Il est temps de moderniser l’infrastructure informatique de la chaîne d’approvisionnement de notre pays. Voici comment

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Notre réponse à la pandémie de COVID-19 n’a laissé aucun doute sur le fait que les héros américains de la santé fournissent des soins de classe mondiale. Mais le travail était beaucoup plus difficile qu’il ne devait l’être. Chaque jour, il y avait de nouvelles histoires sur les pénuries de produits (par exemple, les équipements de protection individuelle) et d’autres défis de la chaîne d’approvisionnement qui compromettaient ou créaient des obstacles à notre réponse nationale.

Dans cet article, nous réfléchissons aux leçons de la chaîne d’approvisionnement tirées de la pandémie et décrivons les capacités clés nécessaires pour construire un réseau d’approvisionnement numérique interconnecté pour une plus grande résilience, gestion des risques et préparation.

Un jeu de devinettes sur la chaîne d’approvisionnement

Pendant la pandémie, l’un des principaux obstacles à une réponse efficace était que personne n’avait de visibilité en aval sur les quantités exactes de fournitures médicales et de médicaments essentiels sur le sol américain à un moment donné. Certaines parties du pays disposaient d’un excédent de produits tandis que d’autres communautés fonctionnaient en mode crise, tirant parti de produits ménagers tels que des sacs à ordures pour protéger les travailleurs de première ligne.

Parallèlement à ce manque de compréhension des risques liés à la disponibilité des produits, les États-Unis ont connu une vague après l’autre de défis de la chaîne d’approvisionnement, notamment un marché gris endémique, des achats de panique et une thésaurisation qui ont créé des pénuries pour les autres. Dans le même temps, les chefs de gouvernement avaient du mal à comprendre où la maladie COVID-19 se propageait, quelles fournitures et traitements étaient disponibles et combien de temps il faudrait pour reconstituer les stocks.

En raison de ce manque de connaissances, une réponse proactive pour conserver les approvisionnements existants, sécuriser les stocks de sécurité ou accélérer la fabrication dans d’autres emplacements n’était pas possible. Les informations limitées de notre pays sur l’emplacement, le processus de production et l’état des stocks de produits médicaux et de médicaments équivalaient à un jeu de devinettes pour trouver des produits dans la chaîne d’approvisionnement et les affecter en fonction des besoins des patients.

Pour mieux comprendre la disponibilité et les risques des produits, le gouvernement fédéral a mis en place un processus de collecte d’informations sur la santé afin de déterminer ces facteurs tout au long de la chaîne d’approvisionnement. Malheureusement, ce processus impliquait de demander aux hôpitaux de déclarer manuellement les stocks disponibles via des fichiers Excel. Cette approche archaïque a créé un travail supplémentaire substantiel pour les prestataires de soins de santé déjà stressés lors de l’urgence de santé publique COVID-19. Pire encore, cela s’est avéré de peu d’utilité, car la nomenclature des données incohérente signifiait que les hôpitaux déclaraient les « boîtes » et les « unités » différemment les uns des autres. Dans certains cas, les hôpitaux ont choisi de cesser de déclarer les niveaux de stocks en raison à la fois de la charge administrative et de la crainte que les produits disponibles ne soient confisqués par le gouvernement.

COVID-19 a été un signal d’alarme indiquant qu’un véritable changement est nécessaire dans l’écosystème des technologies de l’information (TI) de la chaîne d’approvisionnement, à commencer par l’accès à des données robustes et opportunes.

Une infrastructure de données pour le 21e siècle

Un élément essentiel de la visibilité de bout en bout de la chaîne d’approvisionnement est une infrastructure de données sur appel que le pays peut appeler à tout moment pour gérer une urgence à grande échelle.

Plutôt que de mettre en place un autre processus inadéquat et faisant double emploi, comme cela a été le cas pendant la pandémie, le pays a besoin d’un système capable de suivre de manière exhaustive la disponibilité des produits critiques – des matières premières au fabricant, en passant par la distribution, les stocks nationaux et nationaux et l’inventaire des hôpitaux.

Cela permettra une gestion précise des stocks, une allocation dynamique – la livraison des produits existants dans les zones qui en ont le plus besoin – et une approche basée sur les données pour augmenter l’approvisionnement via des mécanismes tels que la loi sur la production de défense. Non seulement cela aidera les fournisseurs à anticiper la demande de produits clés, mais cela permettra également au pays de mieux gérer les approvisionnements en cas de crise.

Pour une efficacité maximale, ce réseau de données interconnecté nécessite trois capacités clés.

1. Coordination public-privé

Tous les intervenants de la chaîne d’approvisionnement, y compris le gouvernement fédéral, les organisations d’achats groupés, les distributeurs et les fabricants, doivent travailler ensemble pour promouvoir l’harmonisation et l’interopérabilité au sein d’une infrastructure nationale de données de la chaîne d’approvisionnement.

Cela comprend la création d’une nomenclature de données normalisée pour réduire les interprétations erronées et l’ambiguïté, ainsi que l’acquisition de données à travers le stock stratégique national (SNS), les fabricants, les distributeurs et au sein des systèmes de soins de santé, tous liés à la demande en temps réel. Le ministère de la Santé et des Services sociaux (HHS) a commencé ce travail en mars 2020 avec le lancement pilote de la « tour de contrôle de la chaîne d’approvisionnement », une initiative de données pour surveiller la disponibilité et l’approvisionnement de produits médicaux critiques en collaboration avec le SNS et l’Agence fédérale de gestion des urgences. HHS devrait s’appuyer sur ces progrès et tirer parti des données et des capacités technologiques existantes de la chaîne d’approvisionnement pour développer et déployer un système électronique prêt à l’emploi.

Par exemple, au début de la pandémie, Premier, Inc., a créé un système technologique en temps quasi réel pour gagner en visibilité sur l’inventaire des hôpitaux, y compris les stocks, offrant une visibilité au niveau des SKU. La superposition des données cliniques et de la chaîne d’approvisionnement peut aider les entités des secteurs public et privé à voir où les produits, tels que les masques et les gants N95, sont stockés ainsi que les lacunes dans les ressources. Cette approche de surveillance progressive doit s’étendre à toute la chaîne d’approvisionnement, fournissant des alertes avancées de signalisation de la demande et des niveaux de stock, et permettant un mouvement rapide des produits vers les points de service.

Pour ce faire, des changements de politique sont nécessaires pour fournir des droits sur les données pour créer des algorithmes prédictifs et pour acquérir et utiliser des données pour la surveillance. Le Congrès devrait promulguer une législation pour fournir des critères spécifiques, un financement de soutien et des incitations pour encourager le signalement, comme exiger le signalement comme condition d’éligibilité pour recevoir des fournitures du SNS en temps de crise.

2. Techniques de collecte automatisées

La création d’une infrastructure informatique sur appel nécessite une approche automatisée de collecte de données et de reporting, cohérente avec les opérations et processus internes des organisations déclarantes pour aider à alléger le fardeau des fournisseurs et à améliorer l’efficacité.

L’automatisation de la collecte et du reporting des données aidera à résoudre les problèmes de fiabilité, de qualité et de cohérence des données, améliorant ainsi la confiance dans les données. Ce processus et ce système existeraient dans les coulisses, prêts à être « activés » en un instant et pourraient être testés sous pression chaque année pour s’assurer qu’ils restent en place et opérationnels. L’automatisation et l’élargissement de la portée des données collectées permettront à HHS de comprendre les signaux de stress et de prédire l’utilisation, la demande et les taux d’utilisation à un niveau localisé, et d’exploiter les données d’inventaire pour informer et justifier les stratégies d’allocation dynamique.

Pour faciliter la collecte et une granularité appropriée, le HHS doit commencer par se concentrer sur des informations détaillées qui peuvent être capturées via des systèmes de surveillance clinique et de planification des ressources d’entreprise. Le système vivrait sous HHS, mais des partenariats avec des organisations du secteur privé pour tirer parti des capacités technologiques et d’automatisation existantes permettront un processus plus transparent.

Les efforts futurs pourraient se concentrer sur la technologie de l’intelligence artificielle telle que l’apprentissage automatique qui utilise des algorithmes pour décomposer les données, en tirer des enseignements, puis faire une détermination ou une prédiction.

La surveillance syndromique alimentée par l’apprentissage automatique est de plus en plus utilisée pour résoudre divers problèmes de l’industrie des soins de santé, y compris des prédictions précises de la flambée de maladies afin de mieux gérer la santé publique et les besoins associés en fournitures et en ressources.

3. De puissants mécanismes de rétroaction

Le mouvement vers des soins basés sur la valeur et des modèles de paiement alternatifs a créé un impératif encore plus grand pour l’échange d’informations sur la santé et l’interopérabilité. L’agrégation des idées et des tendances à partir de données nationales, régionales et locales permettra aux fournisseurs de :

  1. Surveiller les réponses au traitement et éclairer les stratégies d’atténuation
  2. Déterminer la diffusion et l’impact de l’institution et de la communauté locale
  3. Tirez parti de la modélisation prédictive pour faire des prévisions exploitables
  4. Prévoir les poussées, les taux de maladie et les besoins cliniques et d’approvisionnement/logistiques ultérieurs

Le manque d’accès à des données complètes et opportunes tout au long de la chaîne d’approvisionnement et du continuum de soins ajoute des inefficacités et des coûts au système de santé et entrave les efforts en matière de santé de la population, la surveillance de la santé publique et la production de rapports. Les données des rapports publics peuvent considérablement améliorer la gestion des patients dans les établissements, la prestation de soins de qualité et l’élimination des déchets.

Il est tout aussi essentiel que nous ne laissions aucun fournisseur de côté au sein de cette infrastructure de données, en particulier ceux des communautés rurales et éloignées qui peuvent ne pas disposer des capacités existantes nécessaires pour une communication et une gestion précises des données. Améliorer l’accès à la technologie pour les petits hôpitaux ruraux, indépendants et d’accès critique – et les impliquer de manière significative dans le cadre du processus – contribuera à assurer à la fois une distribution équitable des produits ainsi que de meilleurs résultats pour les patients de ces communautés.

S’il y a une chose que COVID-19 met à nu, c’est la nature archaïque de nos systèmes et technologies de données de santé publique. Alors qu’une grande partie de nos vies peut être orchestrée d’un simple clic, l’industrie des soins de santé repose encore largement sur des processus manuels inefficaces où très peu est câblé, sans parler de la technologie activée.

Dans les années 1950, le président Dwight D. Eisenhower a commencé le travail de transformation de la construction du réseau routier pour relier le pays ; pour la même raison, nous devons aujourd’hui développer notre écosystème informatique de la chaîne d’approvisionnement des soins de santé. C’est impératif, non seulement pour aider à limiter les risques et assurer une plus grande résilience pour la prochaine pandémie, mais aussi pour stimuler la transformation des coûts, de la qualité et des résultats pour l’industrie des soins de santé du futur.

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