Cele mai periculoase puncte oarbe de date în sănătate și cum să le remediați cu succes

Datele continuă să reprezinte un punct sensibil pentru industria sănătății, cu încălcări de securitate în creștere, sisteme greoaie și redundanțe de date care subminează calitatea îngrijirii medicale furnizate.

Presiunea este accentuată și de faptul că Departamentul pentru Sănătate și Servicii Umane din SUA (HSS) urmează să introducă reguli mai stricte privind interoperabilitatea și gestionarea înregistrărilor medicale electronice (EHR), cu transparența ca prioritate principală.

Cu toate acestea, este clar că tehnologia a jucat un rol crucial în organizarea și gestionarea eficientă a schimbului de informații în industrie, ceea ce este un avantaj semnificativ atunci când serviciile deosebite depind în mare măsură de viteză și acuratețe.

Organizațiile din domeniul sănătății s-au orientat către tehnologii emergente pentru a atenua presiunile crescânde, care ar putea salva până la 360 de miliarde de dolari anual. De fapt, 85% din companii investesc sau intenționează să investească în inteligență artificială pentru a eficientiza operațiunile și a reduce întârzierile în îngrijirea pacienților. Tehnologia este menționată ca prioritate strategică principală în sănătate pentru 56% din companii, față de 34% în 2022, conform insight-urilor de la Bain & Company și KLAS Research.

Cu toate acestea, există o serie de factori pe care furnizorii de servicii de sănătate ar trebui să îi aibă în vedere atunci când doresc să implementeze tehnologii avansate, mai ales având în vedere că soluțiile de inteligență artificială sunt la fel de bune pe cât este informația utilizată pentru a le antrena.

Hăi să aruncăm o privire asupra principalelor puncte oarbe de date din sănătate și rolul tehnologiei în atenuarea lor.

Cantități uriașe de date

Nu este un secret că organizațiile din domeniul sănătății trebuie să gestioneze o cantitate masivă de date, care nu face decât să crească în dimensiune: până anul viitor, datele din sănătate se așteaptă să ajungă la 10 trilioane de gigabiți.

Volumul uriaș de date care trebuie stocat reprezintă un factor determinant în popularitatea stocării în cloud, deși această soluție nu este lipsită de probleme, mai ales în ceea ce privește securitatea și interoperabilitatea. De aceea, 69% din organizațiile din sănătate preferă stocarea localizată în cloud (adică cloud privat pe premise).

Cu toate acestea, aceasta poate deveni ușor dificil de gestionat din mai multe motive. În special, această cantitate uriașă de date trebuie stocată timp de ani pentru a fi conformă cu reglementările HHS.

Inteligența artificială ajută furnizorii să abordeze această provocare prin automatizarea proceselor care altfel ar fi epuizante din punct de vedere al resurselor umane și al timpului. Există o mulțime de soluții pe piață concepute pentru a ușura gestionarea datelor, fie că este vorba de urmărirea datelor pacienților prin integrări de învățare automată cu analize de date mari sau de utilizarea inteligenței artificiale generative pentru a accelera diagnosticele.

Pentru ca inteligența artificială să își facă treaba bine, organizațiile trebuie să se asigure că mențin ecosistemele digitale cât mai interoperabile posibil pentru a minimiza întreruperile în schimburile de date care au repercusiuni devastatoare asupra stării de sănătate a pacienților.

Mai mult decât atât, este crucial ca aceste soluții să fie scalabile în funcție de nevoile fluctuante ale organizației în ceea ce privește performanța și capacitățile de procesare. Înlocuirea și actualizarea soluțiilor care nu pot fi scalate este un proces care consumă timp și resurse financiare, pe care puține organizații din sănătate și le pot permite. Acest lucru presupune o nouă instruire, realinierea proceselor și asigurarea faptului că interoperabilitatea nu a fost compromisă prin introducerea unei noi tehnologii.

Redundanțe de date

Cu atâtea date de gestionat și urmărit, nu este deloc surprinzător că lucrurile pot scăpa din vedere, iar într-o industrie în care viețile sunt în joc, redundanțele de date reprezintă un scenariu de caz extrem care nu face decât să submineze calitatea îngrijirii pacienților. În mod șocant, 24% din dosarele pacienților sunt duplicate, iar această provocare este agravată atunci când se consolidează informații din multiple înregistrări medicale electronice (EMR).

Inteligența artificială are un rol important în gestionarea redundanțelor de date, ajutând companiile să eficientizeze operațiunile și să minimizeze erorile de date. Soluțiile de automatizare sunt deosebit de utile în acest context, accelerând procesele de introducere a datelor în sistemele de gestionare a informațiilor despre sănătate (HIMS), reducând riscul erorilor umane la crearea și menținerea unor înregistrări medicale electronice (EHR) mai precise și diminuând riscurile de informații duplicate sau incorecte.

Cu toate acestea, aceste soluții nu sunt întotdeauna fără erori, și organizațiile trebuie să prioritizeze toleranța la defecte atunci când le integrează în sistemele lor. Este vital să aibă anumite măsuri în loc pentru a asigura funcționarea corectă a software-ului în cazul în care un component eșuează.

Mecanismele cheie ale toleranței la defecte includ livrarea garantată a datelor și informațiilor în caz de eșec al sistemului, backup și recuperare a datelor, echilibrarea sarcinii de lucru pe fluxuri de lucru multiple și gestionarea redundanței.

Acest lucru asigură, în esență, că lucrurile continuă să funcționeze până când un administrator de sistem este disponibil pentru a aborda manual problema și a preveni întreruperile care ar putea aduce întregul sistem la o oprire bruscă. Toleranța la defecte este o trăsătură importantă de căutat atunci când se selectează o soluție, astfel încât să poată ajuta la restrângerea căutării de produse pentru organizațiile din sănătate.

În plus, este crucial pentru organizații să se asigure că au un cadru adecvat pentru a gestiona redundanțele și erorile. Aici intervine modelarea datelor, care ajută organizațiile să cartografieze cerințele și procesele de date pentru a maximiza succesul.

Un cuvânt de avertizare, totuși: construirea celor mai bune modele de date implică analiza tuturor informațiilor opționale derivate din datele preexistente. Acest lucru permite identificarea precisă a unui pacient și furnizează informații rapide și relevante despre el pentru intervenții rapide și bazate pe insight. Un bonus suplimentar al modelării datelor este că este mai ușor să identifici API-urile și să le curăți pentru a filtra și aborda automat redundanțele, cum ar fi duplicarea datelor.

Date fragmentate și izolate

Știm că există multe părți mobile în gestionarea datelor, dar combinând acest lucru cu natura rapidă a sănătății, este ușor o rețetă pentru dezastru. Silourile de date sunt printre cele mai periculoase puncte oarbe în această industrie, și în situații de viață și de moarte în care practicienii nu au acces la o imagine completă a dosarului pacientului, consecințele sunt devastatoare.

În timp ce inteligența artificială și tehnologia ajută organizațiile să gestioneze și să proceseze date, integrarea unei mulțimi de API-uri și a unor noi software nu este întotdeauna simplă, mai ales dacă necesită externalizarea ajutorului de fiecare dată când se face o schimbare sau o actualizare. Interoperabilitatea și ușurința în utilizare sunt în centrul maximizării rolului tehnologiei în gestionarea datelor din sănătate și ar trebui să fie prioritizate de organizații.

Majoritatea platformelor sunt centrate pe dezvoltatori, implicând niveluri ridicate de codare cu unelte complexe care depășesc capacitățile majorității oamenilor. Acest lucru limitează modificările care pot fi făcute într-un sistem și înseamnă că de fiecare dată când o organizație dorește să facă o actualizare, trebuie să externalizeze un dezvoltator instruit.

Acesta este un cap de gardă semnificativ pentru cei care operează într-o industrie care nu își poate permite să sacrifice mai mult timp și energie pentru procese inutil de complicate. Tehnologia ar trebui să faciliteze acțiunea instantanee, nu să o împiedice, ceea ce înseamnă că furnizorii de servicii de sănătate și organizațiile trebuie să opteze pentru soluții care pot fi integrate rapid și fără probleme în ecosistemele digitale existente.

Ce să căutați într-o soluție

Optați pentru platforme care pot fi templatizate astfel încât să poată fi importate și implementate ușor fără a fi nevoie să construiți și să scrieți cod complex de la zero, cum ar fi soluțiile de Integrare a Platformei de Servicii (EiPaaS). În special, aceste servicii utilizează funcții de drag-and-drop care sunt ușor de utilizat, astfel încât modificările pot fi făcute fără a fi nevoie de codare.

Acest lucru înseamnă că, deoarece sunt atât de ușor de utilizat, ele democratizează accesul pentru eficiență continuă, astfel încât membrii echipei din diverse departamente pot implementa modificări fără teama de a provoca întreruperi majore.

O altă considerație vitală este auditarea, care ajută furnizorii să se asigure că mențin responsabilitatea și să conecteze în mod constant punctele pentru a preveni pierderea datelor. Acțiuni precum urmărirea tranzacțiilor, înregistrarea transformărilor de date, documentarea interacțiunilor sistemului, monitorizarea controlului securității, măsurarea performanței și identificarea punctelor de eșec ar trebui să fie nelipsite pentru abordarea acestor provocări de date.

De fapt, urmele de audit ajută organizațiile să se pregătească pentru succesul continuu în gestionarea datelor. Nu numai că întăresc securitatea sistemului pentru a asigura o gestionare mai bună a datelor, dar sunt și valoroase pentru îmbunătățirea logicii de afaceri, astfel încât fluxurile de lucru și procesele operaționale să fie cât mai stricte posibil.

Urmele de audit împuternicesc, de asemenea, echipele să fie proactive și alerte și să țină pasul cu datele în ceea ce privește originea, momentul înregistrării și destinația lor. Acest lucru consolidează responsabilitatea în întregul proces de prelucrare pentru a minimiza riscul erorilor de date cât mai mult posibil.

Cele mai bune soluții de sănătate sunt concepute pentru a acoperi toate aspectele gestionării datelor, astfel încât să nu fie lăsat niciun detaliu neluat în seamă. Inteligența artificială nu este perfectă, dar ținând cont de aceste riscuri și oportunități, furnizorii pot face cel mai bun uz al ei în peisajul sănătății.

Pentru a minimiza riscul erorilor în gestionarea datelor, este esențial să se acorde atenție maximă acestor aspecte. Cele mai bune soluții de sănătate sunt proiectate pentru a acoperi toate aspectele gestionării datelor, astfel încât să nu fie lăsat niciun detaliu neluat în seamă. Inteligența artificială nu este perfectă, dar ținând cont de aceste riscuri și oportunități, furnizorii pot face cel mai bun uz al ei în peisajul sănătății, pentru a minimiza riscul erorilor în gestionarea datelor cât mai mult posibil. Cele mai bune soluții de sănătate sunt proiectate pentru a acoperi toate aspectele gestionării datelor, astfel încât să nu fie lăsat niciun detaliu neluat în seamă. Inteligența artificială nu este perfectă, dar ținând cont de aceste riscuri și oportunități, furnizorii pot face cel mai bun uz al ei în peisajul sănătății, pentru a minimiza riscul erorilor în gestionarea datelor cât mai mult posibil. 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.