Analyse des données pour une meilleure gouvernance des systèmes de santé

L’analyse des données est essentielle pour améliorer la prise de décision, optimiser l’utilisation des ressources et renforcer les systèmes de santé. Chez Bluesquare, nous aidons les gouvernements, bailleurs de fonds, organisations non gouvernementales et programmes de santé — notamment dans les pays à revenu faible et intermédiaire — à transformer des sources de données complexes et dispersées en informations exploitables. Grâce à nos puissantes plateformes numériques et notre expertise en intégration de données, nous permettons une planification plus intelligente et des interventions de santé publique plus efficaces.

Le défi de la qualité des données de santé

En santé publique, les données proviennent de nombreuses sources : systèmes de gestion de l’information sanitaire (HMIS), enquêtes, rapports des établissements de santé, plateformes de surveillance des maladies, etc. Chaque source a sa propre structure et son propre format, ce qui pose des défis en matière de qualité, d’interopérabilité et d’utilisation des données.L’un des défis majeurs reste l’intégration des données non structurées — comme les fichiers PDF, les rapports sur papier ou les notes manuscrites — dans les entrepôts de données centraux pour qu’elles puissent être exploitées et produire de la valeur. Chez Bluesquare, nous facilitons la numérisation et l’harmonisation des données grâce à des outils et des standards assurant l’interopérabilité avec les systèmes existants, tels que DHIS2, largement déployé dans les pays à revenu faible et intermédiaire.

Pourquoi l’intégration des données est essentielle au renforcement des systèmes de santé

L’intégration des données de santé consiste à consolider plusieurs sources au sein d’une infrastructure de données unifiée — entrepôt ou plateforme — pour permettre aux parties prenantes d’avoir une vision globale du système de santé grâce à des visualisations clés.

C’est ce que nous faisons, par exemple, avec les dépôts nationaux de données sur le paludisme.

Découvrez l’action de Bluesquare sur les Entrepôts de données du Paludisme.

Avec des outils comme IASO, OpenHexa et DHIS2, nous aidons les pays à :

• Suivre les épidémies et la couverture vaccinale en quasi temps réel.
• Surveiller les flux financiers et la performance des services au niveau des établissements de santé.
• Identifier les zones mal desservies grâce à l’analyse de données géospatiales.
• Aligner les rapports des bailleurs de fonds avec les stratégies nationales.

Les systèmes de données centralisés et intégrés permettent de réduire la fragmentation, d’accroître la transparence et d’accélérer la prise de décision fondée sur des preuves.

Trois niveaux d’analyse des données en santé

Pour améliorer la performance des systèmes de santé, l’analyse de données doit aller au-delà de la simple collecte. Chez Bluesquare, nous aidons les gouvernements et organisations à renforcer leurs capacités à trois niveaux d’analyse.

1. Analyse descriptive – Comprendre le présent

L’analyse descriptive offre une vue d’ensemble des tendances actuelles et passées. Elle permet aux parties prenantes d’évaluer la prestation des services, les lacunes en matière de couverture, l’incidence des maladies, et plus encore.

Nous développons des tableaux de bord interactifs, des cartes et des indicateurs personnalisés pour visualiser les principaux indicateurs de performance. Cela aide les ministères de la santé et les bailleurs de fonds à prendre des décisions éclairées lors des phases de planification et d’évaluation.

2. Analyse prédictive – Anticiper les besoins futurs

En utilisant les données historiques et la modélisation statistique, l’analyse prédictive permet d’identifier des tendances et de prévoir des événements — tels que les épidémies ou les ruptures de stock.

Bluesquare aide à intégrer des modèles prédictifs dans les systèmes nationaux afin de soutenir :

• Les systèmes d’alerte précoce pour la réponse aux épidémies.
• La prévision des besoins en ressources selon les tendances d’utilisation des services.
• La planification de campagnes futures (par exemple, la prévention saisonnière du paludisme).

Cependant, la modélisation prédictive repose fortement sur la disponibilité de données de qualité et à jour — un manque que nous aidons activement nos partenaires à combler.

C’est ce qui a été fait dans le cadre de MACEPA, un projet de Bluesquare en République Démocratique du Congo.

3. Analyse prescriptive – Orienter les politiques et les actions

L’analyse prescriptive recommande des interventions spécifiques pour améliorer les résultats. Par exemple, elle peut suggérer comment optimiser l’allocation des ressources selon la charge de morbidité et la capacité des établissements de santé.

Chez Bluesquare, nous travaillons avec les gouvernements pour modéliser différents scénarios politiques, les aidant à évaluer l’impact et les compromis liés à chaque décision. Nos outils soutiennent le financement basé sur la performance (FBP), permettant aux bailleurs de lier les décaissements à des indicateurs de performance.

Apprenez-en davantage avec cet exemple de projet FBP mené par Bluesquare en 2017.

De la donnée à la décision : construire des systèmes de santé résilients

L’analyse des données de santé n’est pas qu’une discipline technique — c’est un levier stratégique pour la gouvernance des systèmes de santé. Que ce soit pour améliorer la responsabilité financière, renforcer les systèmes d’information sanitaire ou soutenir la prise de décision courante, Bluesquare permet aux acteurs de la santé publique de transformer les données en actions concrètes.

Réaliser tout le potentiel de l’analyse des données en santé nécessite :

• Des investissements dans les infrastructures numériques.
• Un engagement en faveur de la gouvernance des données et de l’éthique.
• Un renforcement des capacités dans les ministères et les institutions locales.
• Des écosystèmes collaboratifs entre data scientists, experts en santé publique et bailleurs de fonds.

Avec les bons outils et partenariats, l’analyse des données de santé peut conduire à des systèmes de santé plus résilients, plus équitables et plus efficaces.

Pour plus d’information :