De Farligaste Blindfläckarna för Data i Hälso- och Sjukvården och Hur Man Kan Åtgärda Dem Framgångsrikt

Data fortsätter att vara en betydande svag punkt för hälso- och sjukvårdsindustrin, med ökande säkerhetsbrott, tunga system och datarörligheter som undergräver kvaliteten på vården som tillhandahålls.

Till detta kommer att USA:s hälso- och sjukvårdsdepartement (HSS) planerar att införa strängare regler kring interoperabilitet och hantering av elektroniska hälsoregister (EHR), med transparens som topprioritet.

Det är dock tydligt att teknologi har spelat en avgörande roll i att strömlinjeforma och organisera informationsutbyte inom branschen, vilket är en betydande fördel när utmärkta tjänster i hög grad beror på hastighet och noggrannhet.

Hälso- och sjukvårdsorganisationer har vänt sig till ny teknik för att lindra de växande trycken, vilket kan potentiellt spara dem 360 miljarder dollar per år. Faktum är att 85% av företagen investerar eller planerar att investera i AI för att strömlinjeforma verksamheten och minska fördröjningar i patientvården. Teknologi nämns som en toppstrategisk prioritet inom hälso- och sjukvården för 56% av företagen, jämfört med 34% år 2022, enligt insikter från Bain & Company och KLAS Research.

Men det finns ett antal faktorer som hälso- och sjukvårdsleverantörer bör vara medvetna om när de överväger att införa avancerad teknik, särskilt med tanke på att AI-lösningar bara är så bra som den information som används för att träna dem.

Låt oss ta en titt på de största smärtorna för data i hälso- och sjukvården och teknikens roll i att lindra dem.

Enorma Mängder Data

Det är ingen hemlighet att hälso- och sjukvårdsorganisationer måste hantera en enorm mängd data, och den växer bara i storlek: Nästa år förväntas hälso- och sjukvårdsdata nå 10 biljoner gigabyte.

Den enorma mängden data som måste lagras är en drivande kraft bakom populariteten för molnlagring, även om detta inte är ett problemfritt svar, särskilt när det gäller säkerhet och interoperabilitet. Därför föredrar 69% av hälso- och sjukvårdsorganisationerna lokal molnlagring (dvs. privata moln på plats).

Men detta kan lätt bli svårt att hantera av ett antal skäl. Särskilt måste denna enorma mängd data lagras i år för att vara HSS-kompatibel.

AI hjälper leverantörerna att hantera denna utmaning genom att automatisera processer som annars är resurskrävande i termer av personal och tid. Det finns många lösningar på marknaden som är utformade för att underlätta datahantering, antingen i form av att spåra patientdata via maskinlärandeintegrationer med stordataanalys eller använda generativ AI för att påskynda diagnostik.

För att AI ska kunna göra sitt jobb bra måste organisationerna se till att de håller sina digitala ekosystem så interoperabla som möjligt för att minimera störningar i datautbyten som har förödande konsekvenser för patienternas välbefinnande.

Dessutom är det viktigt att dessa lösningar är skalbara enligt organisationens varierande behov i termer av prestanda och bearbetningsförmåga. Att uppgradera och ersätta lösningar som inte klarar av att skala är en tidskrävande och dyr process som få hälso- och sjukvårdsleverantörer har råd med. Det beror på att det innebär ytterligare utbildning, omjustering av processer och säkerställande av att interoperabiliteten inte har komprometterats med införandet av en ny teknik.

Dataredundanser

Med all denna data att hantera och spåra är det ingen överraskning att saker och ting glider igenom sprickorna, och i en bransch där liv står på spel är dataredundanser det värsta tänkbara scenario som bara bidrar till att undergräva kvaliteten på patientvården. Chockerande nog är 24% av patientjournaler dubbletter, och denna utmaning förvärras när man sammanfogar information över flera elektroniska medicinska register (EMR).

AI har en stor roll att spela i hanteringen av dataredundanser, vilket hjälper företag att strömlinjeforma verksamheten och minimera datafel. Automatiseringslösningar är särskilt användbara i detta sammanhang, vilket påskyndar datainmatningsprocesser i hälsodatahanteringssystem (HIMS), minskar risken för mänskliga fel vid skapande och underhåll av mer exakta EHR, och minskar risken för dubblett eller felaktig information.

Men dessa lösningar är inte alltid perfekta, och organisationer måste prioritera fel tolerans när de integrerar dem i sina system. Det är viktigt att ha vissa åtgärder på plats så att när en komponent misslyckas kan programvaran fortsätta att fungera ordentligt.

Nyckelmekanismer för fel tolerans omfattar garanterad leverans av data och information i fall av systemfel, datasäkerhetskopiering och återställning, belastningsutjämning över flera arbetsflöden och hantering av redundanser.

Detta säkerställer i princip att hjulen fortsätter att snurra tills en systemadministratör är tillgänglig för att manuellt hantera problemet och förhindra att störningar bringar hela systemet till stillastående. Fel tolerans är en viktig funktion att leta efter när man väljer en lösning, så att det kan hjälpa till att begränsa produktsökningen för hälso- och sjukvårdsorganisationer.

Dessutom är det viktigt för organisationer att se till att de har rätt ramverk på plats för redundans och fel. Det är där datamodellering kommer in, eftersom det hjälper organisationer att kartlägga krav och dataprocesser för att maximera framgången.

En varning dock: Att bygga de bästa datamodellerna kräver analys av all den valfria informationen som härrör från befintlig data. Detta möjliggör en exakt identifiering av en patient och levererar relevant information om dem för snabb, insiktsgenererad intervention. En extra fördel med datamodellering är att det är lättare att identifiera API:er och kurera dessa för automatisk filtrering och hantering av redundanser som dataduplicering.

Fragmenterad och Siloiserad Data

Vi vet att det finns många rörliga delar i datahantering, men när detta kombineras med den snabba karaktären hos hälso- och sjukvården är det lätt en recept för katastrof. Data silos är bland de farligaste blindfläckarna i denna bransch, och i livsavgörande situationer där praktiker inte kan komma åt en fullständig bild av en patients journal är konsekvenserna bortom katastrofala.

Medan AI och teknik hjälper organisationer att hantera och bearbeta data är integrationen av en mängd API:er och ny programvara inte alltid smidig, särskilt om det kräver utkontrakterad hjälp varje gång en ny ändring eller uppdatering görs. Interoperabilitet och användbarhet är i centrum för att maximera teknikens roll i hanteringen av hälso- och sjukvårdsdata och bör prioriteras av organisationer.

De flesta plattformar är utvecklarcentrerade, med höga nivåer av kodning med komplexa verktyg som ligger bortom de flesta människors färdigheter. Detta begränsar de ändringar som kan göras inom ett system och innebär att varje gång en organisation vill göra en uppdatering måste de utkontraktera en utbildad utvecklare.

Det är ett betydande huvudvärk för människor som verkar inom en bransch som verkligen inte kan offra mer tid och energi till onödigt komplicerade processer. Teknologi bör underlätta omedelbar åtgärd, inte hindra den, vilket är varför hälso- och sjukvårdsleverantörer och organisationer behöver välja lösningar som kan integreras snabbt och smidigt i deras befintliga digitala ekosystem.

Vad Man Ska Leta Efter i en Lösning

Välj plattformar som kan mallas så att de kan importeras och implementeras enkelt utan att behöva bygga och skriva komplex kod från scratch, som Enterprise Integration Platform as a Service (EiPaaS)-lösningar. Specifikt använder dessa tjänster dra-och-släpp-funktioner som är användarvänliga så att ändringar kan göras utan att behöva koda.

Detta innebär att eftersom de är så lätta att använda demokratiserar de tillgången till kontinuerlig effektivitet så att teammedlemmar från hela avdelningar kan implementera ändringar utan att behöva oroa sig för att orsaka stora störningar.

En annan viktig övervägande är granskning, som hjälper leverantörerna att säkerställa att de upprätthåller ansvar och konsekvent ansluter punkterna så att data inte försvinner. Åtgärder som att spåra transaktioner, logga dataomvandlingar, dokumentera systeminteraktioner, övervaka säkerhetskontroller, mäta prestanda och flagga felpunkter bör vara oåterkalleliga för att hantera dessa datautmaningar.

I själva verket hjälper granskningsloggarna organisationer att upprätta kontinuerlig framgång i datahantering. Inte bara stärker de systemets säkerhet för att säkerställa bättre datahantering, utan de är också värdefulla för att förbättra affärslogiken så att verksamhets- och processflöden är så lufttäta som möjligt.

Granskningsloggarna ger också teamen möjlighet att vara så proaktiva och vaksamma som möjligt och att hålla sig à jour med data i termer av var den kommer ifrån, när den loggades och vart den skickas. Detta stärker ansvarigheten i hela bearbetningssteget för att minimera risken för fel i datahantering så mycket som möjligt.

De bästa hälso- och sjukvårdsleverantörerna är utformade för att täcka alla aspekter av datahantering, så att ingen sten lämnas oupplockad. AI är inte perfekt, men att ha dessa risker och möjligheter i åtanke kommer att hjälpa leverantörerna att göra det mesta av det i hälso- och sjukvårdslandskapet.

För att minimera risken för fel i datahantering så mycket som möjligt. De bästa hälso- och sjukvårdsleverantörerna är utformade för att täcka alla aspekter av datahantering, så att ingen sten lämnas oupplockad. AI är inte perfekt, men att ha dessa risker och möjligheter i åtanke kommer att hjälpa leverantörerna att göra det mesta av det i hälso- och sjukvårdslandskapet.