Clinicast mise sur l’analyse prédictive pour optimiser la gestion des organismes de santé

Clinicast a développé des solutions qui utilisent les données des organisations de santé américaines afin d’optimiser leur fonctionnement et la gestion de leur coûts.

Rencontrés à l'occasion de la Learning Expétition eSanté organisée par l'Atelier dans la Silicon Valley.

Le système de santé américain est, à certains égards, peu soutenable au long terme. Tout d’abord, les coûts qui en résultent sont trop élevés : les Etats-Unis dépensent 2,7 mille milliards de dollars en coûts de santé par an, ce qui représente 17% de leur économie. D’autre part, son architecture est trop fragmentée : hôpitaux, cliniques, établissements de réhabilitation utilisent différents standards, et il n’existe que très peu de vases communicants entre les données qui y sont générées d’un établissement à l’autre. En 2010, l’Obamacare visait notamment répondre à ces problèmes. L’Electronic Medical Record (EMR) a été l’une des tentatives d’intégration horizontale du système de santé américain ; elle est encore en construction. Or, les organisations et leurs employés ont besoin d’optimiser leur fonctionnement. En Californie par exemple, 30% des médecins sont sur des contrats à la performance. C’est pourquoi Clinicast développe des solutions d’analyse pour permettre aux organisations de santé de gérer plus efficacement la façon dont ils dispensent leurs soins et ainsi réduire leurs coûts.

Une solution dans les nuages...

Sorti du célèbre accélérateur de santé californien Rock Health il y a un an, Clinicast a pour ambition d’aider les organisations de santé comme les cliniques, les hôpitaux ou les centres de soin, à mieux organiser la gestion de leurs soins de santé. La startup a développé ARTO, une solution de management basée dans le cloud, et qui aide les organisations de santé à extraire davantage de valeur ajoutée des données qu’elles possèdent, et ainsi manager plus efficacement les personnes qu’elles prennent en charge. Cette solution d’analyse permet notamment d’extraire tout type de données comme la démographie, les requêtes particulières, les données des laboratoires, des pharmacies, ou encore des informations psycho-sociales.

... Basée sur l’analyse de données cliniques

Après leur extraction, le système génère des analyses prédictives. La solution permet ainsi d’identifier les patients à risque, de cibler les interventions appropriées pour soigner ces patients, d’optimiser la répartition des charges de travail afin de maximiser la productivité, de mesurer et d’évaluer la performance et d’en tirer des enseignements. Ce type de solution de “clinical data management” est particulièrement approprié pour les professionnels de la santé qui possèdent un nombre très important de patients, et donc un volume important de données, qui peuvent ainsi êetre mieux segmentées. Clinicast s’est positionné comme l’un des pionniers de ce type de modèles prédictifs et adaptatifs.