De Farligste Blindsonene for Data i Helsevesenet og Hvordan Man Kan Fikse Dem Vellykket

Data fortsatt å være et betydelig problemområde for helsevesenet, med økende sikkerhetsbrudd, tungvinte systemer og dataredundanser som undergraver kvaliteten på pleien som leveres.

I tillegg til presset, planlegger USAs helse- og sosialdepartement (HSS) å innføre strengere regler rundt interoperabilitet og håndtering av elektroniske helsejournaler (EHR), med transparens som topprioritet.

Imidlertid er det klart at teknologi har spilt en avgjørende rolle i å strømlinjeforme og organisere informasjonsdeling i bransjen, som er en betydelig fordel når fremragende tjenester i stor grad avhenger av hastighet og nøyaktighet.

Helseorganisasjoner har vendt seg til fremvoksende teknologier for å lettet de økende pressene, som kanskje kan spare dem 360 milliarder dollar årlig. Faktisk, 85% av selskapene investerer eller planlegger å investere i AI for å strømlinjeforme operasjoner og redusere forsinkelser i pasientbehandling. Teknologi er nevnt som en toppstrategisk prioritet i helsevesenet for 56% av selskapene, mot 34% i 2022, ifølge insight fra Bain & Company og KLAS Research.

Likevel er det en rekke faktorer helseleverandører bør være oppmerksomme på når de ser på å implementere avansert teknologi, spesielt når AI-løsningene bare er like gode som informasjonen som brukes til å trene dem.

La oss se på de største smertepunktene for data i helsevesenet og teknologiens rolle i å lettet dem.

Enorme Mengder Data

Det er ingen hemmelighet at helseorganisasjoner må håndtere enorme mengder data, og det vokser bare i størrelse: Innen neste år forventes helsedata å nå 10 billioner gigabyte.

Den enorme mengden data som må lagres er en drivkraft bak populariteten til skytjening, selv om dette ikke er et problemfritt svar, spesielt når det gjelder sikkerhet og interoperabilitet. Derfor foretrekker 69% av helseorganisasjonene lokal skytjening (dvs. private skytjenester på stedet).

Likevel kan dette lett bli vanskelig å håndtere av en rekke grunner. Spesielt må denne enorme mengden data lagres i flere år for å være HSS-kompatibel.

AI hjelper leverandører å håndtere denne utfordringen ved å automatisere prosesser som ellers er ressurskrevende når det gjelder mannskaper og tid. Det finnes en rekke løsninger på markedet som er designet for å lettet datahåndtering, enten det er i form av å spore pasientdata via maskinlæringssammenføyninger med stordataanalyse eller å bruke generativ AI til å akselerere diagnostikk.

For at AI skal gjøre jobben sin godt, må organisasjonene sikre at de holder sine digitale økosystemer så interoperable som mulig for å minimere avbrudd i datautvekslinger som har ødeleggende konsekvenser for pasientenes velvære.

I tillegg er det avgjørende at disse løsningene er skalerbare i henhold til en organisasjons varierte behov når det gjelder ytelse og prosesseringskapasitet. Å oppgradere og erstatte løsninger fordi de ikke skalerer, er en tidskrevende og kostbar prosess som få helseleverandører kan unngå. Det betyr videre opplæring, omjustering av prosesser og sikring av at interoperabiliteten ikke er kompromittert med innføringen av ny teknologi.

Dataredundanser

Med så mye data å håndtere og spore, er det ingen overraskelse at ting glipper gjennom fingerspissene, og i en bransje hvor liv er på spill, er dataredundanser det verste scenario som bare bidrar til å undergrave kvaliteten på pasientbehandlingen. Forbausende nok er 24% av pasientjournaler duplikater, og denne utfordringen forverres når informasjon konsolideres på tvers av flere elektroniske medisinske journaler (EMR).

AI har en stor rolle å spille i å håndtere dataredundanser, og hjelper selskaper å strømlinjeforme operasjoner og minimere datafeil. Automatiseringsløsninger er spesielt nyttige i denne sammenhengen, akselererende datainntastingprosesser i helseinformasjonssystemer (HIMS), reduserer risikoen for menneskelige feil ved å opprette og vedlikeholde mer nøyaktige EHR, og kutte risikoen for duplikate eller feil informasjon.

Likevel er disse løsningene ikke alltid feilfrie, og organisasjonene må prioritere feiltoleranse når de integrerer dem i sine systemer. Det er avgjørende å ha visse mekanismer på plass så at når en komponent feiler, kan programvaren fortsatt fungere korrekt.

Nøkkelmekanismer for feiltoleranse inkluderer garantert levering av data og informasjon i tilfeller av systemfeil, datasikkerhetskopiering og gjenoppretting, lastbalansering på tvers av flere arbeidsflyter og redundanshåndtering.

Dette sikrer i praksis at hjulene fortsatt ruller til en systemadministrator er tilgjengelig for å manuelt håndtere problemet og forhindre avbrudd fra å bringe hele systemet til stillstand. Feiltoleranse er en viktig funksjon å se etter når man velger en løsning, så det kan hjelpe med å snevre ned produktet for helseorganisasjoner.

I tillegg er det avgjørende for organisasjonene å sikre at de har riktig rammeverk på plass for redundans og feilforekomster. Det er der datamodellering kommer inn, da den hjelper organisasjonene med å kartlegge krav og dataprosesser for å maksimere suksess.

En advarsel likevel: å bygge de beste datamodellene krever analyse av all valgfri informasjon som er avledet fra eksisterende data. Det gjør det mulig å identifisere en pasient nøyaktig og levere relevant informasjon om dem for rask, innsiktbasert inngripen. En ekstra bonus med datamodellering er at det er enklere å identifisere API-er og kuratere disse for å automatisk filtrere og håndtere redundanser som data duplikater.

Fragmentert og Siloet Data

Vi vet at det finnes mange bevegelige deler i datahåndtering, men kombiner dette med den høyhastighetsnaturen til helsevesenet, og det er lett en oppskrift for katastrofe. Data-siloer er blant de farligste blindsonene i denne bransjen, og i liv eller død-situasjoner hvor praktiserende ikke kan få tilgang til et fullstendig bilde av en pasients journal, er konsekvensene utenfor all katastrofe.

Mens AI og teknologi hjelper organisasjonene med å håndtere og prosessere data, er integrering av en mengde API-er og ny programvare ikke alltid en enkel prosess, spesielt hvis det krever å outsource hjelp hver gang en ny endring eller oppdatering gjøres. Interoperabilitet og brukervennlighet er i hjertet av å maksimere teknologiens rolle i håndtering av helsedata og bør prioriteres av organisasjonene.

De fleste plattformer er utvikler-sentriske, og involverer høye nivåer av kode med komplekse verktøy som er utenfor de fleste menneskers ferdighetsnivå. Dette begrenser endringene som kan gjøres innenfor et system og betyr at hver gang en organisasjon ønsker å gjøre en endring, må de outsource en trent utvikler.

Det er en betydelig hodepine for mennesker som opererer i en bransje som virkelig ikke kan ofre mer tid og energi til unødvendig kompliserte prosesser. Teknologi bør fasilitere øyeblikkelig handling, ikke hindre det, og derfor må helseleverandører og organisasjoner velge løsninger som kan integreres raskt og sømløst i deres eksisterende digitale økosystem.

Hva å Se etter i en Løsning

Velg plattformer som kan tematiseres så de kan importeres og implementeres enkelt uten å måtte bygge og skrive kompleks kode fra scratch, som Enterprise Integration Platform as a Service (EiPaaS)-løsninger. Spesifikt bruker disse tjenestene dra-og-slippe-funksjoner som er brukervennlige, så endringer kan gjøres uten å måtte kode.

Dette betyr at fordi de er så enkle å bruke, demokratiserer de tilgangen for kontinuerlig effektivitet, så teammedlemmer fra hele avdelinger kan implementere endringer uten å frykte å forårsake massive avbrudd.

En annen avgjørende overvegelse er revisjon, som hjelper leverandører å sikre at de opprettholder ansvar og konsistent kobler punktene sammen så data ikke forsvinner. Handlinger som å spore transaksjoner, logge dataomformninger, dokumentere systeminteraksjoner, overvåke sikkerhetskontroller, måle ytelse og markere feilpunkter, bør være uforhandelige for å håndtere disse datautfordringene.

Faktisk, revisjonslogger tjener til å sette organisasjonene opp for kontinuerlig suksess i datahåndtering. Ikke bare styrker de sikkerheten til et system for å sikre bedre datahåndtering, men de er også verdifulle for å forbedre forretningslogikken så operasjoner og prosessflyter er så tette som mulig.

Revisjonslogger gir også teamene mulighet til å være så proaktive og varsomme som mulig og å holde seg oppdatert om data i forhold til hvor det kommer fra, når det ble logget og hvor det sendes. Dette styrker ansvarligheten i hele prosesseringen for å minimere risikoen for feil i datahåndtering så mye som mulig.

De beste helseløsningene er designet for å dekke alle aspekter av datahåndtering, så ingen stein blir liggende urørt. AI er ikke perfekt, men å holde disse risikoene og mulighetene i mente, vil hjelpe leverandører å få mest mulig ut av det i helselandskapet.

For å minimere risikoen for feil i datahåndtering så mye som mulig, er det viktig å sikre at løsningene er designet for å håndtere kompleksiteten i helsedata og å gi en helhetlig oversikt over pasientens informasjon. Dette kan oppnås ved å implementere løsninger som er skalerbare, sikre og brukervennlige, og som kan integreres med eksisterende systemer og prosesser.