Présentation du projet
Ce projet fournit un tableau de bord complet d’analyse des soins de santé et de gestion de l’information (MIS) conçu pour surveiller les performances opérationnelles des centres de soins de santé primaires (PHC) et les flux de travail de télémédecine.
La solution permet une prise de décision basée sur les données en offrant une visibilité en temps réel sur les performances des médecins, le nombre de patients traités, l’efficacité des consultations et la conformité aux indicateurs clés de performance (KPI) en matière de soins de santé.
La solution d’analyse suit un modèle de reporting de type SaaS basé sur le web, dans lequel les données sont traitées de manière centralisée et accessibles via des tableaux de bord interactifs par plusieurs parties prenantes.
🎯 Objectifs commerciaux
Surveiller les indicateurs clés de performance opérationnels et cliniques dans les PHC.
Améliorer la visibilité sur l’utilisation des médecins et le flux de patients.
Permettre la création de rapports en temps opportun pour les administrateurs de soins de santé et les équipes d’évaluation.
Réduire les efforts de reporting manuel grâce à l’automatisation ETL.
Soutenir l’exactitude des données, la préparation aux audits et les rapports de conformité.
📊 Tableaux de bord et informations clés
Les tableaux de bord Power BI fournissent des informations sur plusieurs dimensions, notamment :
Performances des médecins
Nombre de consultations, mesures d’efficacité, répartition de la charge de travail.
Analyse des patients
Tendances d’inscription, taux d’achèvement des consultations, respect des rendez-vous.
Efficacité opérationnelle
Analyse des files d’attente patients-médecins, surveillance du débit, identification des goulots d’étranglement.
Suivi des indicateurs clés de performance et conformité
Indicateurs basés sur des seuils alignés sur les indicateurs clés de performance imposés par les soins de santé et le gouvernement.
🛠️ pile technologique
Analyse et visualisation
Power BI
DAX
Tableaux de bord interactifs et rapports MIS
Traitement des données et ETL
Python (Pandas, NumPy)
Nettoyage, transformation et validation automatisés des données
Conception ETL modulaire pour une évolutivité optimale
Modélisation des données
Schéma en étoile
Schéma en flocon de neige
Optimisé pour les requêtes analytiques et les performances des tableaux de bord
Sources de données
Ensembles de données structurés sur les soins de santé et les opérations (formats CSV / relationnels)
🔄 Aperçu de l’ETL et du pipeline de données
Le projet met en œuvre un workflow ETL structuré : Données brutes sur les soins de santé ↓ ETL Python (nettoyage, validation, transformation) ↓ Tableaux analytiques modélisés (schéma en étoile / en flocon de neige) ↓ Modèle de données Power BI ↓ Tableaux de bord interactifs et rapports KPI
Les principales fonctionnalités de l’ETL sont les suivantes :
Ingestion et prétraitement automatisés des données
Contrôles de la qualité des données et identification des anomalies
Ensembles de données prêts pour les KPI pour des rapports cohérents
📈 Résultats et impact
Permet le suivi centralisé des opérations de santé dans plusieurs centres de soins primaires
Amélioration de la rapidité et de la fiabilité des rapports grâce à l’automatisation ETL
Soutien aux examens opérationnels basés sur les données pour les acteurs du secteur de la santé
Réduction de la dépendance à la préparation manuelle des données et aux rapports ad hoc
Fourniture d’un cadre analytique évolutif pour l’intégration d’unités de soins supplémentaires
