स्वास्थ्य सेवा में सबसे खतरनाक डेटा ब्लाइंड स्पॉट और उन्हें सफलतापूर्वक कैसे ठीक किया जाए

स्वास्थ्य सेवा उद्योग के लिए डेटा एक महत्वपूर्ण समस्या बनी हुई है, जिसमें सुरक्षा उल्लंघनों में वृद्धि, बोझिल प्रणालियां, तथा डेटा की अधिकता के कारण प्रदान की जाने वाली देखभाल की गुणवत्ता प्रभावित हो रही है।

दबाव को और बढ़ाते हुए, अमेरिकी स्वास्थ्य एवं मानव सेवा विभाग (एचएसएस) ने अधिक कड़े नियम लागू करना इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) की अंतर-संचालनीयता और प्रबंधन के बारे में, जिसमें पारदर्शिता सर्वोच्च प्राथमिकता होगी।

हालांकि, यह स्पष्ट है कि प्रौद्योगिकी ने उद्योग में सूचना-साझाकरण को सुव्यवस्थित और व्यवस्थित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है, जो एक महत्वपूर्ण लाभ है, जब उत्कृष्ट सेवाएं गति और सटीकता पर बहुत अधिक निर्भर करती हैं।

स्वास्थ्य सेवा संगठन बढ़ते दबाव को कम करने के लिए उभरती प्रौद्योगिकियों की ओर रुख कर रहे हैं, जो कि स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र के लिए एक बड़ी चुनौती है। इससे उन्हें सालाना 360 बिलियन डॉलर की बचत हो सकती है। असल में, कंपनियों का 85% परिचालन को सुव्यवस्थित करने और रोगी देखभाल में देरी को कम करने के लिए एआई में निवेश कर रहे हैं या निवेश करने की योजना बना रहे हैं। 56 में 34% कंपनियों के मुकाबले 2022% कंपनियों के लिए स्वास्थ्य सेवा में प्रौद्योगिकी को शीर्ष रणनीतिक प्राथमिकता के रूप में उद्धृत किया गया है, जैसा कि रिपोर्ट में बताया गया है। बैन एंड कंपनी और KLAS रिसर्च से प्राप्त जानकारी.

फिर भी, उन्नत प्रौद्योगिकी को लागू करते समय स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को कई कारकों को ध्यान में रखना चाहिए, विशेष रूप से यह ध्यान में रखते हुए कि एआई समाधान केवल उतने ही अच्छे होते हैं जितनी अच्छी जानकारी उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाती है।

आइए स्वास्थ्य सेवा में डेटा से जुड़ी सबसे बड़ी समस्याओं और उन्हें दूर करने में प्रौद्योगिकी की भूमिका पर नजर डालें।

डेटा की विशाल मात्रा

यह कोई रहस्य नहीं है कि स्वास्थ्य सेवा संगठनों को भारी मात्रा में डेटा से निपटना पड़ता है, और इसका आकार बढ़ता ही जा रहा है: अगले साल तक, स्वास्थ्य सेवा डेटा के बढ़ने की उम्मीद है। 10 ट्रिलियन गीगाबाइट तक पहुंच गया.

संग्रहीत किए जाने वाले डेटा की विशाल मात्रा क्लाउड स्टोरेज की लोकप्रियता के पीछे एक प्रेरक शक्ति है, हालांकि यह कोई समस्या-मुक्त उत्तर नहीं है, खासकर जब सुरक्षा और अंतर-संचालन की बात आती है। यही कारण है कि 69% स्वास्थ्य सेवा संगठन स्थानीयकृत क्लाउड स्टोरेज (यानी, ऑन-प्रिमाइसेस निजी क्लाउड) को प्राथमिकता देते हैं।

हालाँकि, कई कारणों से इसे प्रबंधित करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। खास तौर पर, HHS-अनुपालन के लिए इतनी बड़ी मात्रा में डेटा को सालों तक संग्रहीत करना पड़ता है।

एआई प्रदाताओं को इस चुनौती से निपटने में मदद कर रहा है, क्योंकि यह प्रक्रियाओं को स्वचालित करता है, जो अन्यथा जनशक्ति और समय के मामले में संसाधन-खपत करने वाली होती हैं। डेटा प्रबंधन को आसान बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए बाज़ार में ढेरों समाधान मौजूद हैं, चाहे वह बड़े डेटा एनालिटिक्स के साथ मशीन लर्निंग इंटीग्रेशन के ज़रिए मरीज़ के डेटा को ट्रैक करने के रूप में हो या डायग्नोस्टिक्स को तेज़ करने के लिए जनरेटिव एआई का उपयोग करने के रूप में हो।

एआई को अपना काम अच्छी तरह से करने के लिए, संगठनों को यह सुनिश्चित करना होगा कि वे अपने डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र को यथासंभव अंतर-संचालनीय बनाए रखें, ताकि डेटा के आदान-प्रदान में व्यवधान को कम से कम किया जा सके, जिसका उनके रोगियों के कल्याण पर विनाशकारी प्रभाव पड़ता है।

इसके अलावा, यह महत्वपूर्ण है कि ये समाधान प्रदर्शन और प्रसंस्करण क्षमताओं के मामले में संगठन की उतार-चढ़ाव वाली जरूरतों के अनुसार स्केलेबल हों। समाधानों को अपग्रेड करना और बदलना क्योंकि वे स्केल करने में विफल होते हैं, एक समय लेने वाली और महंगी प्रक्रिया है जिसे कुछ ही स्वास्थ्य सेवा प्रदाता वहन कर सकते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि इसका मतलब है आगे की ट्रेनिंग, प्रक्रियाओं को फिर से जोड़ना और यह सुनिश्चित करना कि नई तकनीक की शुरूआत के साथ इंटरऑपरेबिलिटी से समझौता नहीं किया गया है।

डेटा अतिरेकता

इतने सारे डेटा को प्रबंधित करने और ट्रैक करने के साथ, यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि चीजें दरारों से फिसल जाती हैं, और एक ऐसे उद्योग में जहां जीवन दांव पर है, डेटा अतिरेक सबसे खराब स्थिति है जो केवल रोगी देखभाल की गुणवत्ता को कमजोर करने का काम करती है। चौंकाने वाली बात यह है कि, 24% मरीज़ों के रिकॉर्ड ये डुप्लिकेट होते हैं, और एकाधिक इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड (ईएमआर) में सूचना को समेकित करने पर यह चुनौती और भी बदतर हो जाती है।

डेटा की कमी को संभालने में एआई की बड़ी भूमिका है, जिससे कंपनियों को संचालन को सुव्यवस्थित करने और डेटा त्रुटियों को कम करने में मदद मिलती है। इस संदर्भ में स्वचालन समाधान विशेष रूप से उपयोगी हैं, स्वास्थ्य सूचना प्रबंधन प्रणालियों (HIMS) में डेटा प्रविष्टि प्रक्रियाओं को गति देते हैं, अधिक सटीक EHR बनाने और बनाए रखने में मानवीय त्रुटि के जोखिम को कम करते हैं, और दोहराए गए या गलत जानकारी के जोखिम को कम करते हैं।

हालाँकि, ये समाधान हमेशा दोषरहित नहीं होते हैं, और संगठनों को उन्हें अपने सिस्टम में एकीकृत करते समय दोष सहनशीलता को प्राथमिकता देने की आवश्यकता होती है। कुछ उपाय करना महत्वपूर्ण है ताकि जब कोई घटक विफल हो जाए, तो सॉफ़्टवेयर ठीक से काम करना जारी रख सके।

दोष सहिष्णुता के प्रमुख तंत्रों में सिस्टम विफलता की स्थिति में डेटा और सूचना की गारंटीकृत डिलीवरी, डेटा बैकअप और पुनर्प्राप्ति, कई कार्यप्रवाहों में लोड संतुलन और अतिरेक प्रबंधन शामिल हैं।

यह अनिवार्य रूप से सुनिश्चित करता है कि जब तक कोई सिस्टम प्रशासक समस्या को मैन्युअल रूप से संबोधित करने के लिए उपलब्ध न हो जाए और व्यवधानों को पूरे सिस्टम को पूरी तरह से ठप्प होने से रोकने के लिए पहिए घूमते रहें। समाधान का चयन करते समय दोष सहिष्णुता एक बेहतरीन विशेषता है, इसलिए यह स्वास्थ्य सेवा संगठनों के लिए उत्पाद खोज को सीमित करने में मदद कर सकती है।

इसके अतिरिक्त, संगठनों के लिए यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि उनके पास अतिरेक और त्रुटि घटनाओं के लिए सही ढांचा है। यहीं पर डेटा मॉडलिंग काम आती है क्योंकि यह संगठनों को सफलता को अधिकतम करने के लिए आवश्यकताओं और डेटा प्रक्रियाओं को मैप करने में मदद करती है।

हालाँकि सावधानी का एक शब्द: सर्वश्रेष्ठ डेटा मॉडल बनाने के लिए पहले से मौजूद डेटा से प्राप्त सभी वैकल्पिक जानकारी का विश्लेषण करना आवश्यक है। ऐसा इसलिए है क्योंकि इससे रोगी की सटीक पहचान संभव होती है और त्वरित, अंतर्दृष्टि-संचालित हस्तक्षेप के लिए उनके बारे में समय पर और प्रासंगिक जानकारी मिलती है। डेटा मॉडलिंग का एक अतिरिक्त लाभ यह है कि API को पहचानना और डेटा दोहराव जैसी अतिरेक को स्वचालित रूप से फ़िल्टर करने और संबोधित करने के लिए इन्हें क्यूरेट करना आसान है।

खंडित एवं पृथक डेटा

हम जानते हैं कि डेटा प्रबंधन में बहुत सारे गतिशील भाग होते हैं, लेकिन स्वास्थ्य सेवा की तेज़ गति वाली प्रकृति के साथ इसे जोड़ दें तो यह आसानी से आपदा का कारण बन सकता है। डेटा साइलो इस उद्योग में सबसे खतरनाक अंधे स्थानों में से एक हैं, और जीवन-या-मृत्यु की स्थितियों में जहां चिकित्सक रोगी के रिकॉर्ड की पूरी तस्वीर तक पहुँचने में सक्षम नहीं हैं, परिणाम भयावह से भी ज़्यादा हैं।

जबकि AI और प्रौद्योगिकी संगठनों को डेटा प्रबंधित करने और संसाधित करने में मदद कर रहे हैं, API और नए सॉफ़्टवेयर का एक समूह एकीकृत करना हमेशा आसान नहीं होता है, खासकर जब कोई नया परिवर्तन या अपडेट किए जाने पर आउटसोर्सिंग सहायता की आवश्यकता होती है। इंटरऑपरेबिलिटी और प्रयोज्यता हेल्थकेयर डेटा हैंडलिंग में प्रौद्योगिकी की भूमिका को अधिकतम करने के मूल में हैं और संगठनों द्वारा इसे प्राथमिकता दी जानी चाहिए।

अधिकांश प्लेटफ़ॉर्म डेवलपर-केंद्रित होते हैं, जिसमें जटिल उपकरणों के साथ उच्च स्तर की कोडिंग शामिल होती है जो अधिकांश लोगों के कौशल सेट से परे होती है। यह उन परिवर्तनों को सीमित करता है जो सिस्टम के भीतर किए जा सकते हैं और इसका मतलब है कि हर बार जब कोई संगठन अपडेट करना चाहता है, तो उन्हें एक प्रशिक्षित डेवलपर को आउटसोर्स करना पड़ता है।

यह ऐसे उद्योग में काम करने वाले लोगों के लिए एक बड़ा सिरदर्द है जो वास्तव में अनावश्यक रूप से जटिल प्रक्रियाओं के लिए अधिक समय और ऊर्जा का त्याग नहीं कर सकते। प्रौद्योगिकी को तत्काल कार्रवाई की सुविधा प्रदान करनी चाहिए, न कि इसमें बाधा डालनी चाहिए, यही कारण है कि स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं और संगठनों को ऐसे समाधानों का चयन करने की आवश्यकता है जो उनके मौजूदा डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र में तेजी से और निर्बाध रूप से एकीकृत हो सकें।

समाधान में क्या देखना चाहिए

ऐसे प्लेटफ़ॉर्म चुनें जिन्हें टेम्प्लेट किया जा सके ताकि उन्हें बिना किसी जटिल कोड को स्क्रैच से बनाए और लिखे आसानी से आयात और कार्यान्वित किया जा सके, जैसे एंटरप्राइज़ इंटीग्रेशन प्लेटफ़ॉर्म ऐज़ ए सर्विस (EiPaaS) समाधान। विशेष रूप से, ये सेवाएँ ड्रैग-एंड-ड्रॉप सुविधाओं का उपयोग करती हैं जो उपयोगकर्ता के अनुकूल हैं ताकि कोड की आवश्यकता के बिना परिवर्तन किए जा सकें।

इसका मतलब यह है कि क्योंकि इनका उपयोग करना बहुत आसान है, इसलिए वे निरंतर दक्षता के लिए पहुंच को लोकतांत्रिक बनाते हैं, ताकि विभिन्न विभागों के टीम सदस्य बड़े पैमाने पर व्यवधान पैदा करने के डर के बिना परिवर्तनों को लागू कर सकें।

एक और महत्वपूर्ण विचार ऑडिटिंग है, जो प्रदाताओं को यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि वे जवाबदेही बनाए रखें और लगातार बिंदुओं को जोड़ते रहें ताकि डेटा गायब न हो। इन डेटा चुनौतियों से निपटने के लिए लेन-देन को ट्रैक करना, डेटा परिवर्तनों को लॉग करना, सिस्टम इंटरैक्शन का दस्तावेजीकरण करना, सुरक्षा नियंत्रणों की निगरानी करना, प्रदर्शन को मापना और विफलता बिंदुओं को चिह्नित करना जैसी कार्रवाइयां अपरिहार्य होनी चाहिए।

वास्तव में, ऑडिट ट्रेल्स संगठनों को डेटा प्रबंधन में निरंतर सफलता के लिए तैयार करने का काम करते हैं। वे न केवल बेहतर डेटा हैंडलिंग सुनिश्चित करने के लिए सिस्टम की सुरक्षा को मजबूत करते हैं, बल्कि वे व्यावसायिक तर्क को बढ़ाने के लिए भी मूल्यवान हैं ताकि संचालन और प्रक्रिया वर्कफ़्लो यथासंभव वायुरोधी हों।

ऑडिट ट्रेल्स टीमों को यथासंभव सक्रिय और सतर्क रहने और डेटा के बारे में जानकारी रखने में सक्षम बनाते हैं कि यह कहां से आता है, इसे कब लॉग किया गया था और इसे कहां भेजा गया है। यह संपूर्ण प्रसंस्करण चरण में जवाबदेही की निचली रेखा को मजबूत करता है ताकि डेटा हैंडलिंग में त्रुटियों के जोखिम को यथासंभव कम किया जा सके।

सर्वश्रेष्ठ स्वास्थ्य सेवा समाधान डेटा प्रबंधन में सभी आधारों को कवर करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, ताकि कोई कसर न छोड़ी जाए। AI परिपूर्ण नहीं है, लेकिन इन जोखिमों और अवसरों को ध्यान में रखने से प्रदाताओं को स्वास्थ्य सेवा परिदृश्य में इसका अधिकतम लाभ उठाने में मदद मिलेगी।