Τα Πιο Επικίνδυνα Τυφλά Σημεία Δεδομένων στη Υγεία και Πώς Να Τα Διορθώσετε Επιτυχώς

Τα δεδομένα συνεχίζουν να αποτελούν ένα σημαντικό πρόβλημα για τον κλάδο της υγείας, με αυξανόμενες παραβιάσεις ασφαλείας, δυσχερείς συστήματα και διπλότυπα δεδομένων που υπονομεύουν την ποιότητα των παρεχόμενων υπηρεσιών.

Προσθέτοντας στην πίεση, το Υπουργείο Υγείας και Κοινωνικών Υπηρεσιών των ΗΠΑ (HSS) είναι έτοιμο να εισάγει πιο αυστηρές κανονιστικές ρυθμίσεις γύρω από την διαλειτουργικότητα και τη διαχείριση των ηλεκτρονικών ιατρικών αρχείων (EHR), με τη διαφάνεια ως πρώτη προτεραιότητα.

Ωστόσο, είναι σαφές ότι η τεχνολογία έχει παίξει einen σημαντικό ρόλο στη διευκόλυνση και οργάνωση της ανταλλαγής πληροφοριών στον κλάδο, το οποίο είναι ένα σημαντικό πλεονέκτημα όταν οι εξαιρετικές υπηρεσίες εξαρτώνται από την ταχύτητα και την ακρίβεια.

Οι οργανώσεις υγείας έχουν στραφεί στις αναδυόμενες τεχνολογίες για να ανακουφίσουν τις αυξανόμενες πιέσεις, οι οποίες μπορούν να σώσουν μέχρι και 360 δισεκατομμύρια δολάρια ετησίως. Πράγματι, το 85% των εταιρειών επενδύουν ή σχεδιάζουν να επενδύσουν στην τεχνητή νοημοσύνη για να διευκολύνουν τις λειτουργίες και να μειώσουν τις καθυστερήσεις στη φροντίδα των ασθενών. Η τεχνολογία αναφέρεται ως πρώτη στρατηγική προτεραιότητα στην υγεία για το 56% των εταιρειών, έναντι 34% το 2022, σύμφωνα με έρευνα της Bain & Company και της KLAS Research.

Ωστόσο, υπάρχουν πολλοί παράγοντες που οι πάροχοι υγείας πρέπει να λαμβάνουν υπόψη όταν επιδιώκουν να αναπτύξουν προηγμένες τεχνολογίες, ιδιαίτερα考虑οντας ότι οι λύσεις της τεχνητής νοημοσύνης είναι τόσο καλές όσο και οι πληροφορίες που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευσή τους.

Ας δούμε τα μεγαλύτερα προβλήματα δεδομένων στον κλάδο της υγείας και τον ρόλο της τεχνολογίας στη διευκόλυνση τους.

Τεράστια Ποσά Δεδομένων

Δεν είναι μυστικό ότι οι οργανώσεις υγείας πρέπει να αντιμετωπίσουν ένα τεράστιο ποσό δεδομένων, και αυτό συνεχίζει να αυξάνεται: Μέχρι το επόμενο έτος, τα δεδομένα υγείας αναμένεται να φτάσουν τα 10 τρισεκατομμύρια γιγαμπάιτ.

Το τεράστιο ποσό δεδομένων που πρέπει να αποθηκευτεί είναι ένας βασικός παράγοντας που οδηγεί στην δημοτικότητα της αποθήκευσης στο cloud, αν και αυτό δεν είναι μια λύση χωρίς προβλήματα, ιδιαίτερα όταν πρόκειται για ασφάλεια και διαλειτουργικότητα. Για αυτόν τον λόγο, το 69% των οργανώσεων υγείας προτιμούν την τοπική αποθήκευση στο cloud (δηλαδή, ιδιωτικά cloud σε τοπικό επίπεδο).

Ωστόσο, αυτό μπορεί να γίνει εύκολα δύσκολο να διαχειριστεί για πολλούς λόγους. Συγκεκριμένα, αυτό το τεράστιο ποσό δεδομένων πρέπει να αποθηκευτεί για χρόνια για να είναι συμμόρφωση με τις απαιτήσεις του Υπουργείου Υγείας.

Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τους παρόχους να αντιμετωπίσουν αυτή την πρόκληση automatisοντας τις διαδικασίες που είναι αλλιώς εξαντλητικές σε όρους ανθρώπινου δυναμικού και χρόνου. Υπάρχουν πολλές λύσεις στην αγορά που σχεδιάστηκαν για να διευκολύνουν τη διαχείριση δεδομένων, είτε μέσω της παρακολούθησης των δεδομένων των ασθενών μέσω ολοκληρωμένων λύσεων μηχανικής μάθησης με ανάλυση μεγάλων δεδομένων είτε μέσω της利用σης της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης για να επιταχύνει τις διαγνώσεις.

Για την τεχνητή νοημοσύνη να κάνει τη δουλειά της καλά, οι οργανώσεις πρέπει να διασφαλίσουν ότι διατηρούν τα ψηφιακά τους οικοσυστήματα όσο το δυνατόν πιο διαλειτουργικά για να ελαχιστοποιήσουν τις διακοπές στις ανταλλαγές δεδομένων που έχουν καταστροφικές επιπτώσεις για την ευημερία των ασθενών.

Επιπλέον, είναι κρίσιμο ότι αυτές οι λύσεις είναι ευέλικτες σύμφωνα με τις μεταβαλλόμενες ανάγκες των οργανώσεων σε όρους απόδοσης και ικανοτήτων επεξεργασίας. Η αναβάθμιση και η αντικατάσταση λύσεων επειδή δεν μπορούν να κλιμακωθούν είναι μια χρονοβόρα και ακριβή διαδικασία που λίγες οργανώσεις υγείας μπορούν να αντέξουν. Αυτό σημαίνει περαιτέρω εκπαίδευση, επανασυντονισμός διαδικασιών και διασφάλιση ότι η διαλειτουργικότητα δεν έχει υπονομευθεί με την εισαγωγή μιας νέας τεχνολογίας.

Διπλότυπα Δεδομένων

Με όλα αυτά τα δεδομένα να διαχειρίζονται και να παρακολουθούνται, δεν είναι έκπληξη ότι πράγματα περνούν από τις ρωγμές, και σε einen κλάδο όπου οι ζωές είναι σε κίνδυνο, τα διπλότυπα δεδομένων είναι το χειρότερο σενάριο που μόνο υπονομεύει την ποιότητα της φροντίδας των ασθενών. Shockingly, το 24% των αρχείων ασθενών είναι διπλότυπα, και αυτή η πρόκληση είναι χειρότερη όταν συνδυάζεται με την ενοποίηση πληροφοριών από πολλαπλά ηλεκτρονικά ιατρικά αρχεία (EMR).

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει einen σημαντικό ρόλο στη διαχείριση των διπλοτύπων δεδομένων, βοηθώντας τις εταιρείες να διευκολύνουν τις λειτουργίες και να ελαχιστοποιήσουν τα λάθη δεδομένων. Οι λύσεις αυτοματοποίησης είναι ιδιαίτερα χρήσιμες σε αυτό το контέκστ, επιταχύνοντας τις διαδικασίες εισαγωγής δεδομένων στα συστήματα διαχείρισης πληροφοριών υγείας (HIMS), μειώνοντας τον κίνδυνο ανθρώπινου λάθους στη δημιουργία και τη διατήρηση πιο ακριβών ηλεκτρονικών αρχείων υγείας (EHR) και μειώνοντας τους κινδύνους διπλότυπων ή λανθασμένων πληροφοριών.

Ωστόσο, αυτές οι λύσεις δεν είναι πάντα άμεσες, και οι οργανώσεις πρέπει να προτεραιότητα την αντοχή σε λάθη όταν τις ενσωματώνουν στα συστήματά τους. Είναι κρίσιμο να υπάρχουν bestimmμένα μέτρα σε θέση να διασφαλίσουν ότι όταν ένα συστατικό αποτύχει, το λογισμικό μπορεί να συνεχίσει να λειτουργεί σωστά.

Κεντρικά μηχανήματα της αντοχής σε λάθη περιλαμβάνουν την εγγυημένη παράδοση δεδομένων και πληροφοριών σε περιπτώσεις αποτυχίας συστήματος, την αποθήκευση και ανάκτηση δεδομένων, την ισορροπία φόρτου σε πολλαπλά ροή εργασιών και τη διαχείριση διπλοτύπων.

Αυτό ουσιαστικά διασφαλίζει ότι τα πράγματα συνεχίζουν να κινούνται μέχρις ότου ένας διαχειριστής συστήματος είναι διαθέσιμος για να αντιμετωπίσει το πρόβλημα και να αποτρέψει τις διακοπές από το να σταματήσουν ολόκληρο το σύστημα. Η αντοχή σε λάθη είναι ένα εξαιρετικό χαρακτηριστικό να αναζητήσετε όταν επιλέγετε μια λύση, έτσι μπορεί να βοηθήσει να στενεύσει την αναζήτηση προϊόντων για τις οργανώσεις υγείας.

Επιπλέον, είναι κρίσιμο για τις οργανώσεις να διασφαλίσουν ότι έχουν το σωστό πλαίσιο για την αναπαραγωγή και τα λάθη. Αυτό είναι όπου η μοντελοποίηση δεδομένων έρχεται, καθώς βοηθά τις οργανώσεις να χαρτογραφήσουν τις απαιτήσεις και τις διαδικασίες δεδομένων για να μεγιστοποιήσουν την επιτυχία.

Μια λέξη προειδοποίησης, όμως: η κατασκευή των καλύτερων μοντέλων δεδομένων απαιτεί την ανάλυση όλων των εναλλακτικών πληροφοριών που προέρχονται από τα προϋπάρχοντα δεδομένα. Αυτό ermöglicht την ακριβή ταυτοποίηση ενός ασθενή και την παράδοση έγκαιρης και σχετικής πληροφόρησης για γρήγορη, εμπνευσμένη από την έρευνα παρέμβαση. Ένα επιπλέον πλεονέκτημα της μοντελοποίησης δεδομένων είναι ότι είναι πιο εύκολο να εντοπιστούν οι API και να επιλεγούν για την αυτόματη φιλτράρισή τους και την αντιμετώπιση των διπλοτύπων, όπως τα διπλά δεδομένα.

Θραυσματισμένα και Απομονωμένα Δεδομένα

Ξέρουμε ότι υπάρχουν πολλά κινούμενα μέρη στη διαχείριση δεδομένων, αλλά όταν συνδυάζεται με την ταχεία φύση της υγείας, είναι εύκολα μια συνταγή για καταστροφή. Τα θραυσματισμένα δεδομένα είναι μεταξύ των πιο επικίνδυνων τυφλών σημείων σε αυτόν τον κλάδο, και σε καταστάσεις όπου οι γιατροί δεν μπορούν να έχουν πρόσβαση σε μια πλήρη εικόνα του αρχείου του ασθενή, οι συνέπειες είναι πέρα από καταστροφικές.

Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη και η τεχνολογία βοηθούν τις οργανώσεις να διαχειρίζονται και να επεξεργάζονται δεδομένα, η ενσωμάτωση πολλών API και νέου λογισμικού δεν είναι πάντα ομαλή, ιδιαίτερα εάν απαιτεί την εξωτερική βοήθεια κάθε φορά που γίνεται μια αλλαγή ή ενημέρωση. Η διαλειτουργικότητα και η χρηστικότητα είναι στο επίκεντρο της μεγιστοποίησης του ρόλου της τεχνολογίας στη διαχείριση δεδομένων υγείας και πρέπει να προτεραιότητα από τις οργανώσεις.

Τα περισσότερα πλαίσια είναι προγραμματισμένα, εμπλέκοντας υψηλά επίπεδα κωδικοποίησης με σύνθετα εργαλεία που είναι πέρα από τις δεξιότητες της mayoría. Αυτό περιορίζει τις αλλαγές που μπορούν να γίνουν μέσα σε ένα σύστημα και σημαίνει ότι κάθε φορά που μια οργάνωση θέλει να κάνει μια αλλαγή, πρέπει να εξωτερικεύσει έναν εκπαιδευμένο προγραμματιστή.

Αυτό είναι ένα σημαντικό πονοκέφαλο για τους ανθρώπους που λειτουργούν σε einen κλάδο που πραγματικά δεν μπορεί να θυσιάσει περισσότερο χρόνο και ενέργεια σε απαραίτητα περίπλοκες διαδικασίες. Η τεχνολογία πρέπει να διευκολύνει την άμεση δράση, όχι να την εμποδίζει, και αυτό είναι γιατί οι πάροχοι υγείας και οι οργανώσεις πρέπει να επιλέξουν λύσεις που μπορούν να ενσωματωθούν γρήγορα και ομαλά στο υπάρχον ψηφιακό οικοσύστημα.

Τι Να Ψάχνετε Σε Μια Λύση

Επιλέξτε πλαίσια που μπορούν να προτυποποιηθούν ώστε να μπορούν να εισαχθούν και να εφαρμοστούν εύκολα χωρίς να χρειάζεται να κατασκευαστεί και να γραφτεί σύνθετος κώδικας από την αρχή, όπως οι λύσεις της ΕιPaaS (Enterprise Integration Platform as a Service). Συγκεκριμένα, αυτές οι υπηρεσίες χρησιμοποιούν χαρακτηριστικά drag-and-drop που είναι φιλικά προς τον χρήστη, ώστε οι αλλαγές να μπορούν να γίνουν χωρίς την ανάγκη για κωδικοποίηση.

Αυτό σημαίνει ότι επειδή είναι τόσο εύχρηστα, δημοκρατίζουν την πρόσβαση για συνεχή αποδοτικότητα, ώστε τα μέλη της ομάδας από διάφορα τμήματα να μπορούν να εφαρμόσουν αλλαγές χωρίς φόβο να προκαλέσουν μεγάλες διακοπές.

Ένα άλλο κρίσιμο ζήτημα είναι η εποπτεία, η οποία βοηθά τους παρόχους να διασφαλίσουν ότι διατηρούν την ευθύνη και συνδέουν συνεχώς τις κουκκίδες, ώστε τα δεδομένα να μην χαθούν. Ενέργειες όπως η παρακολούθηση των συναλλαγών, η καταγραφή των μετασχηματισμών δεδομένων, η τεκμηρίωση των συναλλαγών συστήματος, η παρακολούθηση των ελέγχων ασφαλείας, η μέτρηση της απόδοσης και η σημείωση των σημείων αποτυχίας πρέπει να είναι αδιαπραγμάτευτες για την αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων δεδομένων.

Πράγματι, τα ίχνη εποπτείας εξυπηρετούν για να ρυθμίσουν τις οργανώσεις για συνεχή επιτυχία στη διαχείριση δεδομένων. Όχι μόνο ενισχύουν την ασφάλεια του συστήματος για να διασφαλίσουν καλύτερη διαχείριση δεδομένων, αλλά είναι επίσης πολύτιμα για την ενίσχυση της επιχειρηματικής λογικής, ώστε οι λειτουργίες και οι ροές εργασιών να είναι όσο το δυνατόν πιο ασφαλείς.

Τα ίχνη εποπτείας επίσης ενδυναμώνουν τις ομάδες να είναι όσο το δυνατόν πιο προσεκτικές και να παρακολουθούν τα δεδομένα σε όρους από πού προέρχονται, πότε καταγράφηκαν και πού στάλθηκαν. Αυτό ενισχύει τη βάση της ευθύνης σε όλη τη διαδικασία επεξεργασίας για να ελαχιστοποιήσει τον κίνδυνο λαθών στη διαχείριση δεδομένων όσο το δυνατόν.

Οι καλύτερες λύσεις υγείας είναι σχεδιασμένες για να καλύψουν όλες τις βάσεις στη διαχείριση δεδομένων, ώστε να μην μείνει κανένα λάθος. Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι τέλεια, αλλά η διατήρηση αυτών των κινδύνων και ευκαιριών στο νου θα βοηθήσει τους παρόχους να κάνουν το καλύτερο από αυτήν στην τοπική υγεία για να μειώσουν τον κίνδυνο λαθών στη διαχείριση δεδομένων όσο το δυνατόν.

Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι τέλεια, αλλά διατηρώντας αυτούς τους κινδύνους και τις ευκαιρίες στο νου, θα βοηθήσει τους παρόχους να κάνουν το καλύτερο από αυτήν στην τοπική υγεία για να μειώσουν τον κίνδυνο λαθών στη διαχείριση δεδομένων όσο το δυνατόν. Η καλύτερη λύση υγείας είναι σχεδιασμένη για να καλύψει όλες τις βάσεις στη διαχείριση δεδομένων, ώστε να μην μείνει κανένα λάθος. Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι τέλεια, αλλά διατηρώντας αυτούς τους κινδύνους και τις ευκαιρίες στο νου, θα βοηθήσει τους παρόχους να κάνουν το καλύτερο από αυτήν στην τοπική υγεία για να μειώσουν τον κίνδυνο λαθών στη διαχείριση δεδομένων όσο το δυνατόν.