ヘルスケアにおける最も危険なデータの盲点とそれを解決するための成功戦略

データはヘルスケア業界にとって重大な課題であり、セキュリティ侵害、煩雑なシステム、データの冗長性が患者ケアの質を損なっています。

さらに、米国保健福祉省（HHS）は、ヘルスケアITの相互運用性とアルゴリズムの透明性を促進するための規制を導入する予定です。

しかし、技術は情報共有を効率化し、組織化する上で重要な役割を果たしており、優れたサービスはスピードと精度に大きく依存しています。

ヘルスケア組織は、成長する圧力を軽減するために新興技術に注目しています。これにより、年間360億ドルを節約できる可能性があります。

実際、85％の企業は、運用を合理化し、患者ケアの遅延を減らすためにAIに投資しているか、投資を計画しています。

技術はヘルスケアにおける上位戦略的優先事項であり、56％の企業がこれを優先事項として挙げています。

しかし、ヘルスケア提供者は、AIソリューションを導入する際に、特にAIソリューションの品質がトレーニングデータの品質に依存することを考慮する必要があります。

ヘルスケアにおける最大のデータ関連の痛みと技術がそれらを緩和する役割を見てみましょう。

大量のデータ

ヘルスケア組織が扱うデータ量は巨大であり、来年には10兆ギガバイトに達する予想です。

データの大量さは、クラウドストレージの普及を促していますが、これにはセキュリティと相互運用性の問題があります。

そのため、69％のヘルスケア組織は、ローカライズされたクラウドストレージ（オンプレミスでのプライベートクラウド）を好みます。

しかし、これは管理が容易でない場合があります。特に、HHSの規制に従うために、データを長期間保存する必要があります。

AIは、リソースと時間を大量に必要とするプロセスを自動化することで、この課題に対処するのに役立ちます。

データ管理を容易にするためのソリューションが市場にはあります。機械学習とビッグデータ分析の統合による患者データの追跡や、診断を迅速化するための生成AIなどです。

AIが効果的に機能するには、組織がデジタルエコシステムを相互運用可能な状態に保つ必要があります。そうすることで、データ交換の断絶による患者ケアへの悪影響を最小限に抑えることができます。

さらに、ソリューションは、パフォーマンスと処理能力の面で組織の変動するニーズに応じてスケーラブルである必要があります。

データの冗長性

大量のデータを管理し、追跡することは、間違いが起こりやすい状況であり、患者ケアの質を損なう結果を招く可能性があります。驚くべきことに、24％の患者レコードは重複しています。

AIは、データの冗長性を処理する上で重要な役割を果たしており、企業が運用を合理化し、データエラーを最小限に抑えるのに役立ちます。

自動化ソリューションは、ヘルス情報管理システム（HIMS）でのデータ入力プロセスを迅速化し、人間のエラーを減らし、EHRの作成と維持をより正確に行うのに役立ちます。

しかし、これらのソリューションは完璧ではありません。組織は、システムに組み込む際にフォールトトレランスを優先する必要があります。

フォールトトレランスには、システム障害時のデータと情報の確実な配信、データのバックアップと復元、複数のワークフローへの負荷分散、冗長性管理などが含まれます。

これにより、システム管理者が問題を手動で解決するまで、システムが正常に機能し続けることができます。

フォールトトレランスは、ソリューションを選択する際に重要な機能です。組織は、データモデリングを使用して、要件とデータプロセスを最適化する必要があります。

データモデリングにより、患者を正確に識別し、タイムリーで関連性のある情報を提供することができます。また、APIを特定し、自動的にフィルタリングしてデータの冗長性を処理することもできます。

断片化されたデータとシロ化されたデータ

データ管理には多くの要素があり、ヘルスケアの高速な性質と組み合わせると、災害の要因となり得ます。データシロは、この業界で最も危険な盲点の1つであり、医療従事者が患者レコードの完全な画像を取得できない場合、結果は壊滅的です。

AIと技術は、データを管理し、処理するのに役立ちますが、APIや新しいソフトウェアを統合することは、常にスムーズには行われません。特に、変更や更新が必要な場合は、外部の支援が必要になる場合があります。

相互運用性と使いやすさは、技術がヘルスケアデータ処理で最大の役割を果たすために重要です。

大多数のプラットフォームは、開発者向けであり、高度なコーディングが必要な複雑なツールを使用しています。これにより、システム内での変更が制限され、組織は毎回変更を加えるたびにトレーニングされた開発者に外注する必要があります。

これは、時間とエネルギーを余分に費やすことができない業界にとって、重大な問題です。技術は、即時の行動を促進するべきであり、妨げるべきではありません。したがって、ヘルスケア提供者と組織は、既存のデジタルエコシステムに迅速かつシームレスに統合できるソリューションを選択する必要があります。

ソリューションを選択する際に考慮すべき点

テンプレート化できるプラットフォームを選択し、複雑なコードを書くことなく簡単にインポートして実装できるようにします。エンタープライズ統合プラットフォームとしてのサービス（EiPaaS）ソリューションは、ドラッグアンドドロップ機能を使用し、ユーザーがコードを書く必要なく変更を加えることができます。

これにより、チームメンバーが、システムを大幅に変更することなく、効率性を継続的に実現できます。

監査は別の重要な考慮事項であり、提供者が責任を負い、データが失われないことを確認するのに役立ちます。トランザクションの追跡、データ変換のログ、システムの相互作用の文書化、セキュリティコントロールの監視、パフォーマンスの測定、障害点の特定などは、データの課題に対処する上で不可欠です。

実際、監査トレイルは、データ管理の継続的な成功を提供者に設定するのに役立ちます。システムの安全性を強化し、ビジネスロジックを強化するだけでなく、データ処理の各段階で責任を負うことができます。

監査トレイルは、チームがデータの出所、ログ時刻、送信先について、積極的かつ警戒する態勢をとるのを支援します。データ処理のリスクを最小限に抑えるために、データの管理を徹底することができます。

最も優れたヘルスケアソリューションは、データ管理のすべての側面をカバーするように設計されており、石も残さず、AIのリスクと機会を考慮することで、ヘルスケア業界で最大の効果を発揮することができます。

データ処理のエラーのリスクを最小限に抑えるために、データの管理を徹底することができます。ヘルスケアソリューションは、データ管理のすべての側面をカバーするように設計されており、AIのリスクと機会を考慮することで、ヘルスケア業界で最大の効果を発揮することができます。