Nebezpečná data blind spoty ve zdravotnictví a jak je úspěšně vyřešit

Data stále zůstávají významným bolestivým místem pro zdravotnický průmysl, s rostoucím počtem bezpečnostních incidentů, nesnesitelnými systémy a redundancemi dat, které podkopávají kvalitu poskytované péče.

K tomu se přidává tlak ze strany ministerstva zdravotnictví USA (HSS), které má v úmyslu přijmout přísnější regulace týkající se interoperability a zpracování elektronických zdravotních záznamů (EHR), s transparentností jako nejvyšší prioritou.

Je však jasné, že technologie sehrála důležitou roli při streamlinování a organizování sdílení informací v tomto odvětví, což je významná výhoda, když vynikající služby silně závisí na rychlosti a přesnosti.

Zdravotnické organizace se obrací na nové technologie, aby zmírnily rostoucí tlak, který by mohl ušetřit jim 360 miliard dolarů ročně. Skutečně, 85 % společností investuje nebo plánuje investovat do umělé inteligence, aby zefektivnila své operace a snížila zpoždění v péči o pacienty. Technologie je uvedena jako hlavní strategická priorita ve zdravotnictví pro 56 % společností, zatímco v roce 2022 to bylo 34 %, podle zpráv Bain & Company a KLAS Research.

Existuje však řada faktorů, které by zdravotničtí poskytovatelé měli mít na paměti, když se chystají nasadit pokročilé technologie, zejména s ohledem na to, že řešení umělé inteligence jsou pouze tak dobré, jako jsou data, která se používají k jejich výcviku.

Podívejme se na největší bolestivá místa ve zdravotnictví a roli technologií při jejich řešení.

Ohromná množství dat

Není žádným tajemstvím, že zdravotnické organizace musí zpracovávat ohromná množství dat, a tato množství stále rostou: Do příštího roku se očekává, že dosáhnou 10 bilionů gigabytů.

Ohromné množství dat, které je třeba uložit, je hnací silou popularity cloudového úložiště, ačkoli toto řešení není zcela bezproblémové, zejména pokud jde o bezpečnost a interoperabilitu. Proto 69 % zdravotnických organizací preferuje lokalizované cloudové úložiště (tj. privátní cloudy na místě).

To však může být snadno obtížné zvládnout z několika důvodů. Zvláště toto ohromné množství dat musí být uloženo po několik let, aby byla dodržena compliance s HHS.

Umělá inteligence pomáhá poskytovatelům zvládnout tuto výzvu automatizací procesů, které by jinak byly vyčerpávající z hlediska lidských zdrojů a času. Na trhu existuje celá řada řešení, která jsou navržena tak, aby usnadnila správu dat, ať už se jedná o sledování pacientských dat prostřednictvím integrací strojového učení s big data analytikou nebo využití generativní umělé inteligence ke zrychlení diagnostiky.

Aby umělá inteligence mohla fungovat dobře, musí organizace zajistit, aby jejich digitální ekosystémy byly co nejvíce interoperabilní, aby se minimalizovaly přerušení výměn dat, které by měly devastující následky pro blaho pacientů.

Kromě toho je důležité, aby tato řešení byla škálovatelná podle měnících se potřeb organizací z hlediska výkonu a zpracování. Aktualizace a výměna řešení, která selhávají při škálování, je časově náročný a nákladný proces, který si mohou dovolit jen málo zdravotnických poskytovatelů. To znamená další výcvik, realignaci procesů a zajištění, aby nebyla ohrožena interoperabilita zavedením nové technologie.

Redundance dat

S takovým množstvím dat, které je třeba spravovat a sledovat, není žádným překvapením, že věci někdy propadnou skrze trhliny, a v odvětví, kde jsou na hře životy, jsou redundance dat nejhorším scénářem, který pouze podkopává kvalitu péče o pacienty. Šokující je, že 24 % pacientských záznamů jsou duplikáty, a tato výzva je zhoršena při konsolidaci informací napříč několika elektronickými zdravotnickými záznamy (EMR).

Umělá inteligence sehrává důležitou roli při řešení redundancí dat, pomáhá společnostem zefektivnit své operace a minimalizovat chyby dat. Automatizační řešení jsou zvláště užitečná v tomto kontextu, urychlují procesy zadávání dat do systémů správy zdravotnických informací (HIMS), snižují riziko lidských chyb při vytváření a udržování přesnějších EHR a snižují riziko duplikovaných nebo nesprávných informací.

Nicméně tato řešení nejsou vždy bezchybná, a organizace potřebují priorizovat toleranci chyb při jejich integraci do svých systémů. Je důležité mít určitá opatření, aby se zajistilo, že v případě selhání součásti software bude moci pokračovat v provozu.

Klíčovými mechanismy tolerance chyb jsou zajištění dodávky dat a informací v případě selhání systému, zálohování a obnovení dat, distribuce zátěže napříč několika pracovními postupy a správa redundancí.

To zajišťuje, že kola budou pokračovat v pohybu, dokud nebude k dispozici systémový administrátor, který bude moci ručně řešit problém a zabránit přerušení, které by mohlo zastavit celý systém. Tolerance chyb je důležitou funkcí, kterou je třeba hledat při výběru řešení, aby se mohlo pomoci zúžit produktové vyhledávání pro zdravotnické organizace.

Kromě toho je důležité, aby organizace měly správnou strukturu pro redundanci a chyby. To je místo, kde dochází k modelování dat, které pomáhá organizacím mapovat požadavky a procesy dat, aby se maximalizoval úspěch.

Slovo varování: budování nejlepších modelů dat vyžaduje analýzu všech dostupných informací odvozených z předchozích dat. To umožňuje přesnou identifikaci pacienta a poskytuje včasné a relevantní informace o něm pro rychlou, znalostní intervenci. Další výhodou modelování dat je, že je snazší identifikovat API a kuratovat je pro automatické filtrování a řešení redundancí, jako jsou duplikáty dat.

Fragmentovaná a izolovaná data

Víme, že existuje mnoho pohyblivých částí ve správě dat, ale když se to spojí s rychlým tempem zdravotnictví, je to snadno recept na katastrofu. Data sila jsou mezi nejnebezpečnějšími slepými místy v tomto odvětví, a v situacích, kdy praktici nejsou schopni získat kompletní obraz pacientova záznamu, jsou důsledky za hranicí katastrofické.

Zatímco umělá inteligence a technologie pomáhají organizacím spravovat a zpracovávat data, integrace mnoha API a nového softwaru není vždy hladká, zejména pokud vyžaduje externí pomoc při každé nové změně nebo aktualizaci. Interoperabilita a uživatelská přívětivost jsou na špici maximalizace role technologií ve zdravotnickém zpracování dat a měly by být prioritizovány organizacemi.

Většina platforem je developer-centric, vyžaduje vysoké úrovně kódování s komplexními nástroji, které jsou za hranicí většiny lidí. To omezuje změny, které lze provést v systému, a znamená, že při každé aktualizaci organizace musí najmout školeného developera.

To je významná bolest hlavy pro lidi, kteří operují v odvětví, které opravdu nemůže obětovat více času a energie zbytečně komplikovaným procesům. Technologie by měla umožnit okamžitou akci, ne ji brzdit, a proto zdravotničtí poskytovatelé a organizace potřebují zvolit řešení, která lze rychle a bezproblémově integrovat do jejich stávajícího digitálního ekosystému.

Co hledat v řešení

Zvolte platformy, které lze templatizovat, aby je bylo možné snadno importovat a implementovat bez nutnosti budování a psaní komplexního kódu od začátku, jako jsou služby Enterprise Integration Platform as a Service (EiPaaS). Konkrétně tyto služby využívají funkce drag-and-drop, které jsou uživatelsky přívětivé, aby se mohly provádět změny bez nutnosti kódování.

To znamená, že protože jsou tak snadno použitelné, demokratizují přístup pro kontinuální efektivitu, aby členové týmu z různých oddělení mohli provádět změny bez strachu z vyvolání masivních přerušení.

Další důležitou considerací je audit, který pomáhá poskytovatelům zajistit, aby udržovali odpovědnost a spojovali body, aby data nezmizela. Akce, jako je sledování transakcí, protokolování transformací dat, dokumentace interakcí systému, monitorování bezpečnostních kontrol, měření výkonu a označení bodů selhání, by měly být nezbytné pro řešení těchto datových výzev.

Skutečně, auditní stopy slouží k nastavení organizací pro kontinuální úspěch ve správě dat. Nejenže zajišťují bezpečnost systému, aby se zajistilo lepší zpracování dat, ale jsou také cenné pro zlepšení obchodního logika, aby operace a pracovní postupy byly co nejvíce bezchybné.

Auditní stopy také umožňují týmům být co nejvíce proaktivními a informovanými a zůstat v obraze dat, pokud jde o jejich původ, čas logování a místo, kam jsou odeslána. To posiluje základ odpovědnosti ve整个 procesu zpracování, aby se minimalizovalo riziko chyb ve zpracování dat.

Nejlepší zdravotnická řešení jsou navržena tak, aby pokryla všechny aspekty správy dat, aby nebyla ponechána žádná kámen na kameni. Umělá inteligence není dokonalá, ale uvědomění si těchto rizik a příležitostí pomůže poskytovatelům využít ji co nejlépe ve zdravotnickém prostředí.

ge to minimize the risk of errors in data handling as much as possible. The best healthcare solutions are designed to cover all bases in data management, so no stone is left unturned. AI isn’t perfect, but keeping these risks and opportunities in mind will help providers make the most of it in the healthcare landscape.