Los Puntos Ciegos de Datos más Peligrosos en la Atención Médica y Cómo Solucionarlos con Éxito

Los datos siguen siendo un punto débil significativo para la industria de la atención médica, con un aumento en las violaciones de seguridad, sistemas engorrosos y redundancias de datos que socavan la calidad de la atención brindada.

Sumando a la presión, el Departamento de Salud y Servicios Humanos de EE. UU. (HSS) está a punto de introducir regulaciones más estrictas en torno a la interoperabilidad y el manejo de registros electrónicos de salud (EHR), con la transparencia como prioridad principal.

Sin embargo, está claro que la tecnología ha desempeñado un papel crucial en la organización y el flujo de información en la industria, lo que es una ventaja significativa cuando los servicios destacados dependen en gran medida de la velocidad y la precisión.

Las organizaciones de atención médica han estado recurriendo a tecnologías emergentes para aliviar las crecientes presiones, lo que podría ahorrarles $360 mil millones anualmente. De hecho, el 85% de las empresas están invirtiendo o planeando invertir en IA para agilizar las operaciones y reducir los retrasos en la atención al paciente. La tecnología es citada como una prioridad estratégica principal en la atención médica para el 56% de las empresas, en comparación con el 34% en 2022, según informes de Bain & Company y KLAS Research.

Sin embargo, hay una serie de factores que los proveedores de atención médica deben tener en cuenta al considerar la implementación de tecnologías avanzadas, especialmente considerando que las soluciones de IA son tan buenas como la información utilizada para entrenarlas.

Veamos los mayores puntos débiles de datos en la atención médica y el papel de la tecnología en la mitigación de ellos.

Cantidades Enormes de Datos

No es un secreto que las organizaciones de atención médica tienen que lidiar con una cantidad masiva de datos, y esta cantidad solo está creciendo: para el próximo año, se espera que los datos de atención médica alcancen los 10 billones de gigabytes.

La gran cantidad de datos que necesitan ser almacenados es una fuerza impulsora detrás de la popularidad del almacenamiento en la nube, aunque esto no es una solución libre de problemas, especialmente cuando se trata de seguridad y interoperabilidad. Es por eso que el 69% de las organizaciones de atención médica prefieren el almacenamiento en la nube localizado (es decir, nubes privadas en las instalaciones).

Sin embargo, esto puede volverse fácilmente difícil de gestionar por una serie de razones. En particular, esta gran cantidad de datos debe almacenarse durante años para cumplir con las regulaciones de HHS.

La IA está ayudando a los proveedores a abordar este desafío automatizando procesos que de otro modo serían agotadores en términos de mano de obra y tiempo. Hay una gran variedad de soluciones en el mercado diseñadas para facilitar la gestión de datos, ya sea en la forma de seguimiento de datos de pacientes a través de integraciones de aprendizaje automático con análisis de macrodatos o utilizando IA generativa para acelerar los diagnósticos.

Para que la IA haga su trabajo bien, las organizaciones deben asegurarse de que estén manteniendo sus ecosistemas digitales lo más interoperables posible para minimizar las interrupciones en los intercambios de datos que tienen consecuencias devastadoras para el bienestar de los pacientes.

Además, es crucial que estas soluciones sean escalables según las necesidades fluctuantes de una organización en términos de rendimiento y capacidades de procesamiento. Actualizar y reemplazar soluciones porque no pueden escalar es un proceso costoso y consume mucho tiempo que pocos proveedores de atención médica pueden permitirse. Esto se debe a que significa más capacitación, realineación de procesos y garantizar que la interoperabilidad no se ha comprometido con la introducción de una nueva tecnología.

Redundancias de Datos

Con toda la información que gestionar y rastrear, no es de extrañar que las cosas se deslicen por las grietas, y en una industria donde las vidas están en juego, las redundancias de datos son un escenario de peor caso que solo sirve para socavar la calidad de la atención al paciente. Sorprendentemente, el 24% de los registros de pacientes son duplicados, y este desafío se ve agravado cuando se consolida información a través de múltiples registros electrónicos de salud (EMR).

La IA tiene un papel importante que desempeñar en el manejo de redundancias de datos, ayudando a las empresas a agilizar las operaciones y minimizar los errores de datos. Las soluciones de automatización son especialmente útiles en este contexto, acelerando los procesos de entrada de datos en los sistemas de gestión de información de salud (HIMS), reduciendo el riesgo de error humano en la creación y mantenimiento de registros electrónicos de salud (EHR) más precisos, y reduciendo los riesgos de información duplicada o incorrecta.

Sin embargo, estas soluciones no siempre son perfectas, y las organizaciones necesitan priorizar la tolerancia a fallos al integrarlas en sus sistemas. Es vital tener ciertas medidas en lugar para que, cuando un componente falle, el software pueda seguir funcionando correctamente.

Los mecanismos clave de tolerancia a fallos incluyen la entrega garantizada de datos e información en casos de fallo del sistema, la copia de seguridad y la recuperación de datos, el equilibrio de carga en múltiples flujos de trabajo y la gestión de redundancias.

Esto garantiza que las ruedas sigan girando hasta que un administrador del sistema esté disponible para abordar manualmente el problema y prevenir interrupciones que detengan todo el sistema. La tolerancia a fallos es una característica importante que buscar en una solución, por lo que puede ayudar a reducir la búsqueda de productos para las organizaciones de atención médica.

Además, es crucial que las organizaciones se aseguren de tener el marco adecuado para la redundancia y los errores. Es ahí donde entra en juego la modelización de datos, ya que ayuda a las organizaciones a trazar los requisitos y los procesos de datos para maximizar el éxito.

Una palabra de precaución, sin embargo: construir los mejores modelos de datos implica analizar toda la información opcional derivada de los datos preexistentes. Esto permite la identificación precisa de un paciente y proporciona información oportuna y relevante sobre él para una intervención rápida y basada en conocimientos. Una ventaja adicional de la modelización de datos es que es más fácil identificar las API y curarlas para filtrar y abordar automáticamente las redundancias, como las duplicaciones de datos.

Datos Fragmentados y Aislados

Sabemos que hay muchas partes móviles en la gestión de datos, pero combinar esto con la naturaleza de alta velocidad de la atención médica y es fácilmente una receta para el desastre. Los silos de datos son algunos de los puntos ciegos más peligrosos en esta industria, y en situaciones de vida o muerte donde los profesionales no pueden acceder a una imagen completa del registro de un paciente, las consecuencias son más allá de las catastróficas.

Mientras que la IA y la tecnología están ayudando a las organizaciones a gestionar y procesar datos, integrar un montón de API y nuevo software no siempre es suave, particularmente si requiere ayuda externa cada vez que se realiza un cambio o actualización. La interoperabilidad y la usabilidad están en el corazón de maximizar el papel de la tecnología en la gestión de datos de atención médica y deben ser priorizadas por las organizaciones.

La mayoría de las plataformas son centradas en el desarrollador, lo que implica altos niveles de codificación con herramientas complejas que están más allá de las habilidades de la mayoría de las personas. Esto limita los cambios que se pueden realizar dentro de un sistema y significa que cada vez que una organización quiere realizar un cambio, debe contratar a un desarrollador capacitado.

Eso es un gran dolor de cabeza para las personas que operan en una industria que realmente no puede sacrificar más tiempo y energía a procesos innecesariamente complicados. La tecnología debe facilitar la acción instantánea, no obstaculizarla, por lo que los proveedores y organizaciones de atención médica necesitan optar por soluciones que puedan integrarse rápidamente y sin problemas en su ecosistema digital existente.

Qué Buscar en una Solución

Opte por plataformas que puedan ser templatizadas para que puedan importarse y implementarse fácilmente sin tener que construir y escribir código complejo desde cero, como las soluciones de Enterprise Integration Platform as a Service (EiPaaS). En particular, estos servicios utilizan características de arrastrar y soltar que son fáciles de usar para que los cambios puedan realizarse sin necesidad de codificar.

Esto significa que, debido a que son tan fáciles de usar, democratizan el acceso para la eficiencia continua, por lo que los miembros del equipo de todo el departamento pueden implementar cambios sin temor a causar interrupciones masivas.

Otra consideración vital es la auditoría, que ayuda a los proveedores a garantizar que mantienen la rendición de cuentas y conectan los puntos de manera constante para que los datos no se pierdan. Acciones como el seguimiento de transacciones, la registrazione de transformaciones de datos, la documentación de interacciones del sistema, la supervisión de controles de seguridad, la medición del rendimiento y la señalización de puntos de fallo deben ser innegociables para abordar estos desafíos de datos.

De hecho, los registros de auditoría sirven para preparar a las organizaciones para el éxito continuo en la gestión de datos. No solo fortalecen la seguridad del sistema para garantizar una mejor gestión de datos, sino que también son valiosos para mejorar la lógica empresarial para que las operaciones y los flujos de trabajo de procesos sean lo más herméticos posible.

Los registros de auditoría también permiten a los equipos ser lo más proactivos y alertas posible y mantenerse al tanto de los datos en términos de su origen, cuándo se registraron y a dónde se envían. Esto fortalece la responsabilidad en toda la etapa de procesamiento para minimizar el riesgo de errores en la gestión de datos tanto como sea posible.

Las mejores soluciones de atención médica están diseñadas para cubrir todos los aspectos de la gestión de datos, por lo que no se deja piedra sin voltear. La IA no es perfecta, pero tener en cuenta estos riesgos y oportunidades ayudará a los proveedores a aprovechar al máximo en el panorama de la atención médica.

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