Formation en informatique de santé

Leçon 1 • Histoire et évolution du domaine

Retrace les étapes clés, des dossiers papier aux systèmes numériques. Fournit le contexte nécessaire pour comprendre pourquoi les normes et les flux de travail actuels existent.

Leçon 2 • Rôles et parcours professionnels en informatique

Présente les profils de clinicien informaticien, d'analyste et de CMIO, avec les compétences requises. Aide les étudiants à relier le contenu du cours à des trajectoires professionnelles réelles.

Leçon 3 • Types de données dans le secteur de la santé

Distingue les données cliniques structurées, non structurées et semi-structurées. Prépare les étudiants à sélectionner les outils appropriés pour chaque catégorie de données.

Leçon 4 • Définir l'informatique de santé

Couvre la définition de la discipline, ses limites et sa relation avec les domaines voisins. Ancre tous les chapitres suivants en établissant une terminologie partagée.

Leçon 1 • Systèmes de terminologie clinique

Introduit SNOMED CT, LOINC, ICD et CPT comme la couche de vocabulaire de l'interopérabilité. Les étudiants font correspondre des concepts cliniques à des ensembles de codes corrects.

Leçon 2 • Cadres d'interopérabilité

Explique les couches d'interopérabilité syntaxique, sémantique et organisationnelle. Les étudiants évaluent des scénarios d'échange réels par rapport à chaque couche.

Leçon 3 • Normes de messagerie et de documents

Couvre HL7 v2, HL7 FHIR et l'architecture de document CDA. Les étudiants tracent un message du système source à l'application réceptrice.

Leçon 4 • Évaluation de la maturité de l'interopérabilité

Applique des modèles de maturité pour noter la capacité d'échange d'une organisation. Relie la connaissance des normes à la planification stratégique des améliorations.

Leçon 1 • Configuration et construction des DSE

Couvre les ensembles de prescriptions, les règles de support à la décision clinique et la conception de formulaires dans les environnements de construction de DSE. Les étudiants appliquent des principes de configuration à un scénario simulé.

Leçon 2 • Architecture et composants des DSE

Décompose les modules cliniques, administratifs et techniques d'un DSE. Établit la cartographie du système que les étudiants utilisent tout au long du chapitre.

Leçon 3 • Mise en œuvre et mise en service des DSE

Décrit les phases de projet, les stratégies de formation et les modèles de support lors de la mise en service. Les étudiants ébauchent un plan de mise en œuvre de haut niveau pour un scénario de petite clinique.

Leçon 4 • Cartographie des flux de travail cliniques

Utilise la cartographie des processus pour documenter les flux de travail cliniques actuels et futurs. Les étudiants identifient les points de friction que les interventions informatiques peuvent résoudre.

Leçon 1 • Gestion du cycle de vie des données

Cartographie les données de la création à l'archivage et à la destruction, avec des conseils sur les politiques de conservation. Les étudiants appliquent les étapes du cycle de vie à un scénario de données cliniques.

Leçon 2 • Dimensions de la qualité des données

Applique les dimensions d'exactitude, d'exhaustivité, d'actualité et de cohérence à des ensembles de données cliniques. Les étudiants notent un ensemble de données exemple et proposent des mesures correctives.

Leçon 3 • Métadonnées et catalogage de données

Explique les métadonnées métier, techniques et opérationnelles, ainsi que leur rôle dans la découverte de données. Les étudiants construisent un schéma de métadonnées pour un élément de données cliniques.

Leçon 4 • Principes de gouvernance des données

Définit les rôles de gouvernance, les politiques et les structures de responsabilité pour les actifs de données de santé. Fournit la base organisationnelle pour toutes les activités de gestion des données.

Leçon 1 • Cadres de conformité et audit

Met en correspondance les contrôles de sécurité avec les cadres de conformité et les exigences d'audit du secteur de la santé. Les étudiants effectuent une analyse des écarts par rapport à un cadre de conformité sélectionné.

Leçon 2 • Évaluation et gestion des risques

Applique des méthodologies d'évaluation des risques qualitatives et quantitatives aux environnements IT de santé. Les étudiants remplissent un registre des risques structuré pour une organisation exemple.

Leçon 3 • Principes de confidentialité dans le secteur de la santé

Couvre les droits des patients, la norme du minimum nécessaire et l'avis de pratiques de confidentialité. Ancre le travail sur la sécurité dans le fondement éthique et réglementaire de la protection des données.

Leçon 4 • Contrôle d'accès et gestion des identités

Couvre le contrôle d'accès basé sur les rôles, l'authentification multifacteur et la gestion des accès privilégiés. Les étudiants conçoivent une matrice de contrôle d'accès pour une application clinique.

Leçon 1 • Conception de SDC et fatigue liée aux alertes

Applique des principes de conception fondés sur des preuves pour réduire les alertes non actionnables. Les étudiants reconçoivent une alerte systématiquement contournée en utilisant des stratégies de spécificité et de hiérarchisation.

Leçon 2 • Fondamentaux et taxonomie de la SDC

Définit les types de SDC, notamment les alertes, les ensembles de prescriptions, les tableaux de bord et les modèles de documentation. Établit le cadre de classification utilisé tout au long du chapitre.

Leçon 3 • Évaluation de l'efficacité de la SDC

Applique les plans d'étude avant-après et de séries temporelles interrompues pour mesurer l'impact de la SDC sur les résultats. Les étudiants sélectionnent un plan d'évaluation et définissent des indicateurs de succès.

Leçon 4 • Méthodes de représentation des connaissances

Couvre la logique basée sur des règles, les ontologies et les recommandations cliniques comme sources de connaissances pour la SDC. Les étudiants traduisent une recommandation clinique en logique de règle exécutable.

Leçon 1 • Mesures de qualité clinique et reporting

Définit les types de mesures, la logique numérateur-dénominateur et les flux de travail de soumission de rapports. Les étudiants calculent une mesure de qualité à partir d'un ensemble de données exemple.

Leçon 2 • Visualisation de données pour le secteur de la santé

Applique les bonnes pratiques de visualisation aux tableaux de bord cliniques et aux tableaux de bord de direction. Les étudiants critiquent et reconçoivent un tableau de bord clinique mal construit.

Leçon 3 • Entreposage de données et processus ETL

Couvre la modélisation dimensionnelle, la conception de pipelines ETL et l'architecture d'entrepôt de données pour les données de santé. Les étudiants conçoivent un schéma en étoile pour une mesure de qualité clinique.

Leçon 4 • Modélisation prédictive en milieu clinique

Introduit les modèles de régression, de classification et de stratification du risque appliqués aux populations de patients. Les étudiants interprètent les sorties du modèle et communiquent les résultats aux cliniciens.

Leçon 1 • Innovation et adoption des technologies émergentes

Applique des cadres d'adoption de l'innovation pour évaluer la préparation à l'IA, à la télésanté et aux objets connectés. Les étudiants construisent une feuille de route d'adoption technologique pour une innovation sélectionnée.

Leçon 2 • Planification stratégique en IT de santé

Aligner les investissements IT avec la mission organisationnelle, les objectifs cliniques et les contraintes financières. Les étudiants réalisent une analyse SWOT et rédigent des objectifs IT stratégiques.

Leçon 3 • Sélection des fournisseurs et gestion des contrats

Couvre le développement de l'appel d'offres, les critères d'évaluation et la négociation de contrats pour les systèmes IT de santé. Les étudiants notent les propositions des fournisseurs à l'aide d'une matrice d'évaluation pondérée.

Leçon 4 • Gestion du changement dans l'IT de santé

Applique des modèles structurés de gestion du changement aux initiatives de DSE et d'informatique. Les étudiants créent un plan de mobilisation des parties prenantes pour une transition majeure de système.