Entrepôt de données pour aider au pilotage dans les hôpitaux

Transcription

1 Entrepôt de données pour aider au pilotage dans les hôpitaux (*), (**) Lama EL SARRAJ (*) LSIS, Université Aix Marseille, LSIS-UMR CNRS Marseille (**) APHM, 147 boulevard Baille Marseille Résumé. Le contexte de la thèse est celui des systèmes d information hospitaliers au sein desquels les changements en cours nécessitent la mise en place de systèmes décisionnels (type entrepôts de données) adéquats. La conception d un entrepôt de données (ED) permet d avoir une visualisation multidimensionnelle des sources de données et/ou des besoins des utilisateurs. La considération des besoins d analyse et des sources de données est importante pour la conception d un ED. Les ontologies peuvent être utilisées comme source de connaissance pour la conception et tout au long du cycle de vie de l ED. L objectif est de proposer une méthodologie de conception et de mise en œuvre d un entrepôt de données fortement couplée à l usage des ontologies dans le domaine hospitalier. L article précise le contexte de travail, établit un état de l art avant de donner les pistes envisagées. Abstract. This PHD context is in hospitals information systems domain which s having changes that needs an adequate decisional system (like data warehouses). Data warehouse conceptual model provides a multidimensional view of user s requirements and data sources. Taking in account, users and data sources, is important for DW conceptualization. Ontologies could be used as a source of knowledge in conceptualization phase and all over the data warehouse life-cycle. The objective of our work s to propose a conceptual and an implementation methodology of a data warehouse, based on ontologies, for hospitals. This paper presents the context, a state of the art and the purposes of our work. MOTS-CLES : Entrepôt de données, ontologie, conception, évolution des données, PMSI, pilotage des établissements hospitaliers. KEYWORDS: Data warehouse, ontology, conception, data evolution, PMSI, hospitals management. 1. Introduction Nous présentons dans ce papier, un point d avancement, sur notre travail de recherche qui se situe dans le cadre du Programme d Etudes et de Recherche en Informatique : Collaboration entre Laboratoires et Etablissements de Santé (PERICLES). Cette collaboration inter-établissements entre les Centres Hospitaliers Universitaires (CHU) et des laboratoires de recherche en informatique des villes de Revue. Volume X n x/année, pages 1 à X

2 2 Revue. Volume X n x/année Clermont-Ferrand, Montpellier et Marseille a pour objectif de travailler sur des problématiques communes aux Etablissements de Santé (ES). La problématique générale du travail que nous présentons dans ce papier concerne la conception et l exploitation d un Entrepôt de Données (ED) en se basant sur les données du Programme de Médicalisation des Systèmes d Information (PMSI). Le Système d Information Hospitalier (SIH) des ES regroupe des données importantes pouvant être exploitées à différentes fins (épidémiologique, de santé publique, génétique, ). Le PMSI, fait partie intégrante de ce SIH, et a pour principale finalité la collecte des informations pour la tarification à l activité. La construction d un ED est alors envisagée pour permettre la structuration et l exploitation des quantités de données très importantes au sein d un Système d Information Décisionnel (SID). Il permettra ainsi d offrir une vision cohérente et compréhensible du patrimoine informationnel de l établissement, à des fins d analyse, de statistiques, de contrôle et de pilotage. Dans ce papier nous proposons une appropriation du sujet comportant la description du contexte et un état de l art sur les entrepôts de données dans le domaine hospitalier. Nous présentons dans la section 2 les grandes évolutions du management hospitalier pour identifier les critères à prendre en compte pour l aide à la décision et le pilotage des ES. Dans la section 3 nous développons notre position, selon les critères identifiés, par rapport aux recherches effectués sur les entrepôts de données avant de conclure. 2. Management des hôpitaux publics Ces dernières années, le management des hôpitaux publics a dû s adapter à de nombreuses évolutions sur son mode de gouvernance, avec la mise en place notamment des pôles médicaux, mais également son mode de financement, avec l application de la tarification à l activité (T2A) La nouvelle gouvernance, organisation et pilotage Le 31 décembre 2006, tous les établissements publics de santé ont intégré la nouvelle réforme hospitalière et sa nouvelle gouvernance. La nouvelle gouvernance a redistribué les responsabilités au sein d un nouvel organigramme, les décisions ont été réparties selon un nouvel agencement (Debonnets). La nouvelle gouvernance est caractérisé par trois mutations principales, la transformation du système de pilotage stratégique (évolution du conseil d administration et création du conseil exécutif), la transformation du système de financement (tarification à l activité), la transformation du système de pilotage interne (mise en place des pôles d activités) (Nobre 2006).

3 Entrepôt de données pour aider au pilotage dans les hôpitaux 3 La nouvelle gouvernance n a pas seulement changé la modalité d organisation de l hôpital, mais aussi la modalité de financement en introduisant la T2A. Nous présentons brièvement dans le paragraphe suivant le lien entre la tarification et PMSI qui sera un élément important à prendre en compte pour la construction d un ED Le PMSI et la T2A En 1982 le PMSI a été introduit en France. Il permet de recueillir des informations à partir du dossier médical des patients. Au départ, le PMSI, n avait pas d objectifs économiques clairement affichés. D après la loi du 31 juillet 1991, tous les établissements ont dû mettre en œuvre des systèmes d information pour le recueil des données concernant le dossier patient, notamment les pathologies et les modes de prise en charge, ce qui résume la mise en place du PMSI. En 2003, la loi du 18 décembre 2003 (articles 22 à 34) a changé la modalité du financement de l hôpital, qui consistait depuis 1983 en une dotation globale de fonctionnement annuelle par établissement, avec la réforme sur la T2A. Depuis 2008, la T2A, s applique à 100% dans tous les hôpitaux et s appuie sur les données du PMSI. Chaque séjour hospitalier doit donner lieu à un Résumé de Sortie Standardisé (RSS) dans lequel l ensemble des actes et diagnostics rattachés au séjour doivent être codés par les différents intervenants médicaux. Le RSS fait l objet d une conversion en Groupe Homogène de Malade (GHM) puis en Groupe Homogène de Séjour (GHS), définit par l assurance maladie, un tarif est appliqué à chaque GHM. Les diagnostics, sont codés à partir de la Classification Internationale des Maladies (CIM 10) de l Organisation Mondiale de Santé (OMS). Les actes sont codés avec la Classification Commune des Actes Médicaux (CCAM). Les données du PMSI sont contrôlées et traitées par le service ou le département d information médicale (SIM ou DIM) qui a un rôle prévu par les articles R à R du code de la santé publique, il organise aussi le recueil, la circulation et le traitement des données médicales. Les évolutions majeures de ces dernières années sur la gouvernance et le financement des hôpitaux, ont nécessité une gestion plus rigoureuse des structures hospitalières Une gestion moderne des établissements de santé Ces changements, liés aux nouveaux modes de gouvernance et de financement, demandent aux hôpitaux de se doter d un nouveau système de pilotage. Le groupement pour la Modernisation du Système d Information Hospitalier (GMSIH ) (GMSIH 2005) s est intéressé à ce sujet. Il a publié une étude qui présente les outils et les méthodes de pilotage existants et leur déclinaison dans le domaine hospitalier.

4 4 Revue. Volume X n x/année La différence entre le pilotage des ES et les entreprises industrielles est qu ils ne se limitent pas à la performance économique mais à leur capacité à répondre aux besoins de santé, à assurer la qualité de soins, et à optimiser l efficience économique et organisationnelle. Le GMSIH a considéré que la stratégie d hôpitaux se décline sur trois niveaux organisationnels. Il reprend trois niveaux décisionnels classiques (stratégique, économique et opérationnel) en remplaçant le niveau économique par la performance. Au niveau stratégique, il propose l application de la méthode de pilotage de performance le «Balanced-Scorecard» ou «tableau de bord prospectif». Cette méthode créée dans les années 90 par Kaplan et Norton qui se base sur un ensemble d indicateurs et de mesures dédiés à la mise en œuvre de la stratégie de l entreprise, a remis en question les systèmes traditionnels de management. Le système Balanced- Scorecard repose sur une démarche stratégique top-down qui peut être adaptée aux ES à condition de la transformer en une démarche stratégique partagée (Nobre 2006). Au niveau économique, il pense que la notion de coût complet et les apports de la méthodologie ABC/ABM, peut être envisageable dans le domaine hospitalier. Selon (Nobre and BIRON 2002), la méthode ABC appliquée au circuit du patient permet d inverser la logique du calcul des coûts qui se basait sur l analyse de la répartition des coûts au sein d un ES et de s orienter sur l analyse des consommations des ressources par activité. Pour mettre en œuvre cette méthode (Nobre and BIRON 2002) se base sur un secteur d activité et non pas sur l ensemble de l établissement. Au niveau opérationnel, le GMSIH propose l utilisation des tableaux de bord opérationnels au niveau des services/centres de responsabilités. (Nobre 2000) remarque qu il manque une coordination interne dans l ES. Il propose une méthodologie de mise en œuvre de tableau de bord qui implique différents acteurs et services et qui favorise la coordination interne. (Remoleur 2005) présente les outils du pilotage de performance (indicateurs, tableaux de bord etc.) en insistant sur le fait que les tableaux de bord doivent être évolutifs (évolutions des priorités et points clés à mettre sous contrôle), qu ils doivent assister les responsables dans leur prise de décision et permettre aux ES de suivre leur performance sur tous les niveaux de l organisation. Pour mettre en œuvre ces nouvelles pratiques de management, il faut construire un système décisionnel qui met à la disposition des hôpitaux les outils et les méthodes nécessaires pour exploiter ces données. Les outils classiques ne sont alors pas adaptés à ce genre d objectif et aux gros volumes de données concernées. Le concept d ED permet d apporter des solutions adaptées à ces problématiques. 3. Entrepôt de données Nous avons pu identifier plusieurs problématiques de recherche reliées à la mise en œuvre d un ED pour le pilotage des ES.

5 Entrepôt de données pour aider au pilotage dans les hôpitaux 5 Plusieurs travaux de recherche se sont intéressés à l exploitation des données du PMSI, dans la recherche nous citons deux travaux : le premier, pour l épidémiologie des cancers en se basant sur les données du PMSI (Olive et al. 2010), le deuxième, dans le domaine des EDs pour l aide à la décision médicale (Serna Encinas 2005). Malgré son rôle important pour l hôpital, nous n avons pas trouvé de travaux s intéressant à l exploitation des données du PMSI pour aider au pilotage dans les hôpitaux. L objectif de notre travail de recherche sera de proposer une méthodologie de conception d un entrepôt de données principalement relié aux données du PMSI en tenant compte des spécificités des données du SIH Processus de conception d un ED Les études ont montré que l absence d une vue globale du processus ou l absence d une méthodologie de conception d entrepôt de données contribue à l échec de cet ED dans le support d aide à la décision (Golfarelli et al. 1998), et que concevoir un entrepôt de données est une tâche cruciale pour sa réussite (Golfarelli 2009). Dans le domaine de l Informatique Décisionnelle (ID), il n y a pas de standards de conception d un entrepôt de données. Plusieurs travaux de recherche se sont centrés sur la conception du schéma de l ED. Ainsi trois principales démarches de conception ont été proposé : ascendante, descendante, hybride. La démarche ascendante, première méthodologie de conception d un ED a été proposée par Bill Inmon, pionnier du domaine ED. Cette démarche de conception se base sur les sources de données (Inmon 1996). Des travaux plus récent (Golfarelli et al. 1998), (Blaschka et al ), (Tryfona et al. 1999), proposent des modèles de représentation des concepts multidimensionnels en s inspirant des modèles existants (formalisme entité/association). Cette démarche permet de proposer des modèles en se basant sur les sources et ainsi de proposer tous les axes d analyse possibles à partir des sources. Mais cette tâche peut devenir coûteuse lorsque le périmètre des sources est large, et de plus le résultat peut ne pas correspondre aux attentes des utilisateurs. La démarche descendante proposée par Ralph Kimball, est basée sur les besoins des utilisateurs (Kimball R. 1996). (Prat et al. 2002), (Tsois 2001), proposent des modèles en se basant sur les besoins. Les besoins peuvent être exprimés par les utilisateurs sous forme de requêtes, tables, diagramme de classes etc. Cette démarche satisfait les besoins de l utilisateur mais restreint les analyses sur les besoins de l utilisateur, et peut poser des difficultés lors de la mise en œuvre en raison des problèmes reliés à la complexité de faire correspondre les besoins aux sources existantes. La démarche hybride est une démarche plus récente qui est une démarche mixte des deux précédentes. (Lujan-mora et al. 2003), (Ghozzi et al. 2005), (Soussi et al. 2005), proposent un schéma cohérent qui tient compte à la fois des sources et des

6 6 Revue. Volume X n x/année besoins. Plusieurs approches de mapping entre les sources et les besoins sont envisageables : approche postérieure (Bonifati 2001), approche médiane (Phipps 2002), approche antérieure (Romero 2006). Cette démarche représente beaucoup d avantages, cependant, les sources de données restent la base de l analyse et une correspondance entre les sources et les besoins doit être effectuée. Les démarches ascendantes, descendantes, hybrides, de conceptions proposées ne permettent pas la capitalisation et la réutilisation des connaissances dans d autres phases du cycle de vie du SID (Extraction Transformation et chargement des données, personnalisation des analyses, etc.). L ensemble des propositions, nous semble-t-il, ne propose pas de méthodologies guidées pour la mise en œuvre d un ED pour les SID. Ne sont pas aussi traités les problèmes d intégration des données, de correspondance entre sources et la prise en compte des besoins différenciés selon les types de décideurs. Nous estimons que l utilisation des ontologies peut nous aider à faire face à ces problèmes. Nous citons deux travaux qui ont intégré des ontologies pour résoudre des problèmes de conception d ED. (Romero 2007) proposent une nouvelle approche de conception d un ED à base ontologique à partir des sources. La recherche de (Khouri 2010) quant à elle, propose une méthode de conception des ED qui utilise les ontologies comme moyen d intégration des données sources et de formalisation des besoins. Les ontologies permettent l utilisation de connaissances reliées au domaine et aux sources de données dans toutes les phases d exploitation de l ED (aide à la conception, optimisation, personnalisation etc.) Evolutivité et personnalisation dans un ED Pour gérer l évolution des nouveaux besoins d analyse, deux alternatives sont envisageables : la première solution (Blaschka et al ), (Carlos et al 1999), propose la mise à jour du schéma conceptuel en migrant les données vers le schéma le plus récent, la seconde solution (Body et al. 2002), (Eder et al. 2001), consiste à gérer différents schémas, en les historisant. Indépendamment du choix effectué, nous pensons que l utilisation des ontologies définies dans la phase de conception peut se révéler féconde pour gérer l évolution et la personnalisation de l ED. 4. Conclusion et contribution Dans notre recherche plusieurs enjeux se posent : le premier, relié à l évolutivité des données et des référentiels (CIM10, CCAM) qui évoluent en moyenne une fois par an ; le deuxième, lié à la spécificité des analyses selon les domaines (les utilisateurs de l ED ainsi que leurs besoins d analyse sont divers). Dès la phase de

7 Entrepôt de données pour aider au pilotage dans les hôpitaux 7 conception ces critères doivent être pris en compte. La contribution attendue de notre recherche est une méthodologie de conception et d implémentation d un ED autour du PMSI, qui pourra être étendue sur le reste des domaines de l hôpital ou d autres domaines de gestion. Cette contribution devrait s inspirer de méthodologies de conception déjà proposées et de l usage d ontologies. 5. Bibliographie Blaschka, M., Sapia, C., and Hofling, G. (1999). On schema evolution in multidimensional Databases. In Mohania and Tjoa [1999], pages Body M., Miquel M., et al. (2002)." A Multidimensional and Multiversion Structure for OLAP Applications".. In Vth ACM International Workshop on Data Warehousing and OLAP A. Press. McLean, Virginia, USA:, pages 1 6. Bonifati, A., Cattaneo, F., Ceri, S., Fuggetta, A., and Paraboschi, S. (2001). Designing data marts for data warehouses. ACM Trans. Softw. Eng. Methodol., 10(4) : Carlos A. Hurtado, A. O. M., and Alejandro A. Vaisman. (1999). "Maintaining Data Cubes under Dimension Updates." ICDE: Debonnets, T. "Présentation de la réforme de la gouvernance hospitalière, les pôles d'activité." Eder J. and Koncilia C. (2001). "Changes of Dimension Data in Temporal Data Warehouses". IIIrd International Conference on Data Warehousing and Knowledge, Munich, Germany, Springer of LNCS: Ghozzi, F., F. Ravat, et al. (2005). "Méthode de conception d une base multidimensionnelle contrainte". Entrepôts de Données et l Analyse en ligne. Cépadues, Revue des Nouvelles Technologies de l Information. RNTI-B-1, pages GMSIH (2005). "Pilotage des Etablissements de Santé - Définition des projets Pilotage ". Golfarelli M. (2009). "From user requirements to conceptual design in data warehouse design a survey." Golfarelli M., Maio D., et al. (1998). "Conceptual Design of Data Warehouses from E/R Schemes". Conference On System Sciences. Kona, Hawaii, Published in the Proceedings of the Hawaii International Inmon, W. H. (1996). Building the data warehouse. New York, NY, USA., John Wiley & Sons. Khouri, S. (2010). "A methodology and tool for conceptual designing a data warehouse from ontology-based sources". DOLAP. Kimball R., R. M. (1996). The data warehousing toolkit. New York, John Wiley&Sons. Lujan-mora, S. and J. Trujillo (2003). "A Comprehensive Method for Data Warehouse Design." DMDW. Nobre, T. (2000). "QUELS TABLEAUX DE BORD DE PILOTAGE POUR L HOPITAL? ". 21ÈME CONGRES DE L'AFC. France Nobre, T. (2006). "Vers de nouvelles pratiques du management à l hôpital en France : quel apport dans le contexte euro-méditerranéen." Nobre, T. and N. BIRON (2002). "L ABC à l hôpital : le cas de la chirurgie infantile." Olive, F., F. GOMEZ, et al. (2010). "Analyse critique des données du PMSI pour l'épidémiologie des cancers : une approche longitudinale devient possible." Revue d'épidémiologie et de Santé Publique.

8 8 Revue. Volume X n x/année Phipps, C. e. K. D. (2002). Automating Data Warehouse Conceptual Schema Design and Evaluation.. DMDW. Prat, N. and J. Akoka (2002). "From uml to rolap multidimensional databases using a pivot model." Pucheral. Remoleur, M. (2005). "Pilotage des établissements de santé : La mise en place de taleaux de bord prospectifs équilibrés : une solution pour une gestion hospitalière multidimensionnelle tourné vers l'avenir!." Romero, O., Abelló, A. (2007). Automating Multidimensional Design from Ontologies. DOLAP. Romero O., A. A. (2006). "Multidimensional Design by Examples." Data Warehousing and Knowledge Discovery. I. Proc., Springer. Serna Encinas, M. T. (2005). Entrepôts de données pour l aide à la décision médicale : conception et expérimentation. Mathématiques, Sciences et Technologies de l Information. Grenoble, Université Joseph Fourier. Docteur: 164. Soussi, A., J. Feki, et al. (2005). "Approche semi-automatisée de conception de schémas multidimensionnels valides". Entrepôts de Données et l Analyse en ligne Cépadues, In Revue des Nouvelles Technologies de l Information - RNTI-B-1: Tryfona, N., F. Busborg, et al. (1999). "starer: A Conceptual Model for Data Warehouse Design", DOLAP Kansas City, Missouri, USA. Tsois, A., Karayannidis, N., and Sellis, T. K. (2001). "Mac : Conceptual data modeling for olap."