Camden a identifié ses patients les plus coûteux en cartographiant les données de facturation hospitalière

Camden, dans le New Jersey, était l'une des villes les plus pauvres et les plus criminalisées du pays, son système scolaire sous tutelle et l'État administrant la municipalité. Le médecin de famille Jeffrey Brenner, membre citoyen d'une commission de réforme de la police locale, s'est imprégné de l'approche Compstat du maintien de l'ordre — cartographier les incidents, concentrer les ressources sur les points chauds. Lorsque la police a refusé d'établir des cartes de la criminalité, Brenner a fabriqué les siennes à partir des dossiers de facturation hospitalière ; repoussé par les syndicats de police, il a continué à exploiter les données hospitalières malgré tout.

Les cartes de facturation ont révélé ce qu'aucun hôpital pris isolément ne pouvait voir. Un pour cent des patients représentaient un tiers des coûts médicaux de la ville. Au-delà des agressions, Brenner a découvert qu'un seul immeuble du centre de Camden avait envoyé plus de personnes à l'hôpital pour des chutes graves que tout autre de la ville — 57 personnes âgées en deux ans, près de trois millions de dollars de factures de santé — le genre de constat environnemental qu'aucune vision par patient ne ferait apparaître.

En mai 2009, Brenner a fermé son cabinet médical pour se consacrer à plein temps au problème, opérant sous le nom de Camden Coalition of Healthcare Providers depuis un espace de bureau à l'hôpital Cooper, étudiant les programmes de maison médicale pour les malades chroniques et constituant des équipes autour des plus gros utilisateurs. La coalition a mesuré ses 36 premiers super-utilisateurs : 62 visites à l'hôpital et aux urgences par mois avant leur adhésion, 37 après — une baisse de quarante pour cent — et des factures de 1,2 million de dollars par mois avant, à peine plus d'un demi-million après, soit une réduction de cinquante-six pour cent.

Traiter les données comme un crime : fusionner les dossiers de facturation de trois hôpitaux en une seule carte interrogeable, classer par coût et envoyer les soins aux adresses et aux personnes en tête de liste.

La concentration des coûts était invisible pour chaque participant : chaque hôpital ne voyait que sa propre part d'un patient qui revenait sans cesse, si bien que personne ne pouvait classer ni même nommer les plus gros utilisateurs.

La cartographie a transféré une méthode éprouvée — le ciblage policier des points chauds — à un ensemble de données que personne n'avait songé à classer de cette manière.

Les adresses, et pas seulement les noms, se sont révélées être l'unité exploitable : un seul immeuble pouvait être un moteur de coûts plus important qu'un diagnostic.

Concentrer les équipes de soins sur quelques dizaines de personnes était abordable précisément parce que leurs factures étaient si concentrées.

Emprunter l'analytique du problème résolu le plus proche : la police avait déjà prouvé que le ciblage des points chauds fonctionne — la médecine n'avait qu'à tracer la même carte sur des données de facturation plutôt que sur des épingles de criminalité.

The New Yorker a publié les conclusions en janvier 2011, en signalant les réserves — l'échantillon était petit, les mesures excluaient les coûts de personnel et de médicaments, et certains patients auraient peut-être progressé de toute façon — mais en qualifiant les résultats, au net, de « presque certainement révolutionnaires ». L'article soulignait également que le modèle de financement du programme restait flou.