Titik Buta Data Paling Berbahaya di Bidang Kesehatan dan Cara Mengatasinya dengan Sukses

Data terus menjadi masalah besar bagi industri kesehatan, dengan peningkatan pelanggaran keamanan, sistem yang merepotkan, dan redundansi data yang mengurangi kualitas perawatan yang diberikan.

Menambah tekanan, Departemen Kesehatan dan Layanan Kemanusiaan AS (HSS) akan mengenalkan peraturan yang lebih ketat seputar interoperabilitas dan penanganan catatan kesehatan elektronik (EHR), dengan transparansi sebagai prioritas utama.

Namun, jelas bahwa teknologi telah memainkan peran penting dalam menyederhanakan dan mengatur berbagi informasi di industri ini, yang merupakan keuntungan besar ketika layanan luar biasa sangat bergantung pada kecepatan dan akurasi.

Organisasi kesehatan telah beralih ke teknologi yang muncul untuk meringankan tekanan yang meningkat, yang bisa menghemat biaya sebesar $360 miliar per tahun. Bahkan, 85% perusahaan sedang berinvestasi atau berencana untuk berinvestasi dalam AI untuk menyederhanakan operasi dan mengurangi keterlambatan dalam perawatan pasien. Teknologi disebut sebagai prioritas strategis utama di kesehatan untuk 56% perusahaan dibandingkan dengan 34% pada tahun 2022, menurut insight dari Bain & Company dan KLAS Research.

Namun, ada beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan oleh penyedia kesehatan ketika ingin mengimplementasikan teknologi canggih, terutama karena solusi AI hanya sebaik informasi yang digunakan untuk melatihnya.

Mari kita lihat poin-poin sakit terbesar dalam kesehatan dan peran teknologi dalam menguranginya.

Jumlah Data yang Besar

Tidak ada rahasia bahwa organisasi kesehatan harus menangani jumlah data yang besar, dan ini terus tumbuh: Pada tahun depan, data kesehatan diharapkan mencapai 10 triliun gigabyte.

Volume data yang besar yang perlu disimpan adalah pendorong utama popularitas penyimpanan awan, meskipun ini bukanlah jawaban yang bebas masalah, terutama ketika datang ke keamanan dan interoperabilitas. Itulah mengapa 69% organisasi kesehatan lebih memilih penyimpanan awan lokal (yaitu, awan pribadi di tempat).

Namun, ini dapat dengan mudah menjadi tantangan untuk dikelola karena beberapa alasan. Terutama, jumlah data yang besar ini harus disimpan selama bertahun-tahun untuk memenuhi kepatuhan HHS.

AI membantu penyedia mengatasi tantangan ini dengan mengotomatisasi proses yang lainnya yang memerlukan sumber daya manusia dan waktu. Ada banyak solusi di pasar yang dirancang untuk memudahkan pengelolaan data, baik itu dalam bentuk pelacakan data pasien melalui integrasi pembelajaran mesin dengan analitik data besar atau menggunakan AI generatif untuk mempercepat diagnosis.

Agar AI dapat melakukan tugasnya dengan baik, organisasi harus memastikan bahwa mereka menjaga ekosistem digital mereka agar tetap interoperabel untuk meminimalkan gangguan dalam pertukaran data yang memiliki dampak buruk pada kesejahteraan pasien.

Selain itu, sangat penting bahwa solusi ini dapat diskalakan sesuai dengan kebutuhan organisasi yang berfluktuasi dalam hal kinerja dan kemampuan pemrosesan. Mengupgrade dan menggantikan solusi karena gagal diskalakan adalah proses yang memakan waktu dan mahal yang sedikit penyedia kesehatan dapat afford. Karena itu berarti pelatihan lebih lanjut, realign proses, dan memastikan interoperabilitas tidak dikompromikan dengan pengenalan teknologi baru.

Redundansi Data

Dengan semua data yang perlu dikelola dan dilacak, tidak mengherankan bahwa hal-hal dapat terlewatkan, dan dalam industri di mana nyawa dipertaruhkan, redundansi data adalah skenario terburuk yang hanya mengurangi kualitas perawatan pasien. Mengagetkan, 24% catatan pasien adalah duplikat, dan tantangan ini diperburuk ketika mengkonsolidasikan informasi di seluruh catatan medis elektronik (EMR) yang berbeda.

AI memiliki peran besar dalam menangani redundansi data, membantu perusahaan menyederhanakan operasi dan meminimalkan kesalahan data. Solusi otomatisasi khususnya sangat berguna dalam konteks ini, mempercepat proses entri data dalam Sistem Manajemen Informasi Kesehatan (HIMS), mengurangi risiko kesalahan manusia dalam membuat dan memelihara catatan kesehatan elektronik (EHR) yang lebih akurat, dan mengurangi risiko informasi yang duplikat atau salah.

Namun, solusi ini tidak selalu tanpa cela, dan organisasi perlu memprioritaskan toleransi kesalahan ketika mengintegrasikannya ke dalam sistem mereka. Sangat penting untuk memiliki langkah-langkah tertentu untuk memastikan bahwa ketika komponen gagal, perangkat lunak dapat terus berfungsi dengan baik.

Mekanisme toleransi kesalahan termasuk pengiriman data dan informasi yang dijamin dalam kasus kegagalan sistem, backup data dan pemulihan, load balancing di seluruh alur kerja, dan manajemen redundansi.

Ini pada dasarnya memastikan bahwa roda terus berputar sampai administrator sistem tersedia untuk secara manual menangani masalah dan mencegah gangguan dari menghentikan seluruh sistem. Toleransi kesalahan adalah fitur yang sangat penting untuk dicari ketika memilih solusi, sehingga dapat membantu menyempitkan pencarian produk untuk organisasi kesehatan.

Selain itu, sangat penting bagi organisasi untuk memastikan bahwa mereka memiliki kerangka yang tepat untuk redundansi dan kejadian kesalahan. Itulah di mana pemodelan data masuk, karena membantu organisasi memetakan kebutuhan dan proses data untuk memaksimalkan keberhasilan.

Peringatan: membangun model data terbaik memerlukan analisis semua informasi opsional yang diperoleh dari data yang ada sebelumnya. Karena ini memungkinkan identifikasi akurat pasien dan memberikan informasi yang tepat waktu dan relevan tentang mereka untuk intervensi yang cepat dan berbasis wawasan. Keuntungan tambahan dari pemodelan data adalah bahwa lebih mudah untuk menemukan API dan mengkurasi mereka untuk secara otomatis menyaring dan menangani redundansi seperti duplikasi data.

Data yang Terfragmentasi dan Terisolasi

Kita tahu bahwa ada banyak komponen yang bergerak dalam pengelolaan data, tetapi ini diperburuk dengan sifat industri kesehatan yang cepat, sehingga ini dapat menjadi resep untuk bencana. Data silo adalah salah satu titik buta paling berbahaya di industri ini, dan dalam situasi hidup atau mati di mana praktisi tidak dapat mengakses gambaran lengkap catatan pasien, konsekuensinya sangat parah.

Sementara AI dan teknologi membantu organisasi mengelola dan memproses data, mengintegrasikan sejumlah API dan perangkat lunak baru tidak selalu mulus, terutama jika ini memerlukan bantuan luar setiap kali perubahan atau pembaruan dilakukan. Interoperabilitas dan kemudahan penggunaan adalah kunci untuk memaksimalkan peran teknologi dalam pengelolaan data kesehatan dan harus diprioritaskan oleh organisasi.

Sebagian besar platform adalah berbasis pengembang, yang melibatkan tingkat pengkodean yang tinggi dengan alat yang kompleks yang diluar kemampuan kebanyakan orang. Ini membatasi perubahan yang dapat dilakukan dalam sistem dan berarti bahwa setiap kali organisasi ingin membuat pembaruan, mereka harus mengeluarkan pengembang terlatih.

Itu adalah sakit kepala besar bagi orang-orang yang beroperasi di industri yang tidak bisa mengorbankan lebih banyak waktu dan energi untuk proses yang tidak perlu rumit. Teknologi harus memfasilitasi tindakan instan, bukan menghambatnya, sehingga penyedia kesehatan dan organisasi perlu memilih solusi yang dapat diintegrasikan dengan cepat dan mulus ke dalam ekosistem digital mereka yang ada.

Apa yang Harus Dicari dalam Solusi

Pilihlah platform yang dapat ditemplatkan sehingga dapat diimpor dan diimplementasikan dengan mudah tanpa harus membangun dan menulis kode yang kompleks dari awal, seperti solusi Enterprise Integration Platform as a Service (EiPaaS). Secara khusus, layanan ini menggunakan fitur drag-and-drop yang ramah pengguna sehingga perubahan dapat dilakukan tanpa perlu pengkodean.

Ini berarti bahwa karena sangat mudah digunakan, mereka mendemokratisasi akses untuk efisiensi berkelanjutan sehingga anggota tim dari berbagai departemen dapat mengimplementasikan perubahan tanpa takut menyebabkan gangguan besar.

Pertimbangan lain yang sangat penting adalah audit, yang membantu penyedia memastikan bahwa mereka mempertahankan akuntabilitas dan terus menghubungkan titik-titik sehingga data tidak hilang. Tindakan seperti melacak transaksi, mencatat transformasi data, mendokumentasikan interaksi sistem, memantau kontrol keamanan, mengukur kinerja, dan menandai titik kegagalan harus menjadi tidak dapat dinegosiasikan untuk mengatasi tantangan data ini.

Faktanya, jejak audit berfungsi untuk mempersiapkan organisasi untuk kesuksesan berkelanjutan dalam pengelolaan data. Tidak hanya memperkuat keamanan sistem untuk memastikan pengelolaan data yang lebih baik, tetapi juga sangat berharga untuk meningkatkan logika bisnis sehingga alur kerja operasional dan proses menjadi seketat mungkin.

Jejak audit juga memberdayakan tim untuk menjadi proaktif dan waspada dan untuk tetap mendapat informasi tentang data dalam hal asal, waktu, dan tujuan. Ini memperkuat akuntabilitas dalam seluruh tahap pemrosesan untuk meminimalkan risiko kesalahan dalam pengelolaan data sebanyak mungkin.

Solusi kesehatan terbaik dirancang untuk menutupi semua aspek pengelolaan data, sehingga tidak ada batu yang terlewatkan. AI tidak sempurna, tetapi dengan mempertimbangkan risiko dan peluang ini, penyedia dapat memanfaatkan AI dalam lanskap kesehatan.

Dengan meminimalkan risiko kesalahan dalam pengelolaan data sebanyak mungkin, solusi kesehatan terbaik membantu penyedia memaksimalkan potensi AI dalam meningkatkan kualitas perawatan pasien. Dengan demikian, penyedia kesehatan dapat fokus pada penyediaan perawatan yang lebih baik dan lebih efektif, sambil meminimalkan risiko kesalahan yang dapat membahayakan pasien.