I Punti Ciechi dei Dati più Pericolosi nel Settore Sanitario e Come Risolverli con Successo

I dati continuano a essere un punto dolente per il settore sanitario, con una crescente serie di violazioni della sicurezza, sistemi ingombranti e ridondanze dei dati che minano la qualità delle cure fornite.

A ciò si aggiunge la pressione esercitata dal Dipartimento della Salute e dei Servizi Umani degli Stati Uniti (HSS), che è pronto a introdurre regolamentazioni più stringenti relative all’interoperabilità e alla gestione dei registri elettronici della salute (EHR), con la trasparenza come priorità assoluta.

Tuttavia, è chiaro che la tecnologia ha svolto un ruolo cruciale nel razionalizzare e organizzare la condivisione di informazioni nel settore, il che rappresenta un vantaggio significativo quando i servizi di alta qualità dipendono fortemente dalla velocità e dalla precisione.

Le organizzazioni sanitarie hanno iniziato a utilizzare tecnologie emergenti per alleviare le crescenti pressioni, che potrebbero risparmiare loro 360 miliardi di dollari all’anno. In realtà, l’85% delle aziende sta investendo o pianifica di investire nell’intelligenza artificiale per razionalizzare le operazioni e ridurre i ritardi nelle cure ai pazienti. La tecnologia è citata come priorità strategica principale nel settore sanitario per il 56% delle aziende, rispetto al 34% del 2022, secondo informazioni di Bain & Company e KLAS Research.

Tuttavia, ci sono diversi fattori che i fornitori di servizi sanitari dovrebbero considerare quando intendono implementare tecnologie avanzate, soprattutto considerando che le soluzioni di intelligenza artificiale sono solo così buone come le informazioni utilizzate per addestrarle.

Vediamo quali sono i principali problemi relativi ai dati nel settore sanitario e il ruolo della tecnologia nel risolverli.

Quantità Enormi di Dati

Non è un segreto che le organizzazioni sanitarie debbano gestire una quantità massiccia di dati, e questa quantità sta crescendo: entro il prossimo anno, i dati sanitari dovrebbero raggiungere i 10 trilioni di gigabyte.

La quantità di dati che deve essere archiviata è un fattore trainante della popolarità dell’archiviazione cloud, anche se questa non è una soluzione priva di problemi, soprattutto quando si tratta di sicurezza e interoperabilità. È per questo che il 69% delle organizzazioni sanitarie preferisce l’archiviazione cloud localizzata (ad esempio, cloud privati on-premises).

Tuttavia, ciò può facilmente diventare difficile da gestire per diversi motivi. In particolare, questa enorme quantità di dati deve essere archiviata per anni per essere conforme alle norme dell’HHS.

L’intelligenza artificiale sta aiutando i fornitori a risolvere questa sfida automatizzando processi che altrimenti sarebbero esaurienti in termini di personale e tempo. Ci sono molte soluzioni sul mercato progettate per semplificare la gestione dei dati, che si tratti di tracciare i dati dei pazienti attraverso l’integrazione di apprendimento automatico con analisi di big data o di utilizzare intelligenza artificiale generativa per accelerare la diagnostica.

Perché l’intelligenza artificiale possa fare il suo lavoro, le organizzazioni devono assicurarsi di mantenere i loro ecosistemi digitali il più possibile interoperabili per minimizzare le interruzioni negli scambi di dati che hanno conseguenze devastanti per il benessere dei pazienti.

Inoltre, è fondamentale che queste soluzioni siano scalabili in base alle esigenze fluttuanti di un’organizzazione in termini di prestazioni e capacità di elaborazione. Aggiornare e sostituire soluzioni perché non sono in grado di scalare è un processo lungo e costoso che poche organizzazioni sanitarie possono permettersi. Ciò significa ulteriore formazione, riorganizzazione dei processi e assicurarsi che l’interoperabilità non sia compromessa con l’introduzione di una nuova tecnologia.

Ridondanze dei Dati

Con tutti questi dati da gestire e tracciare, non sorprende che le cose sfuggano all’attenzione, e in un settore in cui le vite sono in gioco, le ridondanze dei dati sono uno scenario peggiore che solo serve a minare la qualità delle cure ai pazienti. Sorprendentemente, il 24% dei registri dei pazienti sono duplicati, e questa sfida è peggiorata quando si consolida l’informazione attraverso più registri elettronici medici (EMR).

L’intelligenza artificiale ha un ruolo importante nel gestire le ridondanze dei dati, aiutando le aziende a razionalizzare le operazioni e minimizzare gli errori dei dati. Le soluzioni di automazione sono particolarmente utili in questo contesto, accelerando i processi di inserimento dei dati nei sistemi di gestione delle informazioni sanitarie (HIMS), riducendo il rischio di errori umani nella creazione e nel mantenimento di registri elettronici della salute (EHR) più precisi e riducendo i rischi di informazioni duplicate o errate.

Tuttavia, queste soluzioni non sono sempre perfette, e le organizzazioni devono dare priorità alla tolleranza ai guasti quando le integrano nei loro sistemi. È vitale avere alcune misure in atto in modo che, quando un componente fallisce, il software possa continuare a funzionare correttamente.

I meccanismi chiave della tolleranza ai guasti includono la consegna garantita dei dati e delle informazioni in caso di guasto del sistema, il backup e il ripristino dei dati, il bilanciamento del carico su più flussi di lavoro e la gestione della ridondanza.

Ciò assicura essenzialmente che le cose continuino a funzionare fino a quando un amministratore di sistema non sarà disponibile per affrontare manualmente il problema e prevenire interruzioni che potrebbero fermare l’intero sistema. La tolleranza ai guasti è una caratteristica fondamentale da cercare quando si seleziona una soluzione, quindi può aiutare a restringere la ricerca di prodotti per le organizzazioni sanitarie.

Inoltre, è fondamentale che le organizzazioni abbiano il quadro giusto per la ridondanza e gli errori. È qui che entra in gioco la modellazione dei dati, poiché aiuta le organizzazioni a mappare i requisiti e i processi dei dati per massimizzare il successo.

Un avvertimento, però: costruire i migliori modelli di dati richiede l’analisi di tutte le informazioni opzionali derivate dai dati preesistenti. Ciò consente l’identificazione precisa di un paziente e fornisce informazioni tempestive e rilevanti su di lui per un intervento rapido e guidato dalle informazioni. Un vantaggio aggiuntivo della modellazione dei dati è che è più facile identificare gli API e curarli per filtrare e affrontare automaticamente le ridondanze, come le duplicazioni dei dati.

Dati Fragmentati e in Silos

Sappiamo che ci sono molti elementi in movimento nella gestione dei dati, ma se li combiniamo con la natura ad alta velocità del settore sanitario, è facilmente una ricetta per il disastro. I silos dei dati sono tra i punti ciechi più pericolosi in questo settore, e in situazioni di vita o di morte in cui gli operatori sanitari non possono accedere a un’immagine completa del registro di un paziente, le conseguenze sono oltre catastrofiche.

Mentre l’intelligenza artificiale e la tecnologia stanno aiutando le organizzazioni a gestire e a elaborare i dati, l’integrazione di un mucchio di API e di nuovo software non è sempre facile, soprattutto se richiede l’aiuto esterno ogni volta che si apporta una modifica o un aggiornamento. L’interoperabilità e l’usabilità sono al centro del massimizzare il ruolo della tecnologia nella gestione dei dati sanitari e dovrebbero essere prioritarie per le organizzazioni.

La maggior parte delle piattaforme è incentrata sugli sviluppatori, con livelli elevati di codifica e strumenti complessi che sono al di là delle capacità della maggior parte delle persone. Ciò limita le modifiche che possono essere apportate all’interno di un sistema e significa che ogni volta che un’organizzazione vuole apportare una modifica, deve esternalizzare un sviluppatore formato.

Questo è un grande problema per le persone che operano in un settore che non può permettersi di sacrificare altro tempo ed energia a processi inutilmente complicati. La tecnologia dovrebbe facilitare l’azione istantanea, non ostacolarla, ed è per questo che i fornitori di servizi sanitari e le organizzazioni devono optare per soluzioni che possano essere integrate rapidamente e senza problemi nel loro ecosistema digitale esistente.

Cosa Cercare in una Soluzione

Optare per piattaforme che possano essere templatizzate in modo che possano essere importate e implementate facilmente senza dover costruire e scrivere codice complesso da zero, come le soluzioni di Enterprise Integration Platform as a Service (EiPaaS). In particolare, questi servizi utilizzano funzionalità drag-and-drop che sono user-friendly in modo che le modifiche possano essere apportate senza la necessità di codificare.

Ciò significa che, poiché sono così facili da usare, democratizzano l’accesso per un’efficienza continua in modo che i membri del team di tutti i dipartimenti possano implementare modifiche senza timore di causare grandi interruzioni.

Un’altra considerazione vitale è la revisione, che aiuta i fornitori a garantire che stanno mantenendo la responsabilità e stanno collegando costantemente i punti in modo che i dati non vadano persi. Azioni come il tracciamento delle transazioni, la registrazione delle trasformazioni dei dati, la documentazione delle interazioni del sistema, il monitoraggio dei controlli di sicurezza, la misurazione delle prestazioni e la segnalazione dei punti di guasto dovrebbero essere imprescindibili per affrontare queste sfide dei dati.

In realtà, le tracce di revisione servono a preparare le organizzazioni per il successo continuo nella gestione dei dati. Non solo rafforzano la sicurezza di un sistema per garantire una migliore gestione dei dati, ma sono anche preziose per migliorare la logica aziendale in modo che le operazioni e i flussi di lavoro siano il più possibile a prova di errore.

Le tracce di revisione abilitano anche i team a essere il più possibile proattivi e allertati e a rimanere aggiornati sui dati in termini di origine, registrazione e invio. Ciò rafforza la responsabilità nella fase di elaborazione per minimizzare il rischio di errori nella gestione dei dati il più possibile.

Le migliori soluzioni sanitarie sono progettate per coprire tutti gli aspetti della gestione dei dati, in modo che non venga lasciata nulla di intentato. L’intelligenza artificiale non è perfetta, ma tenendo presente questi rischi e opportunità, i fornitori possono trarre il massimo beneficio da essa nel panorama sanitario.

Per minimizzare il rischio di errori nella gestione dei dati il più possibile, le migliori soluzioni sanitarie sono progettate per coprire tutti gli aspetti della gestione dei dati, in modo che non venga lasciata nulla di intentato. L’intelligenza artificiale non è perfetta, ma tenendo presente questi rischi e opportunità, i fornitori possono trarre il massimo beneficio da essa nel panorama sanitario.