Healthcare Revenue Analysis - Medical Billing Database

Microsoft SQL Server | Modélisation en Star Schema | Analyse des Revenus Médicaux

📋 Contexte du Projet

Ce projet consiste en la conception et l’implémentation d’une base de données décisionnelle pour analyser les revenus et les opérations d’un cabinet médical ou d’un établissement de santé.

Les données de facturation médicale (charges, paiements, ajustements, CPT codes, diagnostics, etc.) ont été modélisées selon un schéma en étoile (Star Schema) afin de faciliter l’analyse et le reporting.

L’objectif est de permettre une analyse approfondie des performances financières, des pratiques médicales et du comportement des patients.

🎯 Objectifs

• Créer une base de données structurée et optimisée pour l’analyse
• Mettre en place un modèle dimensionnel (dimensions + table de faits)
• Démontrer la capacité à écrire des requêtes SQL analytiques complexes
• Répondre à des questions métier sur les revenus, les médecins, les diagnostics et les patients

🛠️ Technologies Utilisées

• Microsoft SQL Server
• T-SQL (création de tables, contraintes, jointures)
• Schéma en étoile (Star Schema)
• Requêtes analytiques avancées (agrégations, sous-requêtes, CASE, LIKE, etc.)

📊 Structure de la Base de Données

Table Centrale

• FactTable : Contient les mesures (GrossCharge, Payment, Adjustment, AR, CPTUnits)

Tables de Dimensions

• dimPatient → Informations démographiques des patients
• dimPhysician → Médecins (spécialité, NPI, FTE)
• dimDatePost → Dimension temporelle (Date, Year, Month, MonthYear…)
• dimCPTCode → Codes de procédures médicales (CPT) et regroupements
• dimDiagnosisCode → Codes de diagnostics (ICD) et groupes
• dimPayer → Assureurs / Payeurs (Medicare, etc.)
• dimTransaction → Types de transactions et raisons d’ajustement
• dimLocation → Lieux de prestation

🔑 Fonctionnalités Réalisées

• Création des tables avec clés primaires
• Mise en place des contraintes de clés étrangères (relations entre FactTable et les dimensions)
• Nettoyage et chargement des données
• Écriture de 10 requêtes SQL analytiques couvrant différents besoins métier

📌 Exemples de Requêtes Réalisées

• Nombre total de lignes avec Gross Charge ≥ 100 $
• Nombre de patients uniques
• Répartition des codes CPT par groupe
• Médecins ayant soumis des réclamations Medicare
• Spécialité médicale générant le plus de paiements
• Unités CPT associées aux diagnostics commençant par « J »
• Rapport démographique des patients (avec segmentation d’âge)
• Détail complet d’un patient spécifique (numéro 21385921)

💡 Compétences Démontrées

• Conception d’un modèle dimensionnel (Star Schema)
• Création et gestion de relations via clés étrangères
• Écriture de requêtes SQL avancées (JOINs multiples, agrégations, filtres, sous-requêtes, CASE)
• Analyse de données dans un contexte métier de santé (Revenue Cycle Management)
• Compréhension des concepts médicaux : CPT, Diagnosis Codes, Payers, Adjustments, AR

🚀 Comment utiliser ce projet

1. Exécuter les scripts de création de tables
2. Charger les données dans les tables
3. Appliquer les contraintes de clés étrangères
4. Exécuter les requêtes d’analyse présentes dans le dossier scripts/

---

Auteur : Hamza KHIAR
Date : Avril 2026
Outil : Microsoft SQL Server (T-SQL)
Portfolio Data Analyst