Najbardziej niebezpieczne punkty ślepe w danych w ochronie zdrowia i jak im skutecznie zaradzić

Dane nadal stanowią istotny problem dla branży ochrony zdrowia, z rosnącą liczbą naruszeń bezpieczeństwa, uciążliwych systemów i redundancji danych, które podważają jakość świadczonych usług.

Dodatkowo, amerykański Departament Zdrowia i Usług Społecznych (HSS) planuje wprowadzić bardziej surowe regulacje dotyczące interoperacyjności i obsługi elektronicznych kart zdrowia (EHR), z przejrzystością jako najwyższym priorytetem.

Jednakże, jest oczywiste, że technologia odegrała kluczową rolę w usprawnieniu i zorganizowaniu wymiany informacji w branży, co jest znaczącą zaletą, gdy wybitne usługi opierają się na szybkości i dokładności.

Placówki ochrony zdrowia coraz częściej wykorzystują nowoczesne technologie, aby złagodzić rosnące presje, co mogłoby zaoszczędzić im 360 miliardów dolarów rocznie. W rzeczywistości, 85% firm inwestuje lub planuje inwestować w sztuczną inteligencję, aby usprawnić operacje i zmniejszyć opóźnienia w opiece nad pacjentami. Technologia jest wymieniana jako najwyższy priorytet strategiczny w ochronie zdrowia dla 56% firm, w porównaniu z 34% w 2022 roku, według badań Bain & Company i KLAS Research.

Jednakże, istnieje wiele czynników, których dostawcy usług ochrony zdrowia powinni być świadomi, gdy szukają sposobów na wdrożenie zaawansowanej technologii, zwłaszcza biorąc pod uwagę, że rozwiązania sztucznej inteligencji są tak dobre, jak dane wykorzystywane do ich szkolenia.

Zobaczmy największe bóle głowy związane z danymi w ochronie zdrowia i rolę technologii w ich rozwiązywaniu.

Ogromne ilości danych

Nie jest żadnym sekretem, że placówki ochrony zdrowia mają do czynienia z ogromną ilością danych, a ich ilość wciąż rośnie: Do przyszłego roku, dane ochrony zdrowia mają osiągnąć 10 bilionów gigabajtów.

Sam rozmiar danych, które muszą być przechowywane, jest głównym powodem popularności magazynowania w chmurze, choć nie jest to rozwiązanie pozbawione problemów, zwłaszcza jeśli chodzi o bezpieczeństwo i interoperacyjność. Dlatego 69% placówek ochrony zdrowia preferuje lokalne magazynowanie w chmurze (tj. prywatne chmury na miejscu).

Jednakże, może to łatwo stać się wyzwaniem do zarządzania z wielu powodów. W szczególności, ogromna ilość danych musi być przechowywana przez lata, aby spełnić wymagania HHS.

Sztuczna inteligencja pomaga dostawcom usług ochrony zdrowia w pokonywaniu tego wyzwania, automatyzując procesy, które w przeciwnym razie byłyby wyczerpujące pod względem zasobów i czasu. Istnieje wiele rozwiązań na rynku, zaprojektowanych w celu ułatwienia zarządzania danymi, czy to w postaci śledzenia danych pacjentów za pomocą integracji z big data analytics, czy wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji do przyspieszenia diagnostyki.

Aby sztuczna inteligencja mogła wykonywać swoją pracę dobrze, organizacje muszą upewnić się, że ich cyfrowe ekosystemy są tak interoperacyjne, jak to możliwe, aby zminimalizować zakłócenia w wymianie danych, które mogą mieć katastrofalne skutki dla zdrowia pacjentów.

Ponadto, jest niezwykle ważne, aby te rozwiązania były skalowalne zgodnie z potrzebami organizacji w zakresie wydajności i możliwości przetwarzania. Uaktualnianie i zastępowanie rozwiązań, które nie są w stanie skalować, jest czasochłonnym i kosztownym procesem, którego niewiele placówek ochrony zdrowia może pozwolić sobie. Wynika to z faktu, że wymaga to dalszego szkolenia, rearanżacji procesów i zapewnienia, że interoperacyjność nie została naruszona wraz z wprowadzeniem nowej technologii.

Redundancje danych

Z takimi ilościami danych do zarządzania i śledzenia, nie jest zaskakujące, że rzeczy przepadają, a w branży, w której życie jest na szali, redundancje danych są najgorszym możliwym scenariuszem, który tylko podważa jakość opieki nad pacjentem. Szokująco, 24% kart pacjentów są duplikatami, a ten problem jest pogarszany podczas konsolidacji informacji z wielu elektronicznych kart medycznych (EMR).

Sztuczna inteligencja odgrywa dużą rolę w zarządzaniu redundancjami danych, pomagając firmom usprawniać operacje i minimalizować błędy danych. Rozwiązania automatyzacji są szczególnie przydatne w tym kontekście, przyspieszając procesy wprowadzania danych w systemach zarządzania informacjami o zdrowiu (HIMS), zmniejszając ryzyko błędów ludzkich przy tworzeniu i utrzymaniu bardziej dokładnych elektronicznych kart zdrowia (EHR) i obniżając ryzyko powielania lub niepoprawnych informacji.

Jednakże, te rozwiązania nie są zawsze bezbłędne, a organizacje muszą priorytetowo traktować tolerancję błędów podczas ich integracji z systemami. Jest niezwykle ważne, aby mieć pewne mechanizmy w miejscu, aby w przypadku awarii składnika, oprogramowanie mogło nadal funkcjonować prawidłowo.

Kluczowymi mechanizmami tolerancji błędów są gwarantowana dostawa danych i informacji w przypadku awarii systemu, backup i odzyskiwanie danych, równoważenie obciążenia w wielu procesach roboczych oraz zarządzanie redundancjami.

To podstawowo gwarantuje, że koła nadal się obracają, aż administrator systemu będzie dostępny, aby ręcznie rozwiązać problem i zapobiec zakłóceniom, które mogą spowodować, że cały system zatrzyma się. Tolerancja błędów jest ważną funkcją, na którą należy zwrócić uwagę przy wyborze rozwiązania, aby pomóc w zawężeniu wyszukiwania produktu dla placówek ochrony zdrowia.

Ponadto, jest niezwykle ważne, aby organizacje upewniły się, że mają odpowiednią ramę dla redundancji i błędów. To właśnie tam pojawia się modelowanie danych, które pomaga organizacjom mapować wymagania i procesy danych, aby maksymalizować sukces.

Słowo ostrożności: budowanie najlepszych modeli danych wymaga analizy wszystkich dostępnych informacji pochodzących z wcześniej istniejących danych. To umożliwia dokładne identyfikowanie pacjenta i dostarczanie terminowych i istotnych informacji o nim w celu szybkiej, opartej na wglądzie interwencji. Dodatkową zaletą modelowania danych jest to, że łatwiej zidentyfikować API i wyselekcjonować je w celu automatycznego filtrowania i rozwiązywania redundancji, takich jak powielanie danych.

Fragmentaryzacja i izolacja danych

Wiemy, że istnieje wiele ruchomych części w zarządzaniu danymi, ale połączenie tego z dynamiczną naturą ochrony zdrowia jest łatwo przepisem na katastrofę. Sztuczne bariery danych są jednym z najbardziej niebezpiecznych punktów ślepych w tej branży, a w sytuacjach, w których praktycy nie mają dostępu do pełnego obrazu karty pacjenta, konsekwencje są poza katastrofalnymi.

Chociaż sztuczna inteligencja i technologia pomagają organizacjom zarządzać i przetwarzać dane, integracja dużej liczby API i nowego oprogramowania nie zawsze jest płynna, zwłaszcza jeśli wymaga zewnętrznej pomocy przy każdej nowej zmianie lub aktualizacji. Interoperacyjność i używalność są kluczowe dla maksymalizacji roli technologii w zarządzaniu danymi ochrony zdrowia i powinny być priorytetem dla organizacji.

Większość platform jest ukierunkowana na programistów, wymagając wysokiego poziomu kodowania z złożonymi narzędziami, które są poza umiejętnościami większości ludzi. To ogranicza zmiany, które można wprowadzić w systemie, i oznacza, że za każdym razem, gdy organizacja chce wprowadzić zmiany, musi zlecić to doświadczonemu programiście.

To znaczący ból głowy dla ludzi działających w branży, która nie może pozwolić sobie na stratę więcej czasu i energii na niepotrzebnie skomplikowane procesy. Technologia powinna ułatwiać natychmiastowe działanie, a nie utrudniać go, dlatego dostawcy usług ochrony zdrowia i organizacje muszą wybierać rozwiązania, które mogą być szybko i bezproblemowo integrowane z ich istniejącym cyfrowym ekosystemem.

Na co zwrócić uwagę przy wyborze rozwiązania

Wybierz platformy, które mogą być szablonizowane, aby mogły być łatwo importowane i wdrożone bez konieczności budowania i pisania złożonego kodu od podstaw, jak np. rozwiązania Enterprise Integration Platform as a Service (EiPaaS). Konkretnie, te usługi wykorzystują funkcje drag-and-drop, które są przyjazne dla użytkownika, dzięki czemu zmiany mogą być wprowadzane bez potrzeby kodowania.

To oznacza, że ponieważ są one tak łatwe w użyciu, demokratyzują dostęp do ciągłej efektywności, umożliwiając członkom zespołu z różnych departamentów wprowadzanie zmian bez obawy o spowodowanie dużych zakłóceń.

Inną kluczową kwestią jest audyt, który pomaga dostawcom usług ochrony zdrowia upewnić się, że utrzymują odpowiedzialność i łączą punkty, aby dane nie zniknęły. Czynności takie jak śledzenie transakcji, rejestrowanie transformacji danych, dokumentowanie interakcji systemowych, monitorowanie kontroli bezpieczeństwa, mierzenie wydajności i wskazywanie punktów awaryjnych powinny być niezbędne do rozwiązywania tych wyzwań związanych z danymi.

W rzeczywistości, ślady audytowe pomagają organizacjom przygotować się do ciągłego sukcesu w zarządzaniu danymi. Nie tylko wzmacniają bezpieczeństwo systemu, aby zapewnić lepsze zarządzanie danymi, ale są również cenne dla udoskonalania logiki biznesowej, aby operacje i przepływy pracy były jak najbardziej szczelne.

Ślady audytowe również umożliwiają zespołom bycie tak proaktywnymi i czujnymi, jak to tylko możliwe, oraz pozostawanie na bieżąco z danymi pod względem ich pochodzenia, czasu zalogowania i miejsca, w którym są wysyłane. To wzmacnia odpowiedzialność na każdym etapie przetwarzania, aby zminimalizować ryzyko błędów w zarządzaniu danymi jak najbardziej.

Najlepsze rozwiązania ochrony zdrowia są zaprojektowane w celu pokrycia wszystkich aspektów zarządzania danymi, aby nie pozostawić żadnego kamienia na kamieniu. Sztuczna inteligencja nie jest idealna, ale biorąc pod uwagę te ryzyka i możliwości, dostawcy usług ochrony zdrowia będą mogli w pełni wykorzystać ją w krajobrazie ochrony zdrowia.

Aby zminimalizować ryzyko błędów w zarządzaniu danymi jak najbardziej, najlepsze rozwiązania ochrony zdrowia są zaprojektowane w celu pokrycia wszystkich aspektów zarządzania danymi, aby nie pozostawić żadnego kamienia na kamieniu. Sztuczna inteligencja nie jest idealna, ale biorąc pod uwagę te ryzyka i możliwości, dostawcy usług ochrony zdrowia będą mogli w pełni wykorzystać ją w krajobrazie ochrony zdrowia, aby zminimalizować ryzyko błędów w zarządzaniu danymi jak najbardziej. Najlepsze rozwiązania ochrony zdrowia są zaprojektowane w celu pokrycia wszystkich aspektów zarządzania danymi, aby nie pozostawić żadnego kamienia na kamieniu.