Terveydenhuollon vaarallisimmat tietovirheet ja miten niitä voidaan menestyksekkäästi korjata

Data on edelleen merkittävä haaste terveydenhuollon alalla, jossa turvallisuusloukkaukset, kömpelöt järjestelmät ja tietojen redundanssit heikentävät potilashuoltoa.

Yhdysvaltain terveys- ja sosiaaliministeriö (HSS) aikoo esittää tiukemmat säännöt terveydenhuollon tietojen vaihtoa ja sähköisten potilastietojen (EHR) käsittelyä koskien, ja avoimuus on ylin prioriteetti.

Teknologia on kuitenkin osoittanut olevansa tärkeä tekijä terveydenhuollon tietojen järjestämisessä ja jakamisessa, mikä on suuri etu, kun erinomaiset palvelut riippuvat nopeudesta ja tarkkuudesta.

Terveydenhuollon organisaatiot ovat kääntyneet uusimman teknologian puoleen, jotta ne voivat helpottaa kasvavia paineita, mikä voi mahdollisesti säästää heille 360 miljardia dollaria vuodessa. Itse asiassa 85 prosenttia yrityksistä on jo panostamassa tai aikoo panostaa tekoälyyn, jotta ne voivat tehostaa toimintojaan ja vähentää potilashuollon viiveitä. Teknologia on terveydenhuollon yritysten ensisijainen strateginen prioriteetti 56 prosentilla, kun vuonna 2022 vastaava luku oli 34 prosenttia, kuten Bain & Company ja KLAS Research ovat todenneet.

On kuitenkin useita tekijöitä, joita terveydenhuollon toimijoilla tulisi olla tietoisia, kun he harkitsevat edistyneen teknologian käyttöönottoa, erityisesti ottaen huomioon, että tekoälyratkaisut ovat yhtä hyviä kuin ne tiedot, joita niiden kouluttamiseen käytetään.

Tarkastellaan terveydenhuollon suurimpia tietopainkohtia ja teknologian roolia niiden lievittämisessä.

Valtavat tietomäärät

On selvää, että terveydenhuollon organisaatioiden on käsiteltävä valtava määrä tietoa, ja se kasvaa koko ajan: jo ensi vuonna terveydenhuollon data odotetaan saavuttavan 10 biljoonaa gigatavua.

Tietojen valtava määrä, joka on tallennettava, on yksi syy pilvitallennuksen suosiosta, vaikka tämä ei olekaan ongelmaton ratkaisu, erityisesti turvallisuuden ja tietojen vaihtoa koskien. Siksi 69 prosenttia terveydenhuollon organisaatioista suosittelee paikallista pilvitallennusta (eli yksityisiä pilviä omilla alueilla).

Tämä voi kuitenkin helposti muodostua haasteelliseksi, ja siihen vaikuttavat useat syyt. Erityisesti tämä valtava tietomäärä on tallennettava useiksi vuosiksi, jotta se olisi HSS:n vaatimusten mukainen.

Tekoäly auttaa toimijoita kohtaamaan tämän haasteen automatisoimalla prosesseja, jotka ovat muuten työvoimaa ja aikaa kuluttavia. Markkinoilla on runsaasti ratkaisuja, jotka helpottavat tietojen hallintaa, esimerkiksi seuraamalla potilastietoja koneoppimisen avulla tai käyttämällä generatiivista tekoälyä nopeuttaakseen diagnosointia.

Jotta tekoäly voisi tehdä työnsä hyvin, organisaatioiden on varmistettava, että heidän digitaaliset ekosysteeminsä ovat mahdollisimman yhteensopivia, jotta voidaan minimoida tietojen vaihtoon liittyvät keskeytykset, jotka voivat olla potilaiden hyvinvoinnille tuhoisia.

Lisäksi on tärkeää, että nämä ratkaisut ovat skaalautuvia organisaation muuttuvien tarpeiden mukaan suorituskyvyn ja prosessointikapasiteetin suhteen. Ratkaisujen päivittäminen ja korvaaminen, koska ne eivät skaalautu, on aikaa vievää ja kallista prosessia, jota harvat terveydenhuollon toimijat voivat kohtuullisesti kestää. Tämä johtuu siitä, että se edellyttää lisää koulutusta, prosessien uudelleenjärjestelyä ja varmistamista, ettei yhteensopivuus ole vaarantunut uuden teknologian käyttöönoton myötä.

Tietojen redundanssit

Kaiken tämän tietojen hallinnan ja seuraamisen keskellä ei ole yllättävää, että asiat menevät pieleen, ja terveydenhuollossa, jossa elämät ovat vaakalaudalla, tietojen redundanssit ovat pahin mahdollinen skenaario, joka heikentää potilashuoltoa. Hämmästyttävästi 24 prosenttia potilastiedoista on duplikaatteja, ja tämä haaste on pahempi, kun yhdistetään tietoja useista sähköisistä potilastiedoista (EMR).

Tekoälyllä on suuri rooli tietojen redundanssien käsittelyssä, auttaen yrityksiä sujuvoittamaan toimintojaan ja minimoida tietovirheitä. Automatisointiratkaisut ovat erityisen hyödyllisiä tässä asiayhteydessä, nopeuttaen tietojen syöttöprosesseja terveydenhuollon tietojärjestelmissä (HIMS), vähentäen virheiden riskiä luomalla ja ylläpitäen tarkempia sähköisiä potilastietoja (EHR) ja vähentäen virheellisten tai duplikaattitietojen riskiä.

Nämä ratkaisut eivät kuitenkaan aina ole virheettömiä, ja organisaatioiden on priorisoitava virheensietokyky niiden integroinnissa. On tärkeää, että niissä on tietyt mekanismit, joiden ansiosta ohjelmisto voi toimia oikein, vaikka jokin komponentti epäonnistuu.

Virheensietokyvyn avainmekanismit sisältävät tietojen ja tiedon toimituksen varmistamisen järjestelmän epäonnistumisen tapauksessa, tietojen varmuuskopioinnin ja palauttamisen, kuormituksen tasaus useiden työnkulkujen välillä sekä redundanssien hallinnan.

Tämä takaa, että järjestelmä toimii kunnes järjestelmän ylläpitäjä on saatavilla manuaaliseen ongelmanratkaisuun ja estääksesi keskeytykset lopettamasta koko järjestelmää. Virheensietokyky on tärkeä ominaisuus, jota etsiessä terveydenhuollon organisaatioiden tulisi etsiä ratkaisuja, jotta ne voivat karsia tuotteiden etsintää.

Lisäksi on tärkeää, että organisaatioilla on oikea kehys redundanssien ja virheiden esiintymisille. Tässä tietomallinnus tulee kuvaan, auttaen organisaatioita kartoittamaan vaatimukset ja tietoprosessit maksimoimaan onnistumista.

Varoitus kuitenkin: parhaiden tietomallien luominen edellyttää kaiken olemassa olevan tiedon analysointia. Tämä mahdollistaa potilaan tarkan tunnistamisen ja toimittaa ajantasaisen ja relevantin tiedon hänestä nopeaan, tietopohjaiseen väliintuloon. Tietomallinnuksen lisäetu on, että se helpottaa API-rajapintojen tunnistamista ja kuratointia automaattiseen redundanssien, kuten tietojen duplikaattien, suodattamiseen ja käsittelyyn.

Hajautuneet ja eristyneet tiedot

Tiedonhallinnassa on paljon liikkuva osia, ja kun se yhdistyy terveydenhuollon nopeuteen, se on helposti katastrofin resepti. Tiedon silot ovat yksi vaarallisimmista sokeista pisteistä tässä alalla, ja elämän ja kuoleman tilanteissa, joissa toimijat eivät voi pääsyä potilaan kokonaiseen tietokuvaan, seuraukset ovat katastrofaalisia.

Vaikka tekoäly ja teknologia auttavat organisaatioita hallitsemaan ja prosessoimaan tietoja, useiden API-rajapintojen ja uuden ohjelmiston integrointi ei aina ole sujuvaa, erityisesti jos se edellyttää ulkopuolisen apua aina, kun tehdään muutoksia tai päivityksiä. Yhteensopivuus ja käytettävyys ovat avainasemassa teknologian roolin maksimoimisessa terveydenhuollon tietojen käsittelyssä ja niiden tulisi olla organisaatioiden prioriteetti.

Useimmat alustat ovat kehittäjäkeskeisiä, vaativat korkean tason koodaamista ja monimutkaisia työkaluja, jotka ovat useimpien ihmisten taitojen ulottumattomissa. Tämä rajoittaa muutoksia, jotka voidaan tehdä järjestelmässä, ja tarkoittaa, että jokaisen muutoksen yhteydessä on ulkoistettava koulutettu kehittäjä.

Se on merkittävä päänsärky niille, jotka toimivat alalla, joka ei voi uhrata enempää aikaa ja energiaa turhaan monimutkaisiin prosesseihin. Teknologian tulisi helpottaa välitöntä toimintaa, ei estää sitä, joten terveydenhuollon toimijoiden ja organisaatioiden on valittava ratkaisuja, jotka voidaan nopeasti ja vaivattomasti integroida olemassa oleviin digitaalisiin ekosysteemeihin.

Mihin ratkaisussa tulisi kiinnittää huomiota

Valitkaa alustoja, jotka voidaan mallintaa, jotta ne voidaan tuoda ja ottaa käyttöön helposti ilman monimutkaisen koodin kirjoittamista alusta alkaen, kuten Enterprise Integration Platform as a Service (EiPaaS) -ratkaisut. Nämä palvelut käyttävät raahaus- ja pudotusominaisuuksia, jotka ovat käyttäjäystävällisiä, jotta muutoksia voidaan tehdä ilman koodaamisen tarvetta.

Tämä tarkoittaa, että ne ovat niin helppokäyttöisiä, että ne demokratisoivat pääsyn jatkuvaan tehokkuuteen, jotta tiimien jäsenet eri osastoista voivat toteuttaa muutoksia ilman pelkoa aiheuttaa suuria keskeytyksiä.

Toinen olennainen huomio on auditointi, joka auttaa toimijoita varmistamaan, että he ylläpitävät vastuullisuutta ja yhdistävät asiat, jotta tiedot eivät katoa. Toimet, kuten transaktioiden seuraaminen, tietojen muunnosten lokittaminen, järjestelmätoimintojen dokumentointi, turvallisuuden valvonta, suorituskyvyn mittaaminen ja virhekohtien merkintä, eivät ole neuvotteluissa.

Itse asiassa auditin jäljet auttavat organisaatioita jatkuvassa onnistumisessa tietojen hallinnassa. Ne eivät ainoastaan vahvista järjestelmän turvallisuutta paremman tietojen käsittelyn varmistamiseksi, vaan ne ovat myös arvokkaita liiketoimintalogiikan parantamiseksi, jotta toimintaprosessit ja työnkulut ovat mahdollisimman tiivit.

Auditin jäljet antavat myös tiimille mahdollisuuden olla proaktiivisia ja valppaita tietojen suhteen, tietäen, mistä ne tulevat, milloin ne on kirjattu ja minne ne lähetetään. Tämä vahvistaa vastuullisuuden perustaa koko prosessoinnin vaiheessa minimoidaksi virheiden riskiä mahdollisimman paljon.

Parhaat terveydenhuollon ratkaisut on suunniteltu kattamaan kaikki tietojen hallinnan osa-alueet, jotta mikään kivi ei jää käännettyä. Tekoäly ei ole täydellinen, mutta huomioiden nämä riskit ja mahdollisuudet, toimijat voivat hyödyntää sitä parhaalla tavalla terveydenhuollon maisemassa.

Tietojen käsittelyssä on tärkeää minimoida virheiden riskiä mahdollisimman paljon. Parhaat terveydenhuollon ratkaisut on suunniteltu kattamaan kaikki tietojen hallinnan osa-alueet, jotta mikään kivi ei jää käännettyä. Tekoäly ei ole täydellinen, mutta huomioiden nämä riskit ja mahdollisuudet, toimijat voivat hyödyntää sitä parhaalla tavalla terveydenhuollon maisemassa.