Найбільш небезпечні сліпі місця даних у сфері охорони здоров’я та як успішно їх виправити

Дані продовжують бути значною проблемою для галузі охорони здоров’я, з зростаючою кількістю порушень безпеки, громіздкими системами та дублікатами даних, які підірвають якість наданої допомоги.

До цього тиску додається той факт, що Міністерство охорони здоров’я та соціальних служб США (HSS) планує ввести більш суворі регуляції щодо взаємодії та обробки електронних медичних записів (EHR), з прозорістю як головним пріоритетом.

Однак, зрозуміло, що технології відіграють важливу роль у спрощенні та організації обміну інформацією в галузі, що є значною перевагою, коли видатні послуги сильно залежать від швидкості та точності.

Організації охорони здоров’я звертаються до нових технологій, щоб полегшити зростаючий тиск, який може потенційно заощадити їм 360 мільярдів доларів щорічно. Насправді, 85% компаній інвестують або планують інвестувати в штучний інтелект, щоб оптимізувати операції та скоротити затримки у наданні допомоги пацієнтам. Технології є найвищим стратегічним пріоритетом у сфері охорони здоров’я для 56% компаній порівняно з 34% у 2022 році, згідно з даними компанії Bain & Company і KLAS Research.

Однак, є ряд факторів, яких постачальники медичних послуг повинні бути обізнані, коли вони планують розгортати передові технології, особливо якщо враховувати, що рішення штучного інтелекту є такими ж хорошими, як і інформація, використана для їх навчання.

Давайте розглянемо найбільші болі даних у сфері охорони здоров’я та роль технологій у їх подоланні.

Відповідальність за величезну кількість даних

Не секрет, що організації охорони здоров’я мають справу з величезною кількістю даних, і вона продовжує зростати: вже наступного року дані охорони здоров’я мають досягти 10 трильйонів гігабайт.

Сама об’єм даних, який потрібно зберігати, є основним чинником популярності хмарного сховища, хоча це не є безпроблемним рішенням, особливо щодо безпеки та взаємодії. Тому 69% організацій охорони здоров’я віддають перевагу локалізованому хмарному сховищу (тобто приватним хмарам на місці).

Однак, це може легко стати складним для управління через ряд причин. Зокрема, цю величезну кількість даних потрібно зберігати протягом років, щоб бути відповідним вимогам Міністерства охорони здоров’я та соціальних служб США.

Штучний інтелект допомагає постачальникам подолати цю проблему, автоматизуючи процеси, які в іншому випадку були б виснажливими щодо витрат часу та людських ресурсів. Є багато рішень на ринку, призначених для полегшення управління даними, чи то відстеження даних пацієнтів за допомогою інтеграції машинного навчання з великими даними, чи використання генеративного штучного інтелекту для прискорення діагностики.

Для того, щоб штучний інтелект працював добре, організації повинні забезпечити, щоб їхні цифрові екосистеми були якомога більш взаємозамінними, щоб мінімізувати порушення обміну даними, які можуть мати катастрофічні наслідки для благополуччя пацієнтів.

Крім того, важливо, щоб ці рішення були масштабовані відповідно до коливань організації щодо продуктивності та можливостей обробки. Оновлення та заміна рішень через те, що вони не можуть масштабуватися, є тривалим і дорогим процесом, який мало хто з постачальників медичних послуг може собі дозволити. Адже це означає подальше навчання, реалізацію процесів та забезпечення того, що взаємозамінність не була скомпрометована введенням нової технології.

Дублікати даних

З усіма цими даними для управління та відстеження не дивно, що речі можуть прослизнути крізь тріщини, а в галузі, де на кону життя, дублікати даних є найгіршим сценарієм, який тільки може підірвати якість надання допомоги пацієнтам. Шокуюче, що 24% медичних записів є дублікатами, а ця проблема загострюється при консолідації інформації з кількох електронних медичних записів (EMR).

Штучний інтелект відіграє велику роль у подоланні дублікатів даних, допомагаючи компаніям оптимізувати операції та мінімізувати помилки даних. Автоматизовані рішення особливо корисні в цьому контексті, прискорюючи процеси введення даних у системах управління медичними даними (HIMS), знижуючи ризик людської помилки при створенні та підтримці більш точних електронних медичних записів (EHR) та скорочуючи ризики дублікатів або неправильної інформації.

Однак, ці рішення не завжди безпомилкові, і організації повинні пріоритизувати відмовостійкість при їх інтеграції до своїх систем. Важливо мати певні заходи, щоб у разі відмови компонента програмне забезпечення продовжувало працювати належним чином.

Ключові механізми відмовостійкості включають гарантовану доставку даних та інформації у разі відмови системи, резервне копіювання та відновлення даних, балансування навантаження між кількома робочими процесами та управління дублікатами.

Це забезпечує те, що колеса продовжують рухатися до тих пір, поки система не буде відновлена вручну адміністратором, і порушення не зупинить всю систему. Відмовостійкість є важливим фактором, на який слід звернути увагу при виборі рішення, щоб допомогти звузити пошук продукту для організацій охорони здоров’я.

Крім того, важливо, щоб організації мали правильну основу для дублікатів та помилок. Це місце, де відбувається моделювання даних, яке допомагає організаціям відображати вимоги та процеси даних для максимізації успіху.

Слово попередження, однак: створення найкращих моделей даних передбачає аналіз усіх необов’язкових даних, отриманих з попередніх даних. Це дозволяє точно ідентифікувати пацієнта та надати своєчасну та актуальну інформацію про нього для швидкого, заснованого на даних втручання. Додаткова перевага моделювання даних полягає в тому, що воно полегшує визначення API та їх кураторство для автоматичного фільтрування та подолання дублікатів, таких як дублікати даних.

Фрагментовані та ізольовані дані

Ми знаємо, що у сфері управління даними багато рухомих частин, але якщо додати до цього високий темп галузі охорони здоров’я, то це легко може стати рецептом катастрофи. Дані-силоси є одними з найнебезпечніших сліпих місць у цій галузі, і в ситуаціях, коли лікарі не можуть отримати повну картину медичної історії пацієнта, наслідки виходять за межі катастрофічних.

Хоча штучний інтелект та технології допомагають організаціям керувати та обробляти дані, інтеграція великої кількості API та нового програмного забезпечення не завжди проходить гладко, особливо якщо це вимагає звернення за допомогою до зовнішніх фахівців щоразу, коли відбувається оновлення чи зміна.

Більшість платформ орієнтовані на розробників, включаючи високий рівень кодування з використанням складних інструментів, які виходять за межі навичок більшості людей. Це обмежує зміни, які можна зробити в системі, і означає, що кожен раз, коли організація хоче внести зміни, їй потрібно звертатися до стороннього розробника.

Це значний головний біль для людей, які працюють у галузі, яка не може жертвувати ще більше часу та енергії на марно складні процеси. Технології повинні полегшувати миттєві дії, а не ускладнювати їх, тому постачальники медичних послуг та організації повинні вибирати рішення, які можна швидко та безперешкодно інтегрувати до їхньої наявної цифрової екосистеми.

На що слід звернути увагу при виборі рішення

Виберіть платформи, які можна шаблонізувати, щоб їх можна було легко імпортувати та реалізувати без необхідності створювати та писати складний код з нуля, наприклад, рішення типу Enterprise Integration Platform as a Service (EiPaaS). Ці послуги використовують функції перетягування та скидання, які є зручними для користувача, щоб зміни можна було вносити без необхідності кодування.

Це означає, що через свою простоту вони демократизують доступ до безперервної ефективності, щоб члени команди з різних відділів могли реалізовувати зміни без страху спричинення великих порушень.

Іншим важливим фактором є аудит, який допомагає постачальникам забезпечити підзвітність та послідовно з’єднувати точки, щоб дані не зникли. Дії, такі як відстеження транзакцій, реєстрація перетворень даних, документування взаємодій системи, моніторинг засобів безпеки, вимірювання продуктивності та ідентифікація точок відмов, повинні бути непоговорними для подолання цих проблем з даними.

Насправді, сліди аудиту служать для забезпечення організацій безперервного успіху в управлінні даними. Вони не тільки посилюють безпеку системи для кращого оброблення даних, але також корисні для поліпшення бізнес-логіки, щоб операції та робочі процеси були якомога більш бездоганні.

Сліди аудиту також надають командам можливість бути якомога більш активними та уважними до даних щодо їх походження, часу реєстрації та місця призначення. Це посилює відповідальність на всіх етапах обробки, щоб мінімізувати ризик помилок у обробці даних якомога більше.

Найкращі рішення для охорони здоров’я розроблені для покриття всіх аспектів управління даними, щоб не залишилося жодного каменя на камені. Штучний інтелект не є досконалим, але, пам’ятаючи про ці ризики та можливості, постачальники можуть зробити з нього最大 можливу користь у сфері охорони здоров’я.

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.