Os Pontos Cegos de Dados Mais Perigosos na Saúde e Como Corrigi-los com Sucesso

Os dados continuam a ser um ponto doloroso para a indústria da saúde, com aumentos nas violações de segurança, sistemas difíceis e redundâncias de dados que comprometem a qualidade dos cuidados prestados.

Além disso, o Departamento de Saúde e Serviços Humanos dos EUA (HSS) está prestes a introduzir regulamentações mais rigorosas em torno da interoperabilidade e do manuseio de registros eletrônicos de saúde (EHRs), com transparência como prioridade máxima.

No entanto, é claro que a tecnologia desempenhou um papel fundamental na organização e compartilhamento de informações na indústria, o que é uma vantagem significativa quando os serviços de destaque dependem fortemente da velocidade e precisão.

As organizações de saúde vêm recorrendo a tecnologias emergentes para aliviar as pressões crescentes, o que poderia economizar US$ 360 bilhões anualmente. De fato, 85% das empresas estão investindo ou planejando investir em IA para otimizar operações e reduzir atrasos nos cuidados aos pacientes. A tecnologia é citada como prioridade estratégica máxima na saúde para 56% das empresas, em comparação com 34% em 2022, de acordo com insights da Bain & Company e KLAS Research.

No entanto, há uma série de fatores que os prestadores de saúde devem ter em mente ao implantar tecnologias avançadas, especialmente considerando que as soluções de IA são apenas tão boas quanto as informações utilizadas para treiná-las.

Vamos dar uma olhada nos principais pontos de dor de dados na saúde e o papel da tecnologia na mitigação deles.

Quantidades Enormes de Dados

Não é segredo que as organizações de saúde têm que lidar com uma quantidade massiva de dados, e isso está crescendo em tamanho: no ano que vem, os dados de saúde devem atingir 10 trilhões de gigabytes.

O volume maciço de dados que precisa ser armazenado é um fator impulsionador da popularidade do armazenamento em nuvem, embora isso não seja uma solução isenta de problemas, especialmente quando se trata de segurança e interoperabilidade. É por isso que 69% das organizações de saúde preferem armazenamento em nuvem localizado (ou seja, nuvens privadas no local).

No entanto, isso pode facilmente se tornar um desafio para gerenciar por uma série de razões. Em particular, essa enorme quantidade de dados precisa ser armazenada por anos para ser compatível com as regulamentações do HHS.

A IA está ajudando os prestadores a enfrentar esse desafio, automatizando processos que, de outra forma, seriam exaustivos em termos de mão de obra e tempo. Existem muitas soluções no mercado projetadas para facilitar a gestão de dados, seja por meio da integração de aprendizado de máquina com análise de big data para rastrear dados de pacientes ou por meio do uso de IA geradora para acelerar diagnósticos.

Para que a IA faça seu trabalho bem, as organizações devem garantir que estejam mantendo seus ecossistemas digitais tão interoperáveis quanto possível para minimizar interrupções nos intercâmbios de dados que têm consequências devastadoras para o bem-estar dos pacientes.

Além disso, é crucial que essas soluções sejam escaláveis de acordo com as necessidades flutuantes de uma organização em termos de desempenho e capacidade de processamento. Atualizar e substituir soluções porque elas falham em escalar é um processo demorado e caro que poucas organizações de saúde podem se dar ao luxo de pagar. Isso significa mais treinamento, realinhamento de processos e garantia de que a interoperabilidade não foi comprometida com a introdução de uma nova tecnologia.

Redundâncias de Dados

Com todos esses dados para gerenciar e rastrear, não é surpresa que as coisas escapem pela tangente, e em uma indústria onde vidas estão em jogo, as redundâncias de dados são um cenário de pior caso que apenas serve para comprometer a qualidade dos cuidados ao paciente. Chocantemente, 24% dos registros de pacientes são duplicados, e esse desafio é agravado quando se consolida informações em vários registros médicos eletrônicos (EMR).

A IA tem um grande papel a desempenhar no tratamento das redundâncias de dados, ajudando as empresas a otimizar operações e minimizar erros de dados. As soluções de automação são especialmente úteis neste contexto, acelerando os processos de entrada de dados nos Sistemas de Gerenciamento de Informações de Saúde (HIMS), reduzindo o risco de erros humanos na criação e manutenção de registros eletrônicos de saúde (EHRs) mais precisos e reduzindo os riscos de informações duplicadas ou incorretas.

No entanto, essas soluções não são sempre perfeitas, e as organizações precisam priorizar a tolerância a falhas ao integrá-las em seus sistemas. É vital ter certas medidas em vigor para que, quando um componente falhe, o software possa continuar funcionando corretamente.

Mecanismos-chave de tolerância a falhas incluem entrega garantida de dados e informações em casos de falha do sistema, backup e recuperação de dados, balanceamento de carga em vários fluxos de trabalho e gerenciamento de redundâncias.

Isso essencialmente garante que as coisas continuem funcionando até que um administrador do sistema esteja disponível para abordar manualmente o problema e evitar interrupções que possam paralisar todo o sistema. A tolerância a falhas é uma característica importante a procurar ao selecionar uma solução, para que possa ajudar a reduzir a busca de produtos para as organizações de saúde.

Além disso, é crucial que as organizações tenham o quadro certo em vigor para ocorrências de redundâncias e erros. É aí que entra a modelagem de dados, pois ajuda as organizações a mapear os requisitos e processos de dados para maximizar o sucesso.

Uma palavra de cautela, no entanto: construir os melhores modelos de dados envolve analisar todas as informações opcionais derivadas dos dados pré-existentes. Isso permite a identificação precisa de um paciente e fornece informações oportunas e relevantes sobre ele para intervenções rápidas e baseadas em insights. Um bônus adicional da modelagem de dados é que é mais fácil identificar APIs e curá-las para filtrar e abordar automaticamente redundâncias, como duplicações de dados.

Dados Fragmentados e Compartimentalizados

Sabemos que há muitas partes móveis na gestão de dados, mas combinando isso com a natureza de alta velocidade da saúde e é facilmente uma receita para o desastre. Os silos de dados são entre os pontos cegos mais perigosos nessa indústria, e em situações de vida ou morte, onde os profissionais não conseguem acessar uma visão completa do registro de um paciente, as consequências são além do catastrófico.

Embora a IA e a tecnologia estejam ajudando as organizações a gerenciar e processar dados, integrar uma série de APIs e novos softwares não é sempre uma navegação tranquila, especialmente se exigir ajuda externa sempre que uma nova alteração ou atualização for feita. A interoperabilidade e a usabilidade estão no cerne da maximização do papel da tecnologia na gestão de dados de saúde e devem ser priorizadas pelas organizações.

A maioria das plataformas é centrada no desenvolvedor, envolvendo altos níveis de codificação com ferramentas complexas que estão além das habilidades da maioria das pessoas. Isso limita as alterações que podem ser feitas dentro de um sistema e significa que, a cada vez que uma organização deseja fazer uma atualização, ela precisa contratar um desenvolvedor treinado.

Isso é um grande problema para as pessoas que operam em uma indústria que realmente não pode sacrificar mais tempo e energia para processos desnecessariamente complicados. A tecnologia deve facilitar a ação instantânea, não atrapalhá-la, e é por isso que os prestadores de saúde e as organizações precisam optar por soluções que possam ser integradas rapidamente e sem problemas em seus ecossistemas digitais existentes.

O que Procurar em uma Solução

Opte por plataformas que possam ser padronizadas para que possam ser importadas e implementadas facilmente sem precisar construir e escrever códigos complexos do zero, como soluções de Plataforma de Integração Empresarial como um Serviço (EiPaaS). Especificamente, esses serviços usam recursos de arrastar e soltar que são fáceis de usar, para que as alterações possam ser feitas sem a necessidade de codificação.

Isso significa que, porque são tão fáceis de usar, elas democratizam o acesso para a eficiência contínua, para que os membros da equipe de diferentes departamentos possam implementar alterações sem medo de causar grandes interrupções.

Outra consideração vital é a auditoria, que ajuda os prestadores a garantir que estão mantendo a responsabilidade e conectando os pontos de forma consistente para que os dados não se percam. Ações como rastrear transações, registrar transformações de dados, documentar interações do sistema, monitorar controles de segurança, medir o desempenho e sinalizar pontos de falha devem ser inegociáveis para lidar com esses desafios de dados.

Na verdade, os registros de auditoria servem para preparar as organizações para o sucesso contínuo na gestão de dados. Não apenas fortalecem a segurança de um sistema para garantir uma melhor gestão de dados, mas também são valiosos para melhorar a lógica de negócios, para que as operações e os fluxos de trabalho sejam tão sólidos quanto possível.

Os registros de auditoria também capacitam as equipes a serem proativas e alertas e a manter-se atualizadas sobre os dados em termos de onde eles vêm, quando foram registrados e para onde são enviados. Isso fortalece a linha de fundo da responsabilidade em toda a fase de processamento para minimizar o risco de erros na gestão de dados o máximo possível.

As melhores soluções de saúde são projetadas para cobrir todas as bases na gestão de dados, para que nenhuma pedra seja deixada sem virar. A IA não é perfeita, mas manter esses riscos e oportunidades em mente ajudará os prestadores a aproveitar ao máximo em todo o cenário de saúde.

ge to minimize the risk of errors in data handling as much as possible. The best healthcare solutions are designed to cover all bases in data management, so no stone is left unturned. AI isn’t perfect, but keeping these risks and opportunities in mind will help providers make the most of it in the healthcare landscape.