De Farligste Data Blindspots i Sundhedssektoren og Hvordan Man Kan Løse Dem Succesfuldt

Data fortsætter med at være et betydeligt problem for sundhedssektoren, med øgende sikkerhedsbrud, besværlige systemer og data-redundanser, der undergraver kvaliteten af den leverede patientpleje.

Tilføjet til presset er, at det amerikanske sundheds- og socialeministerium (HSS) er ved at indføre strengere regler omkring interoperabilitet og håndtering af elektroniske patientjournaler (EHR), med transparens som topprioritet.

Det er dog klart, at teknologi har spillet en afgørende rolle i at strømline og organisere informationsdeling i branchen, hvilket er en betydelig fordel, når fremragende tjenester i høj grad afhænger af hastighed og præcision.

Sundhedsorganisationer har vendt sig til fremvoksende teknologier for at lette de voksende presser, hvilket kunne spare dem 360 milliarder dollars om året. Faktisk 85% af virksomheder investerer eller planlægger at investere i AI for at strømline processer og reducere forsinkelser i patientpleje. Teknologi nævnes som en topstrategisk prioritet i sundhedssektoren for 56% af virksomhederne i forhold til 34% i 2022, ifølge insights fra Bain & Company og KLAS Research.

Der er dog en række faktorer, som sundhedsydelere skal være opmærksomme på, når de søger at implementere avanceret teknologi, især når AI-løsninger kun er så gode som den information, der bruges til at træne dem.

Lad os kaste et blik på de største data-udfordringer i sundhedssektoren og teknologiens rolle i at lette dem.

Enorme Mængder af Data

Det er ingen hemmelighed, at sundhedsorganisationer har at gøre med en massiv mængde data, og det er kun voksende i størrelse: Inden næste år forventes sundhedsdata at nå 10 billioner gigabyte.

Den enorme mængde data, der skal gemmes, er en drivende kraft bag populariteten af cloud-lagring, selvom dette ikke er en problemfri løsning, især når det kommer til sikkerhed og interoperabilitet. Derfor foretrækker 69% af sundhedsorganisationer lokal cloud-lagring (dvs. private cloud på stedet).

Det kan dog let blive svært at håndtere af en række grunde. I særdeleshed skal denne enorme mængde data gemmes i år for at være HHS-kompatibel.

AI hjælper ydelere med at tackle denne udfordring ved at automatisere processer, der ellers er ressource-udmattende i forhold til mandskab og tid. Der findes en række løsninger på markedet, der er designet til at lette datahåndtering, enten det er i form af at spore patientdata via machine learning-integrationer med big data-analyse eller ved at bruge generativ AI til at accelerere diagnostik.

For at AI kan udføre sit arbejde godt, skal organisationer sikre, at de holder deres digitale økosystemer så interoperable som muligt for at minimere afbrydelser i dataudvekslinger, der har ødelæggende konsekvenser for patienternes velbefindende.

Desuden er det afgørende, at disse løsninger er skalerbare i forhold til en organisations fluktuerende behov i forhold til ydelse og proceskapacitet. At opgradere og erstatte løsninger, fordi de ikke kan skaleres, er en tidskrævende og dyrek proces, som få sundhedsydelere kan tillade sig. Det indebærer yderligere træning, omjustering af processer og sikring af, at interoperabiliteten ikke er kompromitteret med indførelsen af en ny teknologi.

Data Redundanser

Med al den data at håndtere og spore, er det ingen overraskelse, at tingene glider igennem sprækkerne, og i en branche, hvor liv er på spil, er data-redundanser det værste scenarie, der kun bidrager til at undergrave kvaliteten af patientplejen. Chokerende 24% af patientjournaler er duplikater, og denne udfordring forværres, når man konsoliderer informationer på tværs af multiple elektroniske patientjournaler (EMR).

AI har en stor rol at spille i håndtering af data-redundanser, hvor det hjælper virksomheder med at strømline processer og minimere datafejl. Automatiseringsløsninger er særligt nyttige i denne kontekst, hvor de accelererer dataindtastningsprocesser i sundhedsinformationssystemer (HIMS), reducerer risikoen for menneskelige fejl ved at oprette og vedligeholde mere præcise EHR og reducerer risikoen for duplikeret eller forkert information.

Det er dog ikke altid, at disse løsninger er fejlfrie, og organisationer skal prioritere fejl tolerance, når de integrerer dem i deres systemer. Det er afgørende at have visse foranstaltninger på plads, så softwaren kan fortsætte med at fungere ordentligt, når en komponent fejler.

Nøglemekanismer for fejl tolerance omfatter garanteret levering af data og information i tilfælde af systemfejl, data backup og genoprettelse, belastningsfordeling på tværs af multiple arbejdsgange og redundanshåndtering.

Dette sikrer i virkeligheden, at hjulene fortsætter med at dreje, indtil en systemadministrator er til stede for at manuelt løse problemet og forhindre afbrydelser i at bringe hele systemet til standsning. Fejl tolerance er en vigtig funktion at lede efter, når man vælger en løsning, så det kan hjælpe med at begrænse produktionsprocessen for sundhedsorganisationer.

Desuden er det afgørende for organisationer at sikre, at de har den rette ramme på plads for redundans og fejlforekomster. Det er her, datamodellering kommer ind i billedet, da det hjælper organisationer med at kortlægge krav og dataprocesser for at maksimere succes.

En advarsel dog: At opbygge de bedste datamodeller kræver analyse af alle de valgfrie oplysninger, der er afledt fra eksisterende data. Dette ermöglicerer den præcise identifikation af en patient og leverer hurtigt og relevant information om dem til hurtig, indsigt-drevet intervention. En ekstra fordel ved datamodellering er, at det er lettere at identificere API’er og kuratere dem til automatisk filtrering og håndtering af redundanser som data-duplikationer.

Fragmenteret og Siloet Data

Vi ved, at der er mange mobile dele i datahåndtering, men kombiner dette med den højhastighedsnatur af sundhedssektoren, og det er let en recept på katastrofe. Data-siloer er blandt de farligste blindspots i denne branche, og i liv eller død-situationer, hvor praktikere ikke kan få adgang til et komplet billede af en patients journal, er konsekvenserne langt mere end katastrofale.

Selvom AI og teknologi hjælper organisationer med at håndtere og procesdata, er integration af en masse API’er og nyt software ikke altid glat. Især hvis det kræver outsourcing af hjælp, hver gang en ny ændring eller opdatering foretages. Interoperabilitet og brugervenlighed er i centrum for at maksimere teknologiens rolle i sundhedsdatahåndtering og skal prioriteres af organisationer.

De fleste platforme er udvikler-orienterede, hvilket indebærer høje niveauer af kodning med komplekse værktøjer, der er ud over de fleste menneskers færdighedsniveauer. Dette begrænser de ændringer, der kan foretages inden for et system, og betyder, at hver gang en organisation ønsker at foretage en ændring, de skal outsource en trænet udvikler.

Det er en betydelig hovedpine for folk, der opererer i en branche, der virkelig ikke kan ofre mere tid og energi til unødvendigt komplicerede processer. Teknologi skal faciliterer øjeblikkelig handling, ikke hindre det, hvilket er hvorfor sundhedsydelere og organisationer skal vælge løsninger, der kan integreres hurtigt og ubesværet i deres eksisterende digitale økosystem.

Hvad Man Skal Lede Efter i en Løsning

Vælg platforme, der kan tematiseres, så de kan importeres og implementeres let uden at skulle bygge og skrive kompleks kode fra bunden, som f.eks. Enterprise Integration Platform as a Service (EiPaaS)-løsninger. Specifikt bruger disse tjenester træk-og-slip-funktioner, der er brugervenlige, så ændringer kan foretages uden behov for at kode.

Dette betyder, at fordi de er så lette at bruge, de demokratiserer adgangen til kontinuerlig effektivitet, så teammedlemmer på tværs af afdelinger kan implementere ændringer uden frygt for at forårsage massive afbrydelser.

En anden afgørende overvejelse er revision, der hjælper ydelere med at sikre, at de opretholder ansvarlighed og konsekvent forbinder punkterne, så data ikke forsvinder. Handlinger som at spore transaktioner, logge data-transformationer, dokumentere system-interaktioner, overvåge sikkerheds kontroller, måle ydelse og flagge fejlpunkter skal være uafviselige for at tackle disse data-udfordringer.

Faktisk hjælper revisionsstier organisationer med at opnå kontinuerlig succes i datahåndtering. Ikke kun styrker de systemets sikkerhed for at sikre bedre datahåndtering, men de er også værdifulde til at forbedre forretningslogik, så drifts- og procesarbejdsgange er så tætte som muligt.

Revisionsstier giver også holdene mulighed for at være så proaktive og opmærksomme som muligt og holde sig ajour med data i forhold til, hvor det kommer fra, hvornår det blev logget, og hvor det sendes. Dette styrker bundlinjen for ansvarlighed i hele behandlingsprocessen for at minimere risikoen for fejl i datahåndtering så meget som muligt.

De bedste sundheds-løsninger er designet til at dække alle aspekter af datahåndtering, så ingen sten bliver vendt. AI er ikke perfekt, men ved at være opmærksom på disse risici og muligheder kan ydelere få det bedste ud af det i sundhedslandskabet.

For at minimere risikoen for fejl i datahåndtering så meget som muligt skal de bedste sundheds-løsninger være designet til at dække alle aspekter af datahåndtering, så ingen sten bliver vendt. AI er ikke perfekt, men ved at være opmærksom på disse risici og muligheder kan ydelere få det bedste ud af det i sundhedslandskabet.