จุดบอดข้อมูลที่อันตรายที่สุดในด้านการดูแลสุขภาพและวิธีการแก้ไขที่ประสบความสำเร็จ

ข้อมูลยังคงเป็นจุดอ่อนที่สำคัญของอุตสาหกรรมด้านการดูแลสุขภาพ โดยมีการละเมิดความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น ระบบที่ยุ่งยาก และข้อมูลที่ซ้ำซ้อนกัน ทำให้คุณภาพการดูแลผู้ป่วยลดลง

นอกจากนี้ กระทรวงสาธารณสุขและบริการมนุษย์ของสหรัฐฯ (HSS) กำลังจะ แนะนำกฎระเบียบที่เข้มงวดมากขึ้น เกี่ยวกับการทำงานร่วมกันและจัดการบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHRs) โดยมีการโปร่งใสเป็นจุดสำคัญ

อย่างไรก็ตาม มันชัดเจนว่าเทคโนโลยีได้เล่นบทบาทสำคัญในการทำให้การแบ่งปันข้อมูลเป็นระบบและจัดระเบียบในอุตสาหกรรม ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญเมื่อบริการที่โดดเด่นพึ่งพาความเร็วและความแม่นยำ

องค์กรด้านการดูแลสุขภาพได้หันมาใช้เทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่เพื่อช่วยบรรเทาบทบาทที่เพิ่มขึ้น ซึ่ง อาจช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายให้พวกเขาได้ 360 พันล้านดอลลาร์ต่อปี ในความเป็นจริง 85% ของบริษัท กำลังลงทุนหรือวางแผนจะลงทุนใน AI เพื่อปรับปรุงการดำเนินงานและลดความล่าช้าในการดูแลผู้ป่วย เทคโนโลยีถูกอ้างถึงว่าเป็นจุดสำคัญเชิงกลยุทธ์ในด้านการดูแลสุขภาพสำหรับ 56% ของบริษัท เทียบกับ 34% ในปี 2022 ตาม ข้อมูลจาก Bain & Company และ KLAS Research

อย่างไรก็ตาม มีหลายปัจจัยที่ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพควรตระหนักเมื่อต้องการใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคำนึงว่าโซลูชัน AI นั้นดีเท่ากับข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมพวกเขา

มาทำความรู้จักกับจุดปวดที่สำคัญที่สุดของข้อมูลในด้านการดูแลสุขภาพและบทบาทของเทคโนโลยีในการบรรเทา

ข้อมูลจำนวนมาก

ไม่มีใครไม่รู้ว่าองค์กรด้านการดูแลสุขภาพต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก และมันเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ โดยคาดว่าข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพจะ ถึง 10 ล้านกิกะไบต์ ในปีหน้า

ปริมาณข้อมูลที่ต้องจัดเก็บเป็นปัจจัยหลักที่ทำให้การเก็บข้อมูลบนคลาวด์เป็นที่นิยม แม้ว่าจะไม่ใช่คำตอบที่ไม่มีปัญหา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงความปลอดภัยและความสามารถในการทำงานร่วมกัน ซึ่งเป็นเหตุผลที่ 69% ขององค์กรด้านการดูแลสุขภาพชอบการเก็บข้อมูลบนคลาวด์ที่อยู่ในพื้นที่ (เช่น คลาวด์ส่วนตัวบนพื้นที่)

อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้อาจเป็นเรื่องที่ท้าทายในการจัดการเนื่องจากหลายเหตุผล โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ข้อมูลจำนวนมากนี้ต้องถูกเก็บไว้เป็นเวลาหลายปีเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดของ HHS

AI ช่วยให้ผู้ให้บริการสามารถจัดการกับความท้าทายนี้ได้โดยการทำให้กระบวนการที่ใช้ทรัพยากรมากในด้านแรงงานและเวลาเป็นอัตโนมัติ มีหลายโซลูชันที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้การจัดการข้อมูลง่ายขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการติดตามข้อมูลผู้ป่วยผ่านการผสมผสานการเรียนรู้ของเครื่องจักรกับวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ หรือการใช้ AI ที่สร้างขึ้นเพื่อเร่งการวินิจฉัย

เพื่อให้ AI ทำงานได้ดี องค์กรต้องแน่ใจว่าพวกเขาเก็บระบบนิเวศดิจิทัลให้ทำงานร่วมกันได้มากที่สุดเพื่อลดการหยุดชะงักในการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่มีผลกระทบต่อความเป็นอยู่ของผู้ป่วย

นอกจากนี้ ยังสำคัญที่องค์กรจะต้องแน่ใจว่าโซลูชันเหล่านี้สามารถปรับขนาดตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลงขององค์กรในด้านประสิทธิภาพและความสามารถในการประมวลผล การอัปเกรดและแทนที่โซลูชันเพราะพวกมันไม่สามารถปรับขนาดได้เป็นกระบวนการที่ใช้เวลานานและแพง ซึ่งหมายถึงการฝึกอบรมเพิ่มเติม การจัดเรียงกระบวนการใหม่ และการรับรองว่าความสามารถในการทำงานร่วมกันไม่ได้ถูกทำลายด้วยการแนะนำเทคโนโลยีใหม่

ข้อมูลซ้ำซ้อน

ด้วยข้อมูลที่ต้องจัดการและติดตามมากมาย จึงไม่น่าแปลกใจที่สิ่งต่างๆ จะหลุดออกจากการสังเกต และในอุตสาหกรรมที่ชีวิตอยู่บนเส้นด้าย ข้อมูลซ้ำซ้อนเป็นสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุดที่ทำให้คุณภาพการดูแลผู้ป่วยลดลงอย่างมาก โดยน่าประหลาดใจว่า 24% ของบันทึกผู้ป่วย เป็นสำเนา และความท้าทายนี้ยิ่งรุนแรงขึ้นเมื่อรวมข้อมูลจากบันทึกทางการแพทย์อิเล็กทรอนิกส์ (EMR) หลายชุด

AI มีบทบาทสำคัญในการจัดการข้อมูลซ้ำซ้อน ช่วยให้บริษัทต่างๆ ปรับปรุงการดำเนินงานและลดข้อผิดพลาดของข้อมูล โซลูชันการทำให้เป็นอัตโนมัติเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการบริบทนี้ โดยเร่งกระบวนการป้อนข้อมูลในระบบจัดการข้อมูลสุขภาพ (HIMS) ลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดของมนุษย์ในการสร้างและบำรุงรักษาบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ที่แม่นยำ และลดความเสี่ยงของข้อมูลซ้ำซ้อนหรือไม่ถูกต้อง

อย่างไรก็ตาม โซลูชันเหล่านี้ไม่สมบูรณ์แบบเสมอไป และองค์กรต้องจัดลำดับความสำคัญของความทนทานต่อข้อผิดพลาดเมื่อผสมผสานพวกมันเข้ากับระบบของตน มันสำคัญที่จะมีมาตรการบางอย่างในสถานที่เพื่อให้แน่ใจว่าเมื่อ компонหนึ่งล้มเหลว ซอฟต์แวร์สามารถทำงานได้อย่างเหมาะสม

กลไกสำคัญของความทนทานต่อข้อผิดพลาดรวมถึงการรับประกันการส่งมอบข้อมูลและการส่งข้อมูลในกรณีที่ระบบล้มเหลว การสำรองข้อมูลและการกู้คืน การกระจายภาระงานระหว่างกระบวนการทำงานหลายอย่าง และการจัดการความซ้ำซ้อน

สิ่งนี้ช่วยให้แน่ใจว่าระบบจะยังคงทำงานจนกว่าผู้ดูแลระบบจะพร้อมที่จะแก้ไขปัญหาและป้องกันการหยุดชะงักที่จะทำให้ระบบทั้งหมดหยุดทำงาน ความทนทานต่อข้อผิดพลาดเป็นคุณลักษณะที่ดีในการค้นหาโซลูชัน เพื่อช่วยให้การค้นหาผลิตภัณฑ์สำหรับองค์กรด้านการดูแลสุขภาพง่ายขึ้น

นอกจากนี้ ยังสำคัญที่องค์กรจะต้องแน่ใจว่าพวกเขาได้สร้างเฟรมเวิร์กที่เหมาะสมสำหรับการเกิดขึ้นของความซ้ำซ้อนและข้อผิดพลาด ซึ่งเป็นที่ที่การสร้างแบบจำลองข้อมูลเข้ามา โดยช่วยให้องค์กรสามารถสร้างแผนผังข้อกำหนดและกระบวนการข้อมูลเพื่อเพิ่มความสำเร็จให้สูงสุด

คำเตือนหนึ่ง: การสร้างแบบจำลองข้อมูลที่ดีที่สุดต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลที่เลือกทั้งหมดที่ได้รับจากข้อมูลที่มีอยู่แล้ว ซึ่งช่วยให้สามารถระบุผู้ป่วยได้อย่างแม่นยำและให้ข้อมูลที่ทันเวลาและเกี่ยวข้องเกี่ยวกับพวกเขาเพื่อการแทรกแซงที่รวดเร็วและได้รับข้อมูล คุณประโยชน์เสริมของการสร้างแบบจำลองข้อมูลคือสามารถระบุ API และคัดเลือกพวกมันเพื่อกรองและจัดการความซ้ำซ้อน เช่น การซ้ำซ้อนของข้อมูลได้ง่ายขึ้น

ข้อมูลที่กระจัดกระจายและแยกจากกัน

เรารู้ว่ามีหลายส่วนในการจัดการข้อมูล แต่เมื่อรวมกับลักษณะที่เร่งรีบของการดูแลสุขภาพแล้ว มันคือสูตรสำหรับภัยพิบัติ ข้อมูลที่แยกจากกันเป็นหนึ่งในจุดบอดที่อันตรายที่สุดในอุตสาหกรรมนี้ และในสถานการณ์ที่ชีวิตอยู่ในอันตรายที่ผู้ปฏิบัติงานไม่สามารถเข้าถึงภาพรวมของบันทึกผู้ป่วยได้ ผลที่ตามมานั้นอยู่นอกเหนือการเป็นภัยพิบัติ

ในขณะที่ AI และเทคโนโลยีช่วยให้องค์กรจัดการและประมวลผลข้อมูล การผสมผสาน API และซอฟต์แวร์ใหม่ๆ ไม่ใช่เรื่องที่ราบรื่นเสมอไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากต้องใช้การอウトซอร์สความช่วยเหลือทุกครั้งที่มีการเปลี่ยนแปลงหรืออัปเดตใหม่ ความสามารถในการทำงานร่วมกันและความสามารถในการใช้งานเป็นจุดสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพของเทคโนโลยีในการจัดการข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพและควรเป็นจุดสนใจหลักขององค์กร

แพลตฟอร์มส่วนใหญ่ถูกออกแบบมาเพื่อนักพัฒนา โดยต้องใช้การเขียนโค้ดในระดับสูงด้วยเครื่องมือที่ซับซ้อนที่อยู่นอกเหนือทักษะของคนส่วนใหญ่ ซึ่งจำกัดการเปลี่ยนแปลงที่สามารถทำได้ภายในระบบ และหมายความว่าทุกครั้งที่องค์กรต้องการทำการเปลี่ยนแปลง พวกเขาจะต้องอウトซอร์สผู้พัฒนาที่มีฝีมือ

สิ่งนี้เป็นปัญหาที่สำคัญสำหรับผู้ที่ทำงานในอุตสาหกรรมที่แทบจะไม่สามารถเสียเวลาและพลังงานให้กับกระบวนการที่ซับซ้อนและไม่จำเป็น เทคโนโลยีควรอำนวยความสะดวกในการดำเนินการในทันที ไม่ใช่ขัดขวางมัน ซึ่งเป็นเหตุผลที่ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพและองค์กรต้องเลือกโซลูชันที่สามารถผสมผสานเข้ากับระบบดิจิทัลที่มีอยู่ได้อย่างรวดเร็วและไม่มีปัญหา

สิ่งที่ควรพิจารณาในโซลูชัน

เลือกแพลตฟอร์มที่สามารถสร้างแบบจำลองได้เพื่อให้สามารถนำเข้าและใช้งานได้ง่ายโดยไม่ต้องสร้างและเขียนโค้ดที่ซับซ้อนจากศูนย์ เช่น โซลูชัน Enterprise Integration Platform as a Service (EiPaaS) โดยเฉพาะอย่างยิ่ง บริการเหล่านี้ใช้คุณลักษณะการลากและวางที่เป็นมิตรกับผู้ใช้เพื่อให้สามารถทำการเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด

สิ่งนี้หมายความว่าเนื่องจากพวกมันใช้งานได้ง่าย พวกเขาจึงทำให้การเข้าถึงต่อเนื่องมีประสิทธิภาพสำหรับทีมงานจากทุกฝ่ายที่สามารถนำไปใช้ได้โดยไม่ต้องกลัวว่าจะทำให้เกิดการหยุดชะงักครั้งใหญ่

การตรวจสอบก็เป็นข้อพิจารณาที่สำคัญเช่นกัน ซึ่งช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพรับรองว่าพวกเขา正在รักษาความรับผิดชอบและเชื่อมต่อจุดต่างๆ เพื่อให้ข้อมูลไม่สูญหาย การกระทำเช่นการติดตามธุรกรรม การบันทึกการเปลี่ยนแปลงข้อมูล การบันทึกการโต้ตอบของระบบ การตรวจสอบการควบคุมความปลอดภัย การวัดประสิทธิภาพ และการระบุจุดล้มเหลวควรเป็นสิ่งที่ไม่สามารถต่อรองได้ในการจัดการกับความท้าทายเหล่านี้

ในความเป็นจริง การตรวจสอบช่วยให้องค์กรต่างๆ ตั้งค่าความสำเร็จอย่างต่อเนื่องในการจัดการข้อมูล ไม่เพียงแต่เพิ่มความปลอดภัยของระบบเพื่อให้การจัดการข้อมูลดีขึ้น แต่ยังช่วยให้กระบวนการทางธุรกิจและกระบวนการทำงานมีความเข้มงวดที่สุด

การตรวจสอบยังช่วยให้ทีมงานสามารถดำเนินการได้อย่าง积极และตื่นตัว และติดตามข้อมูลในแง่ของที่มา เมื่อถูกบันทึก และที่จะถูกส่งไป ซึ่งเสริมสร้างความรับผิดชอบในการประมวลผลข้อมูลให้สูงสุดเพื่อลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดในการจัดการข้อมูลให้มากที่สุด

โซลูชันด้านการดูแลสุขภาพที่ดีที่สุดได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ครอบคลุมทุกด้านของการจัดการข้อมูล เพื่อให้ไม่มีอะไรหลุดออกจากการสังเกต AI ไม่สมบูรณ์แบบ แต่การรักษาความเสี่ยงและโอกาสเหล่านี้ไว้ในใจจะช่วยให้ผู้ให้บริการสามารถใช้ประโยชน์จากมันในภูมิทัศน์ด้านการดูแลสุขภาพได้