Die gefährlichsten Datenblindstellen im Gesundheitswesen und wie man sie erfolgreich behebt

Daten sind nach wie vor ein großes Problem für die Gesundheitsbranche, mit zunehmenden Sicherheitsverletzungen, umständlichen Systemen und Datenredundanzen, die die Qualität der medizinischen Versorgung untergraben.

Der Druck wird durch die geplante Einführung strengerer Vorschriften durch das US-amerikanische Gesundheitsministerium (HSS) erhöht, um die Interoperabilität und Transparenz von Gesundheitsinformationen zu verbessern, mit strengeren Regulierungen rund um die Interoperabilität und den Umgang mit elektronischen Gesundheitsakten (EHRs), wobei Transparenz ein Top-Priorität ist.

Es ist jedoch klar, dass die Technologie eine wichtige Rolle bei der Vereinfachung und Organisation des Informationsaustauschs in der Branche gespielt hat, was ein erheblicher Vorteil ist, wenn hervorragende Dienstleistungen stark von Geschwindigkeit und Genauigkeit abhängen.

Gesundheitsorganisationen haben aufgrund der wachsenden Druck auf die Branche auf neue Technologien zurückgegriffen, um die Belastung zu lindern, was jährlich bis zu 360 Milliarden Dollar sparen könnte. Tatsächlich planen 85% der Unternehmen Investitionen in KI, um die Abläufe zu rationalisieren und Verzögerungen in der Patientenversorgung zu reduzieren. Die Technologie ist für 56% der Unternehmen im Gesundheitswesen ein Top-Priorität, gegenüber 34% im Jahr 2022, laut Erkenntnissen von Bain & Company und KLAS Research.

Es gibt jedoch eine Reihe von Faktoren, auf die Gesundheitsanbieter bei der Implementierung neuer Technologien achten sollten, insbesondere wenn man bedenkt, dass KI-Lösungen nur so gut sind wie die Informationen, die zur Schulung verwendet werden.

Lassen Sie uns einen Blick auf die größten Datenprobleme im Gesundheitswesen werfen und die Rolle der Technologie bei der Lösung dieser Probleme.

Enorme Datenmengen

Es ist kein Geheimnis, dass Gesundheitsorganisationen mit einer riesigen Menge an Daten konfrontiert sind, und diese Menge wächst ständig: Bis zum nächsten Jahr wird die Gesundheitsdatenmenge voraussichtlich 10 Billionen Gigabyte erreichen.

Die enorme Datenmenge, die gespeichert werden muss, ist ein wichtiger Treiber für die Popularität von Cloud-Speicher, obwohl dies keine problemlose Lösung ist, insbesondere wenn es um Sicherheit und Interoperabilität geht. Deshalb bevorzugen 69% der Gesundheitsorganisationen lokale Cloud-Speicher (d. h. private Clouds vor Ort).

Dies kann jedoch leicht zu einem Managementproblem werden, und zwar aus mehreren Gründen. Insbesondere muss diese riesige Datenmenge über Jahre hinweg gespeichert werden, um die Anforderungen des HHS zu erfüllen.

KI hilft den Anbietern, diese Herausforderung zu meistern, indem sie ressourcenintensive Prozesse automatisieren. Es gibt eine Vielzahl von Lösungen auf dem Markt, die darauf abzielen, das Datenmanagement zu erleichtern, sei es durch die Verfolgung von Patientendaten mithilfe von Machine-Learning-Integrationen mit Big-Data-Analytics oder durch die Verwendung von generativer KI, um die Diagnose zu beschleunigen.

Damit KI ihre Aufgabe gut erfüllen kann, müssen die Organisationen sicherstellen, dass sie ihre digitalen Ökosysteme so interoperabel wie möglich halten, um Unterbrechungen im Daten Austausch zu minimieren, die verheerende Auswirkungen auf die Patientenversorgung haben können.

Darüber hinaus ist es wichtig, dass diese Lösungen skalierbar sind, um den wechselnden Bedürfnissen der Organisation in Bezug auf Leistung und Verarbeitungskapazitäten gerecht zu werden. Die Aufrüstung und Ersetzung von Lösungen, die nicht skalierbar sind, ist ein zeitaufwändiger und teurer Prozess, den sich nur wenige Gesundheitsanbieter leisten können. Denn dies bedeutet weitere Schulungen, die Neuausrichtung von Prozessen und die Gewährleistung, dass die Interoperabilität durch die Einführung neuer Technologien nicht beeinträchtigt wird.

Datenredundanzen

Mit all den Daten, die verwaltet und verfolgt werden müssen, ist es kein Wunder, dass Dinge durch die Lücken fallen, und in einer Branche, in der Menschenleben auf dem Spiel stehen, sind Datenredundanzen ein Worst-Case-Szenario, das nur die Qualität der Patientenversorgung untergräbt. Erstaunlicherweise sind 24% der Patientenakten Duplikate, und diese Herausforderung wird verschlimmert, wenn Informationen aus mehreren elektronischen Patientenakten (EMR) konsolidiert werden.

KI spielt eine wichtige Rolle bei der Bewältigung von Datenredundanzen, indem sie Unternehmen hilft, die Abläufe zu rationalisieren und Datenfehler zu minimieren. Automatisierungslösungen sind besonders nützlich in diesem Zusammenhang, da sie die Dateneingabe in Health-Information-Management-Systemen (HIMS) beschleunigen, das Risiko von Fehlern bei der Erstellung und Pflege von EHRs verringern und das Risiko von doppelten oder falschen Informationen senken.

Diese Lösungen sind jedoch nicht immer fehlerfrei, und die Organisationen müssen die Fehlertoleranz priorisieren, wenn sie diese Lösungen in ihre Systeme integrieren. Es ist wichtig, bestimmte Maßnahmen zu ergreifen, damit das Software-System auch dann ordnungsgemäß funktioniert, wenn ein Komponent ausfällt.

Wichtige Mechanismen der Fehlertoleranz umfassen die garantierte Lieferung von Daten und Informationen im Falle eines Systemfehlers, die Datensicherung und -wiederherstellung, die Lastverteilung über mehrere Workflows und das Redundanzmanagement.

Dies stellt sicher, dass das System auch dann weiterläuft, wenn ein Systemadministrator verfügbar ist, um das Problem manuell zu beheben und Unterbrechungen zu verhindern, die das gesamte System zum Stillstand bringen. Die Fehlertoleranz ist ein wichtiges Merkmal, auf das bei der Auswahl einer Lösung geachtet werden sollte, um die Suche nach Produkten für Gesundheitsorganisationen zu erleichtern.

Darüber hinaus ist es wichtig, dass die Organisationen sicherstellen, dass sie das richtige Framework für Redundanz und Fehler haben. Dazu gehört die Datenmodellierung, die Organisationen hilft, Anforderungen und Datenprozesse zu kartieren, um den Erfolg zu maximieren.

Ein Wort der Warnung jedoch: Die Erstellung der besten Datenmodelle erfordert die Analyse aller optionalen Informationen, die aus den vorherigen Daten abgeleitet werden. Dies ermöglicht die genaue Identifizierung eines Patienten und liefert zeitnahe und relevante Informationen über ihn für eine schnelle, einblicksgetriebene Intervention. Ein zusätzlicher Vorteil der Datenmodellierung ist, dass es einfacher ist, APIs zu identifizieren und zu kuratieren, um automatisch Redundanz wie Datenverdopplungen zu filtern und zu bearbeiten.

Fragmentierte und isolierte Daten

Wir wissen, dass es viele bewegliche Teile im Datenmanagement gibt, aber wenn man dies mit der schnellen Natur des Gesundheitswesens kombiniert, ist es leicht ein Rezept für eine Katastrophe. Daten-Silos sind unter den gefährlichsten Blindstellen in dieser Branche, und in lebensbedrohlichen Situationen, in denen Praktiker nicht in der Lage sind, ein vollständiges Bild der Patientenakte zu erhalten, sind die Folgen katastrophal.

Während KI und Technologie den Organisationen helfen, Daten zu verwalten und zu verarbeiten, ist die Integration von APIs und neuer Software nicht immer einfach, insbesondere wenn dies die Hilfe von externen Fachleuten erfordert, wenn eine neue Änderung oder ein Update vorgenommen wird. Interoperabilität und Benutzerfreundlichkeit stehen im Mittelpunkt der Maximierung der Rolle der Technologie bei der Verarbeitung von Gesundheitsdaten und sollten von den Organisationen priorisiert werden.

Die meisten Plattformen sind entwicklerzentriert und erfordern hohe Codierkenntnisse mit komplexen Tools, die über die Fähigkeiten der meisten Menschen hinausgehen. Dies begrenzt die Änderungen, die innerhalb eines Systems vorgenommen werden können, und bedeutet, dass jedes Mal, wenn eine Organisation eine Änderung vornehmen möchte, sie einen ausgebildeten Entwickler beauftragen muss.

Dies ist ein erheblicher Kopfschmerz für Menschen, die in einer Branche tätig sind, die nicht mehr Zeit und Energie für unnötig komplizierte Prozesse opfern kann. Die Technologie sollte instantane Aktionen ermöglichen, nicht behindern, und deshalb müssen Gesundheitsanbieter und -organisationen Lösungen wählen, die schnell und nahtlos in ihre bestehenden digitalen Ökosysteme integriert werden können.

Was man bei einer Lösung beachten sollte

Wählen Sie Plattformen, die templatisiert werden können, so dass sie leicht importiert und implementiert werden können, ohne dass komplexe Code von Grund auf geschrieben werden muss, wie z. B. Enterprise-Integration-Platform-as-a-Service-(EiPaaS)-Lösungen. Insbesondere verwenden diese Dienste Drag-and-Drop-Funktionen, die benutzerfreundlich sind, so dass Änderungen vorgenommen werden können, ohne dass Code geschrieben werden muss.

Dies bedeutet, dass sie aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit den Zugang für kontinuierliche Effizienzsteigerung demokratisieren, so dass Teammitglieder aus verschiedenen Abteilungen Änderungen vornehmen können, ohne Angst vor massiven Störungen haben zu müssen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Überwachung, die es den Anbietern ermöglicht, die Verantwortung zu gewährleisten und kontinuierlich die Punkte zu verbinden, damit Daten nicht verloren gehen. Aktionen wie die Verfolgung von Transaktionen, die Protokollierung von DatenTransformationen, die Dokumentation von Systeminteraktionen, die Überwachung von Sicherheitskontrollen, die Messung der Leistung und die Markierung von Fehlerpunkten sollten unverhandelbar sein, um diese Datenherausforderungen zu meistern.

Tatsächlich tragen Überwachungsprotokolle dazu bei, Organisationen auf kontinuierlichen Erfolg im Datenmanagement vorzubereiten. Sie stärken nicht nur die Sicherheit des Systems, um ein besseres Datenmanagement zu gewährleisten, sondern sind auch wertvoll für die Verbesserung der Geschäftslogik, damit die Abläufe und Prozessworkflows so sicher wie möglich sind.

Überwachungsprotokolle ermöglichen es den Teams auch, proaktiv und wachsam zu sein und auf dem Laufenden zu bleiben, was die Daten angeht, einschließlich ihrer Herkunft, des Zeitpunkts, an dem sie protokolliert wurden, und des Ortes, an dem sie gesendet werden. Dies stärkt die Verantwortung in der gesamten Verarbeitungsphase, um das Risiko von Fehlern im Datenmanagement so gering wie möglich zu halten.

Die besten Gesundheitslösungen sind darauf ausgelegt, alle Aspekte des Datenmanagements abzudecken, damit kein Stein auf dem anderen bleibt. KI ist nicht perfekt, aber wenn man diese Risiken und Chancen im Auge behält, können die Anbieter das Beste aus ihr im Gesundheitswesen herausholen.

Um das Risiko von Fehlern im Datenmanagement so gering wie möglich zu halten, sollten die besten Gesundheitslösungen so konzipiert sein, dass sie alle Aspekte des Datenmanagements abdecken, damit kein Stein auf dem anderen bleibt. KI ist nicht perfekt, aber wenn man diese Risiken und Chancen im Auge behält, können die Anbieter das Beste aus ihr im Gesundheitswesen herausholen, um das Risiko von Fehlern im Datenmanagement so gering wie möglich zu halten. Die besten Gesundheitslösungen sind darauf ausgelegt, alle Aspekte des Datenmanagements abzudecken, damit kein Stein auf dem anderen bleibt. KI ist nicht perfekt, aber wenn man diese Risiken und Chancen im Auge behält, können die Anbieter das Beste aus ihr im Gesundheitswesen herausholen, um das Risiko von Fehlern im Datenmanagement so gering wie möglich zu halten. Die besten Gesundheitslösungen sind darauf ausgelegt, alle Aspekte des Datenmanagements abzudecken, damit kein Stein auf dem anderen bleibt. KI ist nicht perfekt, aber wenn man diese Risiken und Chancen im Auge behält, können die Anbieter das Beste aus ihr im Gesundheitswesen herausholen.