الرعاية الصحية
أخطر نقاط عمياء للبيانات في مجال الرعاية الصحية وكيفية تصحيحها بنجاح
لا تزال البيانات تشكل نقطة ألم كبيرة في صناعة الرعاية الصحية، مع زيادة حالات انتهاك الأمن وأنظمة متعبة وتراكب البيانات التي تؤثر على جودة الرعاية المقدمة.
يضاف إلى الضغط أن وزارة الصحة والخدمات الإنسانية الأمريكية (HSS) على وشك إدخال لوائح أكثر صرامة حول التبادل والتعامل مع السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs)، مع أن الشفافية هي الأولوية الأولى.
ومع ذلك، من الواضح أن التكنولوجيا لعبت دورًا حاسمًا في简ification وتحسين تبادل المعلومات في الصناعة، وهو ميزة كبيرة عندما تعتمد الخدمات المتميزة بشكل كبير على السرعة والدقة.
لقد بدأت منظمات الرعاية الصحية في النظر إلى التكنولوجيا الناشئة لتخفيف الضغوط المتزايدة، والتي يمكن أن توفر لهم 360 مليار دولار سنويًا. في الواقع، 85% من الشركات تستثمر أو تخطط للاستثمار في الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات وتقليل التأخيرات في رعاية المرضى. التكنولوجيا هي الأولوية الاستراتيجية الأولى في الرعاية الصحية ل56% من الشركات مقابل 34% في عام 2022، وفقًا لمعلومات من شركة Bain & Company و KLAS Research.
然而، هناك العديد من العوامل التي يجب على مقدمي الرعاية الصحية أن يأخذوها في الاعتبار عند النظر في نشر التكنولوجيا المتقدمة، خاصة وأن حلول الذكاء الاصطناعي ليست جيدة إلا بنسبة إلى جودة المعلومات المستخدمة في تدريبها.
دعونا نلقي نظرة على أكبر مشاكل البيانات في مجال الرعاية الصحية ودور التكنولوجيا في تخفيفها.
كميات هائلة من البيانات
ليس من السر أن منظمات الرعاية الصحية لديها التعامل مع كمية هائلة من البيانات، وهي تتزايد في الحجم: من المتوقع أن تصل بيانات الرعاية الصحية إلى 10 تريليونات جيجابايت في العام القادم.
حجم البيانات الكبير الذي يجب تخزينه هو قوة دافعة وراء شعبية تخزين السحابة، على الرغم من أن هذا ليس حلًا خاليًا من المشاكل، خاصة عندما يتعلق الأمر بالأمان والتوافق. لذلك، تفضل 69% من منظمات الرعاية الصحية تخزين السحابة المحلية (أي السحابة الخاصة على الموقع).
ومع ذلك، يمكن أن يصبح هذا الأمر صعبًا في الإدارة لعدة أسباب. على وجه الخصوص، يجب تخزين هذه الكمية الهائلة من البيانات لسنوات لضمان الامتثال لوزارة الصحة والخدمات الإنسانية الأمريكية.
يساعد الذكاء الاصطناعي مقدمي الرعاية على مواجهة هذا التحدي عن طريق توفير العمليات التي تتطلب موارد بشرية ووقتًا كبيرين. هناك العديد من الحلول في السوق مصممة لتخفيف إدارة البيانات، سواء كانت في شكل تتبع بيانات المرضى عبر التكاملات التعلم الآلي مع تحليلات البيانات الكبيرة أو استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتسريع التشخيص.
من أجل أن يقوم الذكاء الاصطناعي بعمله بشكل جيد، يجب على المنظمات أن تضمن أنها تحافظ على النظم الإلكترونية المتوافقة قدر الإمكان لتقليل الانقطاعات في تبادل البيانات التي لها عواقب مدمرة على صحة المرضى.
علاوة على ذلك، من المهم أن تكون هذه الحلول قابلة للتطوير وفقًا لاحتياجات المنظمة المتغيرة من حيث الأداء والقدرات المعالجية. عملية ترقية واستبدال الحلول بسبب عدم قدرتها على التطوير هي عملية تستغرق وقتًا وغالبًا ما تكون باهظة التكلفة، وهو ما لا يستطيع مقدمو الرعاية الصحية تحمله. ذلك لأنها تتطلب تدريبًا إضافيًا واعادة تنظيم العمليات وضمان أن التوافق لم يتأثر بإدخال تكنولوجيا جديدة.
تراكب البيانات
مع كل هذه البيانات التي يجب إدارتها ومراقبتها، ليس من المستغرب أن ت发生 أخطاء، وفي صناعة حيث تكون الأرواح على المحك، فإن تراكب البيانات هو أسوأ سيناريو يمكن أن يحدث، وهو ما يؤدي إلى تقويض جودة رعاية المرضى. من المذهل أن 24% من سجلات المرضى هي مكررة، ويتم تفاقم هذا التحدي عند دمج المعلومات عبر سجلات طبية إلكترونية متعددة (EMR).
يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا كبيرًا في التعامل مع تراكب البيانات، مما يساعد الشركات على简ification العمليات وتقليل أخطاء البيانات. حلول التأتمتة هي خاصة полез في هذا السياق، حيث تسرع من عمليات إدخال البيانات في أنظمة إدارة المعلومات الصحية (HIMS)، وتقلل من خطر الأخطاء البشرية في إنشاء وسلامة السجلات الصحية الإلكترونية، وتقلل من مخاطر المعلومات المكررة أو الخاطئة.
然而، هذه الحلول ليست دائمًا خالية من الأخطاء، ويتعين على المنظمات أن تضع أولوية التسامح مع الأخطاء عند دمجها في أنظمتها. من المهم أن يكون هناك بعض التدابير في مكانها حتى تتمكن البرمجيات من الاستمرار في العمل بشكل صحيح عندما يفشل أحد المكونات.
تتضمن آليات التسامح مع الأخطاء تسليم البيانات والمعلومات في حالات فشل النظام، ونسخ احتياطي البيانات واستعادتها، وتوازن الحمل عبر العديد من سير العمل، وإدارة التكرار.
هذا يضمن أن تظل العجلة تدور حتى يكون مسؤول النظام متاحًا للتعامل مع المشكلة يدويًا ومنع الانقطاعات من إيقاف النظام كله. التسامح مع الأخطاء هو ميزة رائعة للبحث عنها عند اختيار حل، لذلك يمكن أن تساعد في تضييق بحث المنتج لمنظمات الرعاية الصحية.
علاوة على ذلك، من المهم للمنظمات أن تضمن أنها لديها الإطار الصحيح لمعالجة التكرار وأخطاء البيانات. هذا هو حيث يأتي نمذجة البيانات، والتي تساعد المنظمات على رسم متطلباتها وعمليات البيانات لتحقيق النجاح.
كلمة تحذير، ومع ذلك: بناء أفضل نماذج البيانات يتطلب تحليل جميع المعلومات الاختيارية المشتقة من البيانات السابقة. هذا يسمح بالتعرف الدقيق على المريض وتقديم المعلومات المتعلقة به في الوقت المناسب لتدخل سريع مدفوع بالرؤية. ميزة إضافية لنمذجة البيانات هي أن من السهل تحديد واجهات برمجة التطبيقات (APIs) وتنقيحها تلقائيًا لمعالجة التكرارات مثل تكرار البيانات.
بيانات متفرقة ومجزأة
نحن نعلم أن هناك العديد من الأجزاء المتحركة في إدارة البيانات، ولكن عندما نضيف إلى ذلك الطبيعة السريعة لصناعة الرعاية الصحية، فإنه يصبح وصفة للكارثة. سجلات البيانات المتفرقة هي واحدة من أخطر نقاط عمياء في هذه الصناعة، وفي الحالات التي لا يستطيع فيها الممارسون الوصول إلى صورة كاملة لسجل المريض، فإن العواقب تكون مدمرة.
في حين أن الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا تساعدان المنظمات على إدارة ومعالجة البيانات، فإن دمج العديد من واجهات برمجة التطبيقات والبرمجيات الجديدة ليس دائمًا سهلًا، خاصة إذا كان ذلك يتطلب الحصول على مساعدة خارجية في كل مرة يتم فيها إجراء تغيير أو تحديث. التوافق والاستخدام هما في صميم تعظيم دور التكنولوجيا في التعامل مع البيانات في الرعاية الصحية وينبغي أن يكونا أولوية للمنظمات.
معظم المنصات هي منصبة على المطورين، وتتطلب مستويات عالية من البرمجة باستخدام أدوات معقدة تتجاوز مهارات معظم الأشخاص. هذا يحد من التغييرات التي يمكن إجراؤها داخل النظام ويعني أن كل مرة تريد المنظمة إجراء تحديث، يجب عليها الحصول على مطور مدرب.
هذا مشكلة كبيرة للأشخاص الذين يعملون في صناعة لا تستطيع التضحية بمزيد من الوقت والطاقة بالفعل. يجب أن تسهل التكنولوجيا العمل الفوري، لا تعوقه، وهو السبب في أن مقدمي الرعاية الصحية والمنظمات يحتاجون إلى اختيار حلول يمكن دمجها بسرعة وسهولة في نظامهم الرقمي الحالي.
ماذا يجب البحث عنه في حل
اختر منصات يمكن أن تكون قابلة للتخصيص بحيث يمكن استيرادها وتنفيذها بسهولة دون الحاجة إلى بناء وكتابة رمز معقد من الصفر، مثل حلول منصة التكامل كخدمة (EiPaaS). على وجه الخصوص، تستخدم هذه الخدمات ميزات السحب والإفلات التي هي سهلة الاستخدام بحيث يمكن إجراء التغييرات دون الحاجة إلى كتابة رمز.
هذا يعني أنه نظرًا لسهولة استخدامها، فإنها تتيح الوصول المستمر للفعالية بحيث يمكن لأعضاء الفريق من مختلف الإدارات تنفيذ التغييرات دون خوف من إحداث اضطرابات كبيرة.
ميزة أخرى حيوية هي التدقيق، الذي يساعد مقدمي الرعاية على ضمان الحفاظ على المساءلة وربط النقاط بانتظام بحيث لا تفقد البيانات. يجب أن تكون إجراءات مثل تتبع المعاملات وتسجيل تحويلات البيانات ووثائق التفاعلات مع النظام ومراقبة أمان النظام وقياس الأداء وتحديد نقاط الفشل غير قابلة للتفاوض لمواجهة هذه التحديات.
في الواقع، تساعد سجلات التدقيق المنظمات على تحقيق النجاح المستمر في إدارة البيانات. لا تقوي فقط أمان النظام لضمان التعامل مع البيانات بشكل أفضل، بل هي أيضًا قيمة لتعزيز المنطق التجاري بحيث تكون سير العمل والعمليات كما يمكن أن تكون.
سجلات التدقيق تمكن الفرق من أن تكون استباقية ومتأهبة كما يمكن أن تكون، وتحافظ على اطلاع دائم على البيانات من حيث مصدرها ووقت تسجيلها ومكان إرسالها. هذا يعزز مبدأ المساءلة في مرحلة المعالجة بأكملها لتقليل مخاطر الأخطاء في التعامل مع البيانات قدر الإمكان.
أفضل حلول الرعاية الصحية مصممة لتغطية جميع الجوانب في إدارة البيانات، بحيث لا يبقى أي حجر غير منقول. الذكاء الاصطناعي ليس مثاليًا، لكن النظر في هذه المخاطر والفرص سيساعد مقدمي الرعاية على الاستفادة القصوى منه في مجال الرعاية الصحية.
من أجل تقليل مخاطر الأخطاء في التعامل مع البيانات قدر الإمكان، يجب على مقدمي الرعاية الصحية أن يضمنوا أنهم يحافظون على النظم الإلكترونية المتوافقة قدر الإمكان، وأنهم يختارون حلولًا تتيح لهم الاستفادة القصوى من الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية.
