Analyse du parcours patient : KPI, dashboards et méthode

L'analyse du parcours patient consiste à relier des données longitudinales au niveau patient (claims, prescriptions, pharmacie spécialisée, hub et dossiers EHR) pour mesurer comment les patients passent des symptômes et du diagnostic à l'accès, à la première dispensation, à l'observance, au changement de traitement et à l'arrêt, et à quel moment et pourquoi ils décrochent.

Pour une marque pharma, elle transforme une diapositive pleine de flèches en chiffres qu'une équipe peut piloter : combien de patients adressés commencent réellement le traitement, combien de jours prend l'accès, quel payeur ou quelle pharmacie spécialisée ralentit les patients, combien de temps les patients restent sous traitement et vers quoi ils se tournent lorsqu'ils l'arrêtent.

Ce guide présente les étapes du parcours, les KPI qui mesurent chacune d'elles (avec leurs formules), quatre dashboards que toute équipe marque et services aux patients devrait avoir, les sources de données qui les alimentent et une méthode pratique pour bâtir cette capacité. Il est rédigé par une équipe issue du conseil en opérations commerciales pharma, qui construit aujourd'hui ces systèmes pour des marques de pharma de spécialité. Pour les plateformes et outils d'IA qui soutiennent ce travail, consultez notre guide des plateformes d'analyse du parcours patient.

Le premier dashboard dont toute marque a besoin montre l'ensemble du parcours sur un seul écran : combien de patients entrent au stade de l'orientation et combien restent à chaque étape, avec le détail des pertes. Une vue Sankey rend la fuite la plus importante évidente. Dans l'exemple ci-dessous, l'autorisation préalable fait perdre plus de patients que toute autre étape d'accès, mais la perte la plus importante reste l'arrêt du traitement au cours des six premiers mois.

Les décisions qu'il éclaire : où affecter les ressources hub, de remboursement terrain et infirmières ; quelle étape corriger en priorité ; comment prévoir le nombre de patients sous traitement à partir du volume d'orientations.

L'observance et la persistance sont deux questions différentes. L'observance (PDC ou MPR) cherche à savoir si les patients prennent le traitement comme prescrit tant qu'ils le suivent ; la persistance, combien de temps ils le suivent. Une courbe de persistance de Kaplan-Meier, ventilée selon un programme comme l'accompagnement hub, montre si le programme vaut son coût. La distribution du PDC indique combien de patients se situent sous le seuil de 80 %, et les motifs remontés par le hub expliquent les arrêts.

Les décisions qu'il éclaire : ciblage des programmes infirmiers et d'observance, conception de l'aide au reste à charge, calendrier des rappels de renouvellement et hypothèse de persistance dans les prévisions de la marque.

Aucun jeu de données ne couvre à lui seul tout le parcours. Chaque source en voit une partie, avec son propre décalage et ses propres lacunes, et c'est pourquoi les relier représente l'essentiel du travail.

Les sources sont reliées au niveau patient grâce à des jetons qui préservent la confidentialité : un même patient peut ainsi être suivi entre claims, pharmacie spécialisée et données hub sans exposer son identité. Prescripteurs et comptes sont reliés via un référentiel HCP et HCO maîtrisé. Nous détaillons le volet pharmacie spécialisée dans notre guide sur l'analyse des données des pharmacies spécialisées.

Les deux sont souvent confondues. La cartographie du parcours est qualitative et décrit l'expérience ; l'analyse du parcours est quantitative et la mesure. La plupart des marques ont besoin des deux : la cartographie d'abord, puis l'analyse pour la maintenir à jour.

Nous sommes une équipe pilotée par des profils seniors qui construit la couche de données et les dashboards : ingestion et validation des flux des pharmacies spécialisées et du hub, liaison des patients, gestion des référentiels HCP et HCO, table des événements, dictionnaire des KPI et dashboards que vos équipes utilisent chaque semaine. Notre fondateur vient du conseil en opérations commerciales pharma chez ZS : nous partons donc des questions que posent déjà les équipes marque et accès.

Dans une de nos missions, un prestataire de thérapies de spécialité reconstruisait à la main son reporting d'accès patient à chaque cycle. Nous avons créé des identifiants propres et une structure MDM entre les sources, automatisé les pipelines de dossiers et standardisé le reporting : l'équipe a réduit le travail manuel de 60 à 80 %, avec une vision claire du parcours patient pour la direction.

Nous travaillons sur les plateformes que vous utilisez déjà, notamment Snowflake, Databricks, Veeva, Power BI et Tableau. Découvrez aussi notre service d'analytique commerciale pharma et l'ensemble de notre offre pharma.