स्वास्थ्य सेवा में सबसे खतरनाक डेटा अंधकार बिंदु और उन्हें सफलतापूर्वक कैसे ठीक किया जाए

डेटा स्वास्थ्य सेवा उद्योग के लिए एक महत्वपूर्ण समस्या बना हुआ है, जिसमें बढ़ती सुरक्षा उल्लंघन, जटिल प्रणाली और डेटा की अतिरिक्तता रोगी देखभाल की गुणवत्ता को कम कर रही है।

इसके अलावा, अमेरिकी स्वास्थ्य और मानव सेवा विभाग (एचएसएस) स्वास्थ्य आईटी अंतरसंचालनीयता और एल्गोरिदम पारदर्शिता के आसपास अधिक सख्त नियमों को पेश करने के लिए तैयार है, जिसमें पारदर्शिता एक शीर्ष प्राथमिकता है।

हालांकि, यह स्पष्ट है कि प्रौद्योगिकी ने जानकारी साझा करने में सुविधा और संगठन में एक 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 से राहत पाने के लिए उभरती प्रौद्योगिकियों की ओर रुख कर रहे हैं, जो उन्हें संभावित रूप से प्रति वर्ष 360 अरब डॉलर बचा सकती है। वास्तव में, 85% कंपनियां संचालन को सुव्यवस्थित करने और रोगी देखभाल में देरी को कम करने के लिए एआई में निवेश कर रही हैं या निवेश करने की योजना बना रही हैं।

हालांकि, एआई समाधान उतने ही अच्छे हैं जितनी जानकारी उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाती है, और स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को कई कारकों के बारे में सावधान रहने की आवश्यकता है जब उन्हें उन्नत प्रौद्योगिकी तैनात करने की बात आती है।

आइए स्वास्थ्य सेवा में सबसे बड़े डेटा दर्द बिंदुओं और प्रौद्योगिकी की भूमिका को देखें जो उन्हें कम करने में मदद कर रही है।

विशाल डेटा

यह कोई रहस्य नहीं है कि स्वास्थ्य सेवा संगठनों को एक विशाल डेटा की मात्रा से निपटना पड़ता है, और यह केवल बढ़ता जा रहा है: अगले साल तक, स्वास्थ्य सेवा डेटा 10 ट्रिलियन गिगाबाइट तक पहुंचने की उम्मीद है।

डेटा की मात्रा जो संग्रहीत की जानी चाहिए, क्लाउड स्टोरेज की लोकप्रियता के पीछे एक प्रमुख कारक है, हालांकि यह एक समस्या-मुक्त समाधान नहीं है, खासकर जब सुरक्षा और अंतरसंचालनीयता की बात आती है।

हालांकि, यह आसानी से प्रबंधन के लिए चुनौतीपूर्ण हो सकता है क्योंकि यह विशाल डेटा वर्षों तक संग्रहीत किया जाना चाहिए ताकि यह एचएसएस अनुपालन हो।

एआई इस चुनौती से निपटने में प्रदाताओं की मदद कर रहा है जो अन्यथा संसाधन-थकाऊ हैं मानव शक्ति और समय के संदर्भ में। बाजार में कई समाधान हैं जो डेटा प्रबंधन को आसान बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, चाहे वह मशीन लर्निंग एकीकरण के माध्यम से रोगी डेटा को ट्रैक करना हो या निदान को तेज करने के लिए जनरेटिव एआई का उपयोग करना।

एआई को अपना काम अच्छी तरह से करने के लिए, संगठनों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि वे अपने डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र को संभव के रूप में अंतरसंचालनीय बनाए रखें ताकि डेटा एक्सचेंज में व्यवधानों को कम किया जा सके जो उनके रोगियों के कल्याण के लिए विनाशकारी परिणाम हो सकते हैं।

इसके अलावा, यह महत्वपूर्ण है कि ये समाधान प्रदर्शन और प्रसंस्करण क्षमताओं के संदर्भ में एक संगठन की उतार-चढ़ाव वाली जरूरतों के अनुसार स्केलेबल हों। समाधानों को अपग्रेड करना और बदलना एक समय लेने वाली और महंगी प्रक्रिया है जो कुछ स्वास्थ्य सेवा प्रदाता बर्दाश्त कर सकते हैं।

डेटा अतिरिक्तता

सभी डेटा को प्रबंधित और ट्रैक करने के साथ, यह आश्चर्य की बात नहीं है कि चीजें दरार से गुजरती हैं, और एक उद्योग में जहां जीवन दांव पर है, डेटा अतिरिक्तता एक सबसे खराब स्थिति है जो केवल रोगी देखभाल की गुणवत्ता को कम करती है। आश्चर्यजनक रूप से, 24% रोगी रिकॉर्ड डुप्लिकेट हैं, और यह चुनौती तब और भी बढ़ जाती है जब कई इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड (ईएमआर) में जानकारी को समेकित किया जाता है।

एआई डेटा अतिरिक्तता को संभालने में एक बड़ी भूमिका निभा रहा है, जो कंपनियों को संचालन को सुव्यवस्थित करने और डेटा त्रुटियों को कम करने में मदद कर रहा है। स्वचालन समाधान विशेष रूप से इस संदर्भ में उपयोगी हैं, स्वास्थ्य सूचना प्रबंधन प्रणाली (एचआईएमएस) में डेटा प्रविष्टि प्रक्रियाओं को तेज करना, मानव त्रुटि के जोखिम को कम करना और अधिक सटीक ईएचआर बनाना।

हालांकि, ये समाधान हमेशा निर्दोष नहीं होते हैं, और संगठनों को अपने सिस्टम में उन्हें एकीकृत करते समय दोष सहिष्णुता को प्राथमिकता देनी चाहिए। यह महत्वपूर्ण है कि जब एक घटक विफल हो जाए तो सॉफ्टवेयर ठीक से काम करना जारी रखे।

दोष सहिष्णुता के मुख्य तंत्र में शामिल हैं सिस्टम विफलता की स्थिति में डेटा और जानकारी की गारंटीकृत डिलीवरी, डेटा बैकअप और पुनर्प्राप्ति, कई कार्य प्रवाहों में लोड संतुलन, और अतिरिक्तता प्रबंधन।

यह सुनिश्चित करता है कि जब तक एक सिस्टम प्रशासक समस्या को संबोधित करने और पूरे सिस्टम को रोकने से रोकने के लिए उपलब्ध है, तब तक पहिये चलते रहते हैं। दोष सहिष्णुता एक ऐसी सुविधा है जिसे समाधान चुनते समय देखना चाहिए, ताकि यह स्वास्थ्य सेवा संगठनों के लिए उत्पाद खोज को संकीर्ण कर सके।

इसके अलावा, यह महत्वपूर्ण है कि संगठनों के पास अतिरिक्तता और त्रुटि के लिए सही ढांचा हो। यहीं पर डेटा मॉडलिंग आती है, जो संगठनों को आवश्यकताओं और डेटा प्रक्रियाओं को मैप करने में मदद करती है ताकि सफलता को अधिकतम किया जा सके।

एक शब्द सावधानी के साथ: सबसे अच्छा डेटा मॉडल बनाने में पूर्ववर्ती डेटा से प्राप्त सभी वैकल्पिक जानकारी का विश्लेषण करना शामिल है। यह रोगी की सटीक पहचान करने और समय पर और प्रासंगिक जानकारी प्रदान करने में मदद करता है ताकि त्वरित, अंतर्दृष्टि-संचालित हस्तक्षेप सुनिश्चित किया जा सके। डेटा मॉडलिंग का एक अतिरिक्त लाभ यह है कि यह डेटा दोहराव जैसी अतिरिक्तता को स्वचालित रूप से फिल्टर और संबोधित करने के लिए एपीआई को संकेत देने और उन्हें क्यूरेट करने में आसान बनाता है।

विखंडित और सिलोइड डेटा

हम जानते हैं कि डेटा प्रबंधन में कई गतिशील भाग हैं, लेकिन इसे स्वास्थ्य सेवा की उच्च गति वाली प्रकृति के साथ जोड़ दें, और यह आसानी से एक आपदा की नुस्खा है। डेटा सिलो इस उद्योग में सबसे खतरनाक अंधकार बिंदु हैं, और जीवन-मृत्यु स्थितियों में जहां पрак्टिशनर रोगी के रिकॉर्ड का एक पूरा चित्र तक नहीं पहुंच सकते हैं, परिणाम अत्यधिक विनाशकारी होते हैं।

जबकि एआई और प्रौद्योगिकी संगठनों को डेटा प्रबंधित और प्रसंस्कृत करने में मदद कर रहे हैं, कई एपीआई और नए सॉफ्टवेयर को एकीकृत करना हमेशा चिकनी नहीं होती है, विशेष रूप से जब यह आउटसोर्सिंग मदद की आवश्यकता को आवश्यक बनाता है जब भी एक नया परिवर्तन या अपडेट किया जाता है।

अधिकांश प्लेटफ़ॉर्म विकासकर्ता-केंद्रित हैं, जिसमें जटिल उपकरणों के साथ उच्च स्तर की कोडिंग शामिल है जो अधिकांश लोगों की कौशल सेट से परे हैं। यह सिस्टम के भीतर किए जा सकने वाले परिवर्तनों को सीमित करता है और इसका अर्थ है कि जब भी एक संगठन को एक अद्यतन करना होता है, तो उन्हें एक प्रशिक्षित विकासकर्ता को आउटसोर्स करना होता है।

यह उन लोगों के लिए एक महत्वपूर्ण सिरदर्द है जो एक ऐसे उद्योग में काम कर रहे हैं जो अनावश्यक रूप से जटिल प्रक्रियाओं के लिए अधिक समय और ऊर्जा का बलिदान नहीं कर सकता है। प्रौद्योगिकी को त्वरित कार्रवाई की सुविधा देनी चाहिए, इसे बाधित नहीं करना चाहिए, जो स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं और संगठनों को अपने मौजूदा डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र में तेजी से और निर्बाध रूप से एकीकृत किए जा सकने वाले समाधानों का विकल्प चुनने की आवश्यकता है।

एक समाधान में क्या देखना है

ऐसे प्लेटफ़ॉर्म चुनें जो टेम्पलेट किए जा सकते हैं ताकि उन्हें आसानी से आयात और लागू किया जा सके बिना जटिल कोड को स्क्रैच से बनाने और लिखने के, जैसे कि एंटरप्राइज़ इंटीग्रेशन प्लेटफ़ॉर्म एएस ए सेवा (ईआईपीएएस) समाधान। विशेष रूप से, ये सेवाएं उपयोगकर्ता-मित्र ड्रैग-एंड-ड्रॉप सुविधाओं का उपयोग करती हैं ताकि कोड लिखने की आवश्यकता के बिना परिवर्तन किए जा सकें।

इसका अर्थ है कि वे इतने आसान हैं कि वे निरंतर दक्षता के लिए पहुंच को लोकतांत्रिक बनाते हैं ताकि विभागों में टीम के सदस्य परिवर्तन लागू कर सकें बिना बड़े व्यवधान पैदा किए।

एक और महत्वपूर्ण विचार ऑडिटिंग है, जो प्रदाताओं को यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि वे जिम्मेदारी बनाए रख रहे हैं और लगातार डेटा को जोड़ रहे हैं ताकि यह गायब न हो। लेन-देन को ट्रैक करने, डेटा परिवर्तनों को लॉग करने, सिस्टम इंटरैक्शन का दस्तावेजीकरण करने, सुरक्षा नियंत्रणों की निगरानी करने, प्रदर्शन को मापने और विफलता बिंदुओं को फ्लैग करने जैसे कार्यों को अनिवार्य रूप से स्वीकार किया जाना चाहिए।

वास्तव में, ऑडिट ट्रेल्स संगठनों को निरंतर सफलता के लिए डेटा प्रबंधन में स्थापित करने में मदद करते हैं। वे न केवल सिस्टम की सुरक्षा को मजबूत करते हैं ताकि डेटा हैंडलिंग बेहतर हो, बल्कि व्यवसाय तर्क को बढ़ाने के लिए भी मूल्यवान हैं ताकि संचालन और प्रक्रिया कार्य प्रवाह यथासंभव सुरक्षित हों।

ऑडिट ट्रेल्स टीमों को भी उतना ही प्रोएक्टिव और अलर्ट रखने में सक्षम बनाते हैं और डेटा के संदर्भ में जहां से यह आता है, कब लॉग किया गया था और कहां भेजा जाता है, इसके बारे में जागरूक रहते हैं। यह पूरी प्रक्रिया में जिम्मेदारी के नीचे की रेखा को मजबूत करता है ताकि डेटा हैंडलिंग में त्रुटियों के जोखिम को यथासंभव कम किया जा सके।

स्वास्थ्य सेवा के सर्वोत्तम समाधान डेटा प्रबंधन में सभी आधारों को कवर करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, ताकि कोई पत्थर छोड़ा न जाए। एआई परिपूर्ण नहीं है, लेकिन इन जोखिमों और अवसरों को ध्यान में रखते हुए स्वास्थ्य सेवा परिदृश्य में इसका सबसे अच्छा उपयोग करने में प्रदाताओं की मदद मिलेगी।

डेटा हैंडलिंग में त्रुटियों के जोखिम को कम करने के लिए संभव के रूप में एआई का उपयोग करना महत्वपूर्ण है। स्वास्थ्य सेवा में डेटा प्रबंधन के लिए सर्वोत्तम समाधान सभी पहलुओं को कवर करते हैं, ताकि कोई भी पत्थर छोड़ा न जाए। एआई परिपूर्ण नहीं है, लेकिन इन जोखिमों और अवसरों को ध्यान में रखते हुए स्वास्थ्य सेवा परिदृश्य में इसका सबसे अच्छा उपयोग करने में प्रदाताओं की मदद मिलेगी।