De Gevaarlijkste Blind Spots voor Gegevens in de Zorg en Hoe Deze Succesvol te Verhelpen

Gegevens blijven een grote zwakke plek voor de zorgsector, met een toenemend aantal beveiligingslekken, omslachtige systemen en gegevensduplicaten die de kwaliteit van de verleende zorg ondermijnen.

De druk wordt verder verhoogd door het feit dat het Amerikaanse ministerie van Volksgezondheid en Sociale Zaken (HSS) van plan is om strengere regels in te voeren met betrekking tot interoperabiliteit en het omgaan met elektronische patiëntendossiers (EHR’s), met transparantie als topprioriteit.

Het is echter duidelijk dat technologie een cruciale rol heeft gespeeld bij het stroomlijnen en organiseren van gegevensuitwisseling in de sector, wat een significant voordeel is wanneer uitstekende diensten zwaar afhankelijk zijn van snelheid en nauwkeurigheid.

Zorgorganisaties zijn steeds meer gebruik gaan maken van opkomende technologieën om de groeiende druk te verlichten, wat mogelijk 360 miljard dollar per jaar kan besparen. In feite 85% van de bedrijven investeert of van plan is te investeren in AI om operaties te stroomlijnen en vertragingen in patiëntenzorg te verminderen. Technologie wordt genoemd als een van de belangrijkste strategische prioriteiten in de zorg voor 56% van de bedrijven, tegen 34% in 2022, volgens inzichten van Bain & Company en KLAS Research.

Er zijn echter een aantal factoren waar zorgverleners rekening mee moeten houden bij het inzetten van geavanceerde technologie, vooral omdat AI-oplossingen alleen zo goed zijn als de informatie die wordt gebruikt om ze te trainen.

Laten we eens kijken naar de grootste pijnpunten voor gegevens in de zorg en de rol van technologie bij het verlichten ervan.

Enorme Hoeveelheden Gegevens

Het is geen geheim dat zorgorganisaties te maken hebben met een enorme hoeveelheid gegevens, en deze hoeveelheid neemt alleen maar toe: volgend jaar wordt verwacht dat de hoeveelheid zorggegevens 10 biljoen gigabytes zal bereiken.

De enorme hoeveelheid gegevens die moet worden opgeslagen, is een belangrijke drijfveer achter de populariteit van cloudopslag, hoewel dit geen probleemloze oplossing is, vooral als het gaat om beveiliging en interoperabiliteit. Daarom geven 69% van de zorgorganisaties de voorkeur aan lokale cloudopslag (d.w.z. privéclouds op locatie).

Dit kan echter gemakkelijk moeilijk te beheren worden om een aantal redenen. In het bijzonder moet deze enorme hoeveelheid gegevens voor jaren worden opgeslagen om te voldoen aan de regels van het HSS.

AI helpt zorgverleners deze uitdaging aan te pakken door processen te automatiseren die anders tijdrovend en arbeidsintensief zouden zijn. Er zijn talloze oplossingen op de markt die zijn ontworpen om gegevensbeheer te vergemakkelijken, of het nu gaat om het volgen van patiëntgegevens via machine learning-integraties met big data-analyse of het gebruik van generatieve AI om diagnostiek te versnellen.

Om AI goed te laten werken, moeten organisaties ervoor zorgen dat ze hun digitale ecosysteem zo interoperabel mogelijk houden om storingen in gegevensuitwisseling te minimaliseren die verwoestende gevolgen kunnen hebben voor de gezondheid van patiënten.

Bovendien is het cruciaal dat deze oplossingen schaalbaar zijn naar gelang de wisselende behoeften van een organisatie op het gebied van prestaties en verwerkingscapaciteiten. Het upgraden en vervangen van oplossingen omdat ze niet schaalbaar zijn, is een tijdrovend en kostbaar proces dat weinig zorgverleners zich kunnen veroorloven. Dit betekent namelijk verdere training, het opnieuw uitlijnen van processen en het garanderen dat interoperabiliteit niet is aangetast door de introductie van een nieuwe technologie.

Gegevensduplicaten

Met al die gegevens om te beheren en te volgen, is het geen verrassing dat dingen door de mazen van het net glippen, en in een sector waar levens op het spel staan, zijn gegevensduplicaten een worst-case scenario dat alleen maar de kwaliteit van patiëntenzorg ondermijnt. Schokkend genoeg zijn 24% van de patiëntendossiers duplicaten, en deze uitdaging wordt verergerd wanneer informatie wordt geconsolideerd uit meerdere elektronische medische dossiers (EMD).

AI speelt een belangrijke rol bij het omgaan met gegevensduplicaten, door bedrijven te helpen hun operaties te stroomlijnen en gegevensfouten te minimaliseren. Automatiseringsoplossingen zijn vooral nuttig in deze context, door gegevensinvoerprocessen in Health Information Management Systems (HIMS) te versnellen, het risico van menselijke fouten te verlagen bij het creëren en onderhouden van nauwkeurigere EHR’s, en het risico van gedupliceerde of onjuiste informatie te verminderen.

Dit zijn echter geen perfecte oplossingen, en organisaties moeten prioriteit geven aan fouttolerantie bij het integreren van deze oplossingen in hun systemen. Het is essentieel om maatregelen te hebben om te garanderen dat wanneer een component faalt, de software nog steeds goed functioneert.

Belangrijke mechanismen van fouttolerantie zijn gegarandeerde levering van gegevens en informatie in geval van systeemfalen, gegevensback-up en herstel, belastingsverdeling over meerdere workflows, en beheer van duplicaten.

Dit zorgt er essentieel voor dat de wielen blijven draaien totdat een systeembeheerder beschikbaar is om het probleem handmatig aan te pakken en te voorkomen dat storingen het hele systeem tot stilstand brengen. Fouttolerantie is een belangrijk kenmerk om te zoeken bij het selecteren van een oplossing, zodat het kan helpen de productzoektijd voor zorgorganisaties te verkorten.

Bovendien is het cruciaal voor organisaties om ervoor te zorgen dat ze het juiste kader hebben voor duplicaten en fouten. Dat is waar gegevensmodellering om de hoek komt, aangezien het organisaties helpt om eisen en gegevensprocessen in kaart te brengen om succes te maximaliseren.

Een woord van waarschuwing: het opbouwen van de beste gegevensmodellen vereist het analyseren van alle optionele informatie die is afgeleid van bestaande gegevens. Dit stelt organisaties in staat om een patiënt nauwkeurig te identificeren en tijdige en relevante informatie over hem of haar te verstrekken voor snelle, inzichtgedreven interventie. Een extra voordeel van gegevensmodellering is dat het gemakkelijker is om API’s te identificeren en te cureren voor het automatisch filteren en aanpakken van duplicaten, zoals gegevensduplicaten.

Gefragmenteerde en Gesiloëerde Gegevens

We weten dat er veel bewegende delen zijn in gegevensbeheer, maar als we dit combineren met de hoge snelheid van de zorg, is het gemakkelijk een recept voor een ramp. Gegevenssilo’s zijn een van de gevaarlijkste blind spots in deze sector, en in levensbedreigende situaties waarin zorgverleners geen toegang hebben tot een compleet beeld van een patiëntendossier, zijn de gevolgen catastrofaal.

Terwijl AI en technologie organisaties helpen om gegevens te beheren en te verwerken, is het integreren van een aantal API’s en nieuwe software niet altijd soepel verlopen, vooral als het vereist is om hulp van buitenaf in te schakelen wanneer er een nieuwe wijziging of update wordt gemaakt. Interoperabiliteit en gebruiksvriendelijkheid zijn essentieel voor het maximaliseren van de rol van technologie in het omgaan met zorggegevens en moeten prioriteit krijgen bij organisaties.

De meeste platforms zijn ontwikkelaarsgericht, met hoge niveaus van codering met complexe tools die ver buiten de vaardigheden van de meeste mensen liggen. Dit beperkt de wijzigingen die kunnen worden aangebracht in een systeem en betekent dat elke keer dat een organisatie een update wilt aanbrengen, ze een getrainde ontwikkelaar moeten inschakelen.

Dat is een aanzienlijke hoofdpijn voor mensen die opereren in een sector die geen tijd en energie kan verspillen aan overbodig ingewikkelde processen. Technologie moet onmiddellijke actie mogelijk maken, niet hinderen, en daarom moeten zorgverleners en organisaties kiezen voor oplossingen die snel en naadloos in hun bestaande digitale ecosysteem kunnen worden geïntegreerd.

Wat te Zoeken in een Oplossing

Kies voor platforms die kunnen worden gesjabloneerd zodat ze gemakkelijk kunnen worden geïmporteerd en geïmplementeerd zonder dat complexe code van scratch hoeft te worden gebouwd en geschreven, zoals Enterprise Integration Platform as a Service (EiPaaS)-oplossingen. Specifiek gebruiken deze services drag-and-drop-functies die gebruikersvriendelijk zijn, zodat wijzigingen kunnen worden aangebracht zonder dat er code hoeft te worden geschreven.

Dit betekent dat omdat ze zo gemakkelijk te gebruiken zijn, ze toegang democratiseren voor continue efficiëntie, zodat teamleden vanuit verschillende afdelingen wijzigingen kunnen implementeren zonder bang te hoeven zijn voor grote storingen.

Een ander cruciaal overweging is auditing, dat zorgverleners helpt om ervoor te zorgen dat ze verantwoording afleggen en consistent de verbindingen leggen, zodat gegevens niet verloren gaan. Acties zoals het volgen van transacties, het loggen van gegevenstransformaties, het documenteren van systeeminteracties, het controleren van beveiligingscontroles, het meten van prestaties en het markeren van falenpunten moeten ononderhandelbaar zijn voor het aanpakken van deze gegevensuitdagingen.

Feitelijk zorgen audittrails ervoor dat organisaties zijn ingericht voor continue succes in gegevensbeheer. Ze versterken niet alleen de veiligheid van een systeem om beter gegevensbeheer te garanderen, maar zijn ook waardevol voor het verbeteren van bedrijfslogica, zodat operaties en procesworkflows zo solide mogelijk zijn.

Audittrails geven teams ook de mogelijkheid om zo proactief en alert mogelijk te zijn en om op de hoogte te blijven van gegevens in termen van waar ze vandaan komen, wanneer ze zijn geregistreerd en waar ze naartoe worden gestuurd. Dit versterkt de onderste regel van verantwoording in de hele verwerkingsfase om het risico van fouten in gegevensbeheer zo veel mogelijk te minimaliseren.

De beste zorgoplossingen zijn ontworpen om alle aspecten van gegevensbeheer te dekken, zodat geen enkel steen ongelaten wordt. AI is niet perfect, maar door deze risico’s en kansen in gedachten te houden, kunnen zorgverleners het meeste uit AI halen in het zorglandschap.

Om het risico van fouten in gegevensbeheer zo veel mogelijk te minimaliseren, zijn de beste zorgoplossingen ontworpen om alle aspecten van gegevensbeheer te dekken, zodat geen enkel steen ongelaten wordt. AI is niet perfect, maar door deze risico’s en kansen in gedachten te houden, kunnen zorgverleners het meeste uit AI halen in het zorglandschap.