Sağlık Hizmetlerinde En Tehlikeli Veri Kör Noktaları ve Bunları Başarıyla Çözmek

Veri, sağlık hizmetleri endüstrisi için önemli bir sorun olmaya devam etmektedir. Artan güvenlik ihlalleri, hantallık sistemi ve veri yinelenmeleri, verilen bakım kalitesini zayıflatmaktadır.

Amerika Birleşik Devletleri Sağlık ve İnsan Hizmetleri Bakanlığı (HSS), sağlık bilgi teknolojisi ve algoritmik şeffaflık alanında daha sıkı düzenlemeler getirmeye hazırlanıyor. Bu, elektronik sağlık kayıtlarının (EHR) işlenmesinde şeffaflık öncelikli olacak.

Teknoloji, sağlık hizmetleri endüstrisinde bilgi paylaşımını düzenleme ve hızlandırma konusunda önemli bir rol oynamıştır. Bu, hizmetlerin hız ve doğrulukla sağlandığı bir endüstri için önemli bir avantajdır.

Sağlık hizmetleri organizasyonları, artan baskılardan kurtulmak için yeni teknolojilere yöneliyorlar. Bu, onlara yıllık 360 milyar dolar tasarruf sağlayabilir. Aslında, şirketlerin %85’i operasyonları düzeltmek ve hasta bakımındaki gecikmeleri azaltmak için yapay zeka ve otomasyona yatırım yapıyor veya yatırım yapmayı planlıyor.

Teknoloji, sağlık hizmetleri endüstrisinde bir öncelik haline geldi. Şirketlerin %56’sı teknolojiyi stratejik öncelik olarak görürken, bu oran 2022’de %34 idi.

Ancak, sağlık hizmetleri sağlayıcıları gelişmiş teknolojiyi uygulamadan önce beberapa faktöre dikkat etmelidir. Özellikle, yapay zeka çözümleri ancak eğitim verilen verilerin kalitesi kadar iyidir.

Sağlık hizmetlerindeki en büyük veri sorunlarına ve teknolojinin bunları hafifletme rolüne bakalım.

Devasa Veri Miktarları

Sağlık hizmetleri organizasyonlarının devasa miktarda veri ile başa çıkmak zorunda olduğu sır değildir. Bu veri miktarı her geçen gün artmaktadır ve önümüzdeki yıl 10 trilyon gigabayta ulaşması beklenmektedir.

Bu kadar büyük miktarda verinin depolanması, bulut depolamanın popüler olmasının arkasındaki itici güçtür. Ancak, bu sorunlara çözüm değildir, özellikle güvenlik ve interoperabilite konusunda.

Sağlık hizmetleri organizasyonlarının %69’u, yerel bulut depolamayı (yani, şirket içinde özel bulutlar) tercih etmektedir.

Ancak, bu durum yönetmek için zor olabilir. Özellikle, bu büyük miktarda verinin yıllar boyunca depolanması gerekmektedir.

Yapay zeka, bu zorluğu aşmak için süreçleri otomatikleştirmekte yardımcı olmaktadır. Veri yönetimini kolaylaştırmak için piyasada birçok çözüm bulunmaktadır.

Yapay zeka, iyi bir iş çıkarması için, organizasyonların dijital ekosistemlerini mümkün olduğunca uyumlu tutmaları gerekmektedir. Bu, veri değişimlerinde kesintileri en aza indirmeye yardımcı olur.

Ayrıca, bu çözümlerin organizasyonun değişen ihtiyaçlarına göre ölçeklenebilir olması önemlidir. Çözümleri yükseltmek ve değiştirmek, zaman alan ve pahalı bir işlemdir.

Veri Yinelenmeleri

Tüm bu veriyi yönetmek ve izlemek, özellikle hayatlar söz konusu olduğunda, veri yinelenmeleri en kötü senaryodur. Şaşırtıcı bir şekilde, hasta kayıtlarının %24’ü kopyadır ve bu sorun, birden fazla elektronik tıbbi kayıt (EMR) arasında bilgiyi birleştirmek zorunda kalındığında daha da kötüleşir.

Yapay zeka, veri yinelenmelerini ele almakta önemli bir rol oynamaktadır. Şirketlere operasyonları düzeltmek ve veri hatalarını en aza indirmekte yardımcı olur.

Ancak, bu çözümler her zaman hatasız değildir. Organizasyonların, bunları sistemlerine entegre ederken, arızaya dayanıklılığa öncelik vermeleri önemlidir.

Arızaya dayanıklılığın temel mekanizmaları, sistem arızalarında veri ve bilginin garantili teslimi, veri yedekleme ve kurtarma, birden fazla iş akışı arasında yük dengeleme ve yinelenme yönetimi içerir.

Bu, bir sistem yöneticisi sorunları manuel olarak çözebileceği zaman kadar, sistemin düzgün çalışmaya devam etmesini sağlar. Arızaya dayanıklılık, bir çözüm seçerken dikkate alınması gereken önemli bir özelliktir.

Ayrıca, organizasyonların veri yinelenmeleri ve hataları için doğru çerçeveye sahip olmaları önemlidir. Bu, veri modellemesiyle sağlanır ve organizasyonların gereksinimleri ve veri süreçlerini haritalamasına yardımcı olur.

Veri modellemesi, organizasyonların veri yinelenmelerini ve hatalarını en aza indirmelerine yardımcı olur. Ayrıca, veri işlemede hataların riskini en aza indirmeye yardımcı olur.

Parçalanmış ve Silo Veri

Veri yönetiminde birçok hareketli parça vardır, ancak bunu sağlık hizmetlerinin hızlı doğası ile birleştirdiğinizde, bu bir felaket reçetesidir. Veri siloları, bu endüstrideki en tehlikeli kör noktalardan biridir ve sağlık hizmeti sağlayıcıları bir hastanın kayıtlarının tam resmini göremedikleri durumlarda, sonuçlar felaket olabilir.

Yapay zeka ve teknoloji, organizasyonların veri yönetmesine ve işlenmesine yardımcı olmakta, ancak birçok API ve yeni yazılım entegre etmek her zaman pürüzsüz değildir.

Çoğu platform, geliştirici merkezlidir ve karmaşık araçlar içerir. Bu, bir sistem içinde yapılabilecek değişiklikleri sınırlar ve bir organizasyon her zaman bir değişiklik veya güncelleme istediğinde, bir geliştirici dış kaynak kullanmak zorundadır.

Bu, zaten zaman ve enerjiye sahip olamayan bir endüstri için önemli bir baş ağrısıdır. Teknoloji, anlık eylemi kolaylaştırmalı, değilse engelleme olmamalıdır.

Bir Çözümde Nelere Bakılması Gerektiği

Kolayca ithalat ve uygulanabilen platformları tercih edin. Bu, karmaşık kodlama gerektirmez. Özellikle, Enterprise Integration Platform as a Service (EiPaaS) çözümleri, sürükle ve bırak özelliklerine sahiptir.

Bu, değişikliklerin kolayca ve kodlama gerektirmeden yapılabilmesini sağlar. Bu nedenle, takım üyeleri, departmanlar arasında değişiklikleri uygulayabilir ve büyük kesintiler yaratmaz.

Diğer bir önemli consideration, denetimidir. Bu, sağlayıcıların hesap verebilirliği korumasına ve veri kaybını önlenmesine yardımcı olur.

Denetim izleri, bir sistemin güvenliğini güçlendirir ve veri işlemede hataların riskini en aza indirir. Ayrıca, iş mantığını güçlendirir ve operasyonları ve iş akışlarını mümkün olduğunca sağlam hale getirir.

Denetim izleri, takımların proaktif ve uyarıda kalmasına yardımcı olur. Verinin nereden geldiğini, ne zaman kaydedildiğini ve nereye gönderildiğini bilir. Bu, veri işlemede hataların riskini en aza indirmeye yardımcı olur.

En iyi sağlık hizmetleri çözümleri, veri yönetiminde tüm alanları kapsar, böylece hiçbir taş unutulmaz. Yapay zeka mükemmel değildir, ancak bu riskleri ve fırsatları dikkate almak, sağlayıcıların sağlık hizmetleri manzarasında en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı olacaktır.

Veri işlemede hataların riskini en aza indirmek için mümkün olduğunca veri yönetimini optimize etmek önemlidir. Bu, sağlık hizmetleri sağlayıcıları için kritik bir öncelik olmalıdır.