Lire l’avenir dans les données
Quand la COVID-19 a frappé le Québec, une agence gouvernementale s’est alliée à un groupe de recherche afin de générer des projections fiables pour le réseau de la santé.
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Mars 2020. La COVID-19 se répand, et Québec doit implanter des moyens pour surveiller et anticiper la contagion. Combien de personnes seront infectées? Dans quelles régions? Qui sera hospitalisé, et pour quelle durée? Pour planifier les soins qui sauveront des vies, il faut répondre à d’innombrables questions.
L’Institut national d’excellence en santé et en services sociaux (INESSS) propose aussitôt ses services. Si l’État lui procure les données recueillies en temps réel par le réseau hospitalier, il en tirera des projections et prédictions rigoureuses pour faciliter la prise de décision. Un atout majeur en période d’incertitude.
L’innovation représente un défi. « On ne pensait pas s’embarquer pour si longtemps », confie Catherine Truchon, directrice de l’évaluation et de la pertinence des modes d’intervention en santé. Pour peaufiner son approche, l’INESSS recrute des experts en modélisation de l’Université McGill. David Buckeridge et Mathieu Maheu-Giroux partagent leur savoir avec les quelque 30 membres de l’équipe. « La mise en commun de nos idées a permis de bâtir notre avion en plein vol », lance l’administratrice, en empruntant une citation célèbre!
Accéder à des données de qualité en temps réel s’avère ardu. Exceptionnellement, l’équipe obtient sans délai les renseignements voulus et le soutien des responsables du réseau. Elle croise les faits (tests de COVID-19, hospitalisations, services médicaux facturés, etc.) avec des informations sociodémographiques. Puis, elle en extrait des prévisions grâce à des modèles mathématiques. Ces estimations étonnent par leur fiabilité, comme le prouve le processus de validation en continu.
« L’outil aide vraiment à mieux planifier les services à la population. C’est presque une boule de cristal. »
Chaque lundi à l’aube, l’INESSS réceptionne les données fraîches provenant du système de santé. Il procède aux premières projections, analysées en groupe. « On en distille le message, en plaçant la rigueur scientifique au service de la décision publique. » En soirée, les responsables rencontrent au ministère du Conseil exécutif la haute direction de l’État, incluant le premier ministre. Les prévisions sont raffinées, puis présentées aux PDG des établissements de santé. Le jeudi, elles paraissent sur le site de l’Institut, au bonheur des médias.
L’équipe peut prédire assez précisément le nombre d’hospitalisations par jour pour le mois à venir. Elle génère des analyses ciblées, comme les éclosions par régions ou l’impact des variants. Ces travaux aident le gouvernement à moduler les politiques pour endiguer la pandémie, mais aussi les cadres de la santé à planifier les soins sur le terrain.
Exploiter des bases de données en temps réel constitue un savoir précieux pour l’avenir. « Cette approche de modélisation pourrait soutenir le réseau dans d’autres conditions, comme des recrudescences d’influenza ou des pénuries de main-d’œuvre. Lors de la prochaine crise, on sera mieux préparés! »
Alors que l’alliance formée par l’INESSS avec l’Université McGill poursuit ses travaux, Catherine Truchon prend une minute pour savourer la nomination au prix Collaboration scientifique. « Ça met un baume sur la fatigue accumulée. Et ça prouve qu’on peut faire de belles choses quand on s’unit autour d’une visée commune. »
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Partenaire du prix Collaboration scientifique : Fonds de recherche du Québec