parcours de soins ; chaque parcours représente un système de travail qui se compose d’un ensemble de processus (métier, systèmes d’information et informatique), et dont le but est de prendre en charge des patients présentant une pathologie donnée.

1.2.3 SI hospitalier, SI de santé et SI de santé partagé

Un Système d'Information Hospitalier (SIH) est un système de collecte, d'analyse, de stockage et de récupération de toutes les informations liées à la prise en charge du patient au sein d’un hôpital ou d’une structure semblable (clinique, centre de lutte contre le cancer…) [Cecchetti et Kolachalam, 2003].

Un Système d’Information de Santé Partagé (SISP), appelé également Système d'Information Régional de Santé (SIRS), est défini comme étant un SI qui permet la collaboration pluri-professionnelle au profit des patients quelques soit leur lieu de prise en charge en s’appuyant sur les technologies de l’information et de la communication (TIC), des règles d’usages et des moyens mutualisés. Il permet le partage et l’échange d’informations entre acteurs de santé (partenaires) dans l’objectif d’une recherche d’efficience (qualité de prise en charge et pertinence économique) [ARS Pays de la Loire, 2013].

Enfin, un Système d’Information de Santé (SIS) est un système d'information global, regroupant tous les types d'acteurs et de ressources impliqués dans la gestion de l’information sanitaire [au sein d’un territoire donné] » [Degoulet, 2001]. La figure 1.1 ci-dessous illustre l’ensemble de ces concepts.

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1.3 Systèmes d’information pour l’interface ville-hôpital

La littérature concernant la mise en place d’outils de SI pour l’amélioration de l’interface ville-hôpital est peu abondante. Milliat-Guittard et al. [2006] ont réalisé une étude dont l’objectif est de connaître à la fois les besoins et les attentes des médecins généralistes et gynécologues libéraux, mais également, ceux des médecins hospitaliers, en matière d’échanges d’informations nécessaires à la prise en charge des patientes atteintes d’un cancer du sein. Cuggia et al. [2006] ont, quant à eux, proposé un modèle générique de système d’information supportant des réseaux de santé en Bretagne (France) ; le modèle vise à développer la coopération entre les professionnels de santé, hospitaliers et libéraux, quelle que soit la pathologie, en fournissant des outils d'échange et de partage de données médicales. Par ailleurs, Bourret et Meyer [2012] ont analysé les organisations d’interface entre la médecine de ville et l’hôpital en France telles que les réseaux de santé. Leur étude était basée essentiellement sur une méthodologie qualitative : entretiens semi-directifs et observation sur le terrain de situations-problèmes, principalement.

A notre connaissance, il n’existe pas d’étude quantitative rigoureuse permettant d’évaluer l’impact de la mise en place d’un système d’information évolué et de ses outils associés pour améliorer l’interface ville-hôpital. L’évolution de la communication entre l’hôpital et les différents acteurs de la santé en ville reste très disparate selon le lieu, et se fait généralement de manière empirique. La mise en œuvre de méthodes et outils issus du génie industriel pour construire une méthodologie d’informatisation de l’interface ville-hôpital et en évaluer les performances semblent constituer un verrou scientifique indéniable. Ainsi nous nous penchons plus avant sur la mise en œuvre de ces outils dans la suite.

1.4 Modélisation et simulation des flux de patients et d’informations

1.4.1 Modélisation des processus métiers

Selon Aguilar-Savén [2004], l'ensemble des experts, aussi bien dans le domaine des technologies de l'information que dans l'ingénierie d'entreprise, s’accordent à dire que le succès d’une organisation passe par la compréhension de ces processus métiers, et ce par le biais de la modélisation. Plusieurs auteurs [Giaglis, 2001 ; Aguilar-Savén, 2004 ; List et Korherr, 2006] ont réalisé des revues de littérature sur les principaux langages, outils et méthodes de modélisation des processus métiers, tels que BPMN (Business Process Model and Notation), EPC (Event-driven Process Chain), RAD (Role Activity Diagram), UML-AD, IDEFx et GRAI ; ils ont également proposé des cadres pour leur classification et leur évaluation, afin de faciliter leur utilisation.

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1.4.2 Modélisation des systèmes d’information

En ce qui concerne la modélisation des systèmes d’information, Giaglis [2001] a identifié les principaux formalismes et techniques de modélisation (Data Flow Diagramming, Entity-Relationship

Diagrams, State-Transition Diagramming, IDEF1x, UML) permettant de représenter les processus SI,

ainsi que les acteurs et ressources associés au système, qui sont nécessaires à la mise en œuvre de ce type de processus. D’autres auteurs [Winter et al., 2003] ont proposé un méta-modèle nommé 3LGM² (Three Layer Graph based Meta-Model) ainsi qu’un outil dédié (3LGM² tool) permettant de modéliser les systèmes d’information de santé. L’outil a été par la suite utilisé dans des études de cas telles que la modélisation du système d’information de l’hôpital universitaire de Leipzig (Allemagne) [Wendt et al., 2004 ; Winter et al., 2007] ou encore, la modélisation de deux systèmes d’information hospitaliers, l’un en Allemagne, l’autre au Japon, dans l’optique de faire une comparaison d’un point de vue architectural [Jahn et al., 2009].

1.4.3 Modélisation des systèmes de travail

Un grand nombre de méthodes et d’outils de modélisation d’entreprise issus du monde industriel sont aujourd’hui exploités dans le secteur de la production de soins ; étant donné que la modélisation de l’ensemble des processus au sein d’une entreprise, ou d’une organisation de manière générale, permet de comprendre son fonctionnement et de partager cette compréhension, le cas échéant, entre les différents acteurs impliqués dans un projet d’évaluation ou de réorganisation [Belaidi et al., 2007]. Par ailleurs, des auteurs comme Vernadat [2002] ainsi que Bork et Fill [2014] rappellent les éléments qui composent une méthode de modélisation d’entreprise (i.e. un langage et une procédure de modélisation, principalement) puis évaluent les principales méthodes de modélisation d’entreprise : ARIS (Architecture of Integrated Information Systems), BPMS (Business Process Management Systems), HORUS, SOM (Semantic Object Model), TOVE (TOronto Virtual Enterprise deductive enterprise model) et UML.

D’autre part, un certain nombre d’auteurs ont utilisé l’outil logiciel dédié à la méthode ARIS (ARIS Toolset) afin de modéliser divers types d’organisations, notamment des établissements de santé : modélisation du passage des patients aux service des urgences [Wang et al., 2006], modélisation des processus logistiques au sein d’un Hôpital [Andre et Fenies, 2007], ou encore, modélisation du parcours patient dans une unité de soins au sein d’une structure hospitalière [Aleksy et al., 2010]

1.4.4 Simulation du parcours patient

Afin de pallier les limites de la modélisation d’entreprise - qui reste une représentation statique de la structure et du fonctionnement d’une organisation et qui ne permet pas d’évaluer la performance

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d’un système qu’il soit réel ou bien cible - il est indispensable de recourir à la simulation à événements discrets : couplée à la modélisation, la simulation permet de tester et d’évaluer différents scénarios d’organisation grâce à son aspect dynamique [Augusto et Xie, 2006 ; Mans et al., 2013]. De nombreux auteurs dans le domaine de la santé ont appliqué cette méthode et ont développé des modèles de simulation à partir de leurs modèles statiques ; on peut donner comme exemple la simulation des flux de patients dans un service des urgences [Belaidi et al., 2007], ou encore, la simulation du parcours patient dans une unité de soins (de spécialité) au sein d’une structure hospitalière [Aleksy et al., 2010 ; Ozcan et al., 2011].

1.5 Évaluation des systèmes d’information de santé

Yusof et al. [2008 a] ont réalisé une revue de la littérature sur les cadres et les méthodes d’évaluation des systèmes d’information d’une manière générale, et des systèmes d’information de santé en particulier ; les cadres d’évaluation ont été comparés en fonction de leur considération des facteurs humains, organisationnels et technologiques. Yusof et al. [2008 b] ont proposé par la suite un nouveau cadre d’évaluation, appelé Human, Organization and Technology-fit (HOT-fit) qui a été développé après avoir procédé à une évaluation critique des résultats issus des études existantes sur l'évaluation des systèmes d’information de santé ; HOT-fit s'appuie sur les précédents modèles d'évaluation (en particulier IS Success Model et IT-Organization Fit Model) sauf qu’il fournit à la fois un ajustement humain, organisationnel et technique.

Par ailleurs, Mäenpää et al. [2009] ont réalisé une revue de la littérature dont l'objectif était de déterminer, à travers 24 études d’évaluation, comment les systèmes d’information régionaux (ou partagé) de santé ont été étudiés, ce qui a été étudié et quels étaient les résultats. Bien que les systèmes fussent hétérogènes du point de vu de leurs caractéristiques et de leur niveau de maturité, les principaux résultats convergeaient, à savoir : amélioration de l'accès aux données cliniques du patient (accès en temps réel), amélioration de la communication et de la coordination entre professionnels de santé au sein d'une région, et enfin refonte des processus au sein des établissements de santé. Les auteurs ont constaté, par ailleurs, qu’il n’y a pas eu auparavant de revues systématiques de la littérature, portant sur l’évaluation des systèmes d'information régionaux ou nationaux de santé.

D’autre part, Sivic et al. [2009] ont évalué le système informatique supportant le système d’information d’un centre médical situé à Zavidovići (Bosnie-Herzégovine). Pour cela, les auteurs ont comparé les données du système d’information avant et après l’implémentation du système informatique. Les principaux résultats étaient les suivants : réduction de 20% du nombre de patients au sein du dispensaire des soins primaires, réduction de 7% du temps de traitement des patients, réduction de 8% de la consommation de médicaments, baisse de 5% des coûts globaux de traitement. Paul et al. [2012] se sont intéressés, quant à eux, au manque d'impact des systèmes d’information sur la qualité

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des soins, en examinant les causes telles que publiées dans la littérature. D’autres auteurs se sont intéressés à l’évaluation des systèmes d’information de santé d’un point de vue purement économique, Bassi et Lau [2013] ont réalisé une revue de la littérature sur les méthodes d’évaluation économique appliquées aux systèmes d’information de santé : parmi les 33 articles les plus pertinents (sur 42 articles identifiés) figurait douze études de type « Economic Analysis », cinq de type « Input Cost Analysis » et 16 de type « Cost-related Outcome Analysis » ; seul cinq travaux sur 31 recensés par O’Reilly et al. [2012] présentaient une évaluation économique exhaustive. Enfin, d’autres auteurs comme Cohen et al. [2016] ont évalué la performance d'un SIH, par le biais du degré de satisfaction des utilisateurs (analyse qualitative), suite à son récent déploiement.

1.6 Conclusion

Ce chapitre présente un état de l’art général permettant de délimiter les contributions scientifiques sur la modélisation, la simulation et l’évaluation de la mise en place et de la performance de systèmes d’information de santé pour l’interface ville-hôpital. Pour cela, trois thématiques ont été abordées : (i) les systèmes d’information pour l’interface ville-hôpital, (ii) la modélisation/simulation des flux de patients et d’informations, et (iii) l’évaluation des systèmes d’information de santé.

La première thématique nous a permis d’identifier les différents systèmes et organisations interfaces entre le secteur libéral et le secteur hospitalier supportant les échanges d’informations médicales. La deuxième thématique recense les méthodes et les outils de modélisation et de simulation d’entreprise permettant de décrire les flux de patients et d’informations entrants et sortants d’une structure hospitalière, à travers la description du parcours patient. Nous avons constaté, qu’il n’y a eu que très peu de travaux qui ont porté sur une modélisation exhaustive d’un système de travail, c.à.d. une représentation, dans un même modèle, à la fois des processus métiers et des processus SI d’une organisation. En effet, les auteurs s’intéressaient dans leurs études soit à l’aspect métier, soit à l’aspect système d’information, mais pas aux deux à la fois.

Enfin, la troisième et dernière thématique nous a permis de prendre connaissance des études qui concernent l’évaluation des systèmes d’information de santé, mais également, d’identifier les différents cadres d’évaluation. Là encore, nous avons pu constater la pauvreté de la littérature concernant l’évaluation de l’impact des systèmes d’information de santé sur la qualité des soins et sur l’efficience économique, que ce soit au niveau macroscopique ou microscopique. Ainsi les thématiques de mise en œuvre et d’évaluation des systèmes d’information de santé pour l’interface ville-hôpital constituent un véritable défi scientifique et technique du XXIe siècle.

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Chapitre 2

Etat des lieux

Ce chapitre a pour objet de dresser un état des lieux en ce qui concerne l’organisation de la prise en charge des patients atteints d’un cancer ainsi que la gestion de l’information médicale au sein de trois établissements hospitaliers appartenant à trois territoires de santé différents : le Centre Léon Bérard (CLB) à Lyon, le Centre Jean Perrin (CJP) à Clermont-Ferrand et le Centre Hospitalier (CH) de Sens (Bourgogne). Pour cela nous avons réalisé un travail de synthèse sur les données qualitatives qui ont été recueillies lors des entretiens et observations menés au sein des trois établissements partenaires du projet e-SIS. Cet état des lieux servira de base au cadre de modélisation et d’analyse proposé dans cette thèse.

Sommaire

2.1 Introduction ... 28 2.2 Concepts de base ... 28 2.3 Recueil de l’existant ... 32 2.3.1 Caractéristiques de la prise en charge des patients ... 33 2.3.2 Caractéristiques du SIH aux centres Léon Bérard et Jean Perrin et au CH de Sens ... 34 2.3.3 Caractéristiques du SI régional de santé en Rhône-Alpes, Auvergne et Bourgogne ... 35 2.4 Modélisation et analyse de l’existant grâce au formalisme BPMN ... 36 2.4.1 Périmètre fonctionnel ... 36 2.4.2 Modèle du système de prise en charge des patients en cancérologie ... 38 2.5 Critique du formalisme BPMN ... 43 2.6 Conclusion ... 45

(29)

2.1 Introduction

Nous allons présenter dans ce chapitre une synthèse de l’ensemble des données qualitatives recueillies lors des observations et entretiens menés au sein de trois établissements hospitaliers. L’objectif est de dresser un panorama du système que l’on souhaite modéliser, à savoir : le système de prise en charge des patients atteints d’un cancer. Pour cela, nous nous sommes intéressés au parcours de soins de cette population de patients ainsi qu’aux flux d’informations qui existent entre l’hôpital et les autres établissements de santé. Trois terrains d’études correspondant à trois territoires de santé différents ont été choisis. Une fois l’état des lieux dressé, l’étape d’après consiste à construire un modèle graphique permettant de décrire la prise en charge des patients atteints d’un cancer quel que soit le territoire de santé. Rappelons que l’objectif in fine est d’évaluer l’impact de la communication Ville-Hôpital sur un parcours de soins.

Le chapitre se décompose de la manière suivante. La Section 2.2 vise à décrire l’existant de manière exhaustive et porte sur les caractéristiques de la prise en charge des patients au sein de trois territoires de santé différents, avec à chaque fois une description des étapes de prise en charge du patient ainsi que des informations médicales reçues et/ou communiquées à chaque étape. Nous nous appuyons pour cela sur une enquête de terrain réalisée sur trois sites. La Section 2.3 a pour objet de présenter un modèle générique du système de prise en charge des patients atteints d’une pathologie complexe, décrit par le formalisme BPMN. Enfin, nous proposons dans la Section 2.4 une analyse critique du formalisme BPMN et justifions le développement d’un cadre de modélisation innovant pour la description des parcours patients et des flux d’informations. Finalement, une synthèse est proposée Section 2.5.

2.2 Concepts de base

Avant de présenter l’état des lieux relatif à la prise en charge hospitalière des patients atteints de cancer, nous allons dans un premier temps définir les notions de base liées aux systèmes de soins. 2.2.1 Territoire de santé

:

selon l’INSEE, en France, un territoire de santé est souvent d'une taille comparable à un département, mais il peut également correspondre à une région entière (exemple : un seul territoire dans le Limousin) ou au contraire à un découpage plus fin (exemple : quatre territoires de santé en Alsace). La France comprend 106 territoires de santé qui ont été définis par les ARS « pour la prise en compte des activités de santé publique, de soins et d'équipements des établissements de santé, de prise en charge et d'accompagnement médico-social, ainsi que pour l'accès aux soins de premier recours » [Code de la santé publique, 2014].

(30)

Etat des lieux 29

2.2.2 Etablissement de santé

:

tout établissement, public ou privé, proposant à des patients une prise en charge médicale ou paramédicale, à des fins diagnostiques ou thérapeutiques. Exemples : un CHU, un cabinet de médecine libérale, un laboratoire de biologie de ville, une structure de SSR, etc.

2.2.3 Hôpital

:

dans notre étude, l’hôpital correspond à un établissement public (CH de Sens) ou privé d’utilité publique (CLB ou CJP), dans lequel une cohorte de patients est observée tout au long de sa prise en charge hospitalière de cancérologie.

2.2.4 Ville: ensemble des établissements de santé avec lesquels l’Hôpital est amené à interagir dans le cadre de la prise en charge hospitalière de patients. Les principaux acteurs qui constituent la « Ville » sont les suivants :

• Les laboratoires d'analyse biologique • Les laboratoires d'anatomo-pathologie • Les centres d’imagerie médicale • Les structures d’urgences médicales • Les cabinets de médecine libérale

• Les structures d’Hospitalisation A Domicile (HAD)

• Les Etablissements d’Hébergement pour Personnes Agées Dépendantes (EHPAD) • Les Structure de Soins Infirmiers à Domicile (SSIAD)

• Les structures de Soins de Suite et de Réadaptation (SSR) • Les pharmacies

2.2.5 Interface de communication : canal par lequel une information est transmise par un établissement de santé à un autre établissement. Exemple : courrier postal, fax, messagerie électronique, etc.

2.2.6 Interface ville-hôpital : représente l’ensemble des interfaces de communication permettant l’échange d’informations médicales entre la ville et l’hôpital au sein d’un territoire de santé.

En France, l’interface ville-hôpital est constituée principalement des interfaces de communication suivantes :

• Le patient : représente un vecteur de communication entre la ville et l’hôpital. Exemple : le patient qui transmet à un centre d’imagerie de ville sa prescription pour une IRM, ou encore le patient qui apporte ses résultats d’imagerie (clichés et compte-rendu) à l’hôpital.

• L’Echange de Données Informatisé (EDI) : système de gestion automatisée des données échangées entre deux organisations. Il permet d’intégrer automatiquement les données envoyées par un établissement, dans le système informatique d’un autre établissement, sans intervention humaine, et ce grâce à des messages standardisés.

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• Le Dossier Médical Personnel (DMP) : dossier médical informatisé, accessible à la fois aux professionnels de santé et au patient via Internet. Il permet aux professionnels de santé qui prennent en charge le patient de partager les informations de santé utiles à la coordination des soins [dmp.gouv.fr].

• Le Dossier Communicant en Cancérologie (DCC) : dossier médical informatisé dédié exclusivement aux professionnels de santé prenant en charge des patients atteints d’un cancer. Il est pour l’instant déployé au niveau régional, dans quelques régions pilotes.

• Le Dossier Patient Régional (DPR) : équivalent du DMP au niveau régional. Il existe dans quelques régions (exemple : le Dossier Patient Partagé et Réparti – DPPR, en Rhône-Alpes). • Le fax électronique (ou e-fax) : service web qui permet d’envoyer et de recevoir des télécopies

sans avoir de télécopieur, sachant que les documents entrants et sortants sont au format électronique.

• Le fax

• Le courrier postal

• La messagerie électronique (ou e-messagerie) sécurisée

2.2.7 Information médicale: donnée médicale recueillie, traitée et interprétée, présentant de l'intérêt pour un professionnel de santé au sein d’un établissement. Elle peut être interne (produite par un autre professionnel de santé du même établissement) ou externe (provenant d’un autre établissement de santé), sur support électronique ou papier. L’information peut également être produite par un acteur de la ville et communiquée à l’hôpital, et inversement.

Les types d’informations échangées entre la ville et l’hôpital sont les suivants : • Les prescriptions de :

o Consultations

o Examens paracliniques. o Soins.

o Dispositifs médicaux.

• Les résultats d’examens paracliniques :

Cinq types d’examens complémentaires (ou paracliniques) ont été identifiés :

o Les examens de biologie médicale : tels que le bilan hépatique, le taux d’hémoglobine, l’examen des anticorps anti-nucléaires, etc.

o Les examens anatomo-pathologiques : que sont les examens de cytologie ou d’histologie.

o Les examens d’imagerie médicale : tels que la radiographie, le scanner, l’IRM et l’échographie.

(32)

Etat des lieux 31

o Les examens d’explorations fonctionnelles : tels que l’épreuve d’effort et l’EFR (Exploration Fonctionnelle Respiratoire).

• Les comptes rendus : o de consultations.

o de RCP (Réunions de Concertation Pluridisciplinaire). o de soins (chimiothérapie, radiothérapie...).

o d’hospitalisation. o opératoires.

2.2.8 Processus: ensemble coordonné d’activités, visant à produire un résultat pour des clients internes ou externes, et exécuté par des acteurs humains ou automates, utilisant des ressources [Alter, 1999].

2.2.9 Activité : au sein d’un processus de prise en charge d’un patient atteint d’une pathologie donnée,

deux types d’activités peuvent être distingués :

• Les activités qui ont pour objet le traitement du patient. Exemple : irradier le patient dans le cadre d’une radiothérapie, réaliser un acte chirurgical sur le patient, etc.

• Les activités qui ont pour objet le traitement des données et informations médicales du patient. Le déclenchement de ces activités peut nécessiter la présence du patient. Ce deuxième type d’activité se subdivise à son tour en deux sous-types :

o Les activités qui ont pour but de créer de l’information médicale. Exemple : interpréter des données cliniques recueillies à partir d’un examen réalisé sur le patient, prescrire un examen de biologie médicale pour le patient, etc.

o Les activités qui ont pour but de mettre les informations médicales du patient à disposition du professionnel de santé. Exemple : intégrer une information médicale dans le dossier du patient, ou encore consulter une information médicale à partir du dossier patient.

2.2.10 Ressource: une ressourcepeut être :

• Humaine : professionnel de santé, agent administratif.

• Matérielle : équipement (médical, informatique ou de télécommunication), consommable (fournitures bureau, CDs…).

• Logicielle : outil de gestion du dossier patient, outil d’aide à la prescription, etc.

2.2.11 Système d’Information Hospitalier (SIH) : système d’information administratif et médical d’un établissement hospitalier.