Những Điểm Mù Dữ Liệu Nguy Hiểm Nhất Trong Chăm Sóc Sức Khỏe Và Cách Sửa Chữa Thành Công

Dữ liệu vẫn tiếp tục là một vấn đề đau đầu đối với ngành chăm sóc sức khỏe, với việc tăng cường các vụ vi phạm bảo mật, hệ thống cồng kềnh và dư thừa dữ liệu làm suy yếu chất lượng chăm sóc được cung cấp.

Thêm vào áp lực, Bộ Y tế và Dịch vụ Nhân sinh Hoa Kỳ (HSS) dự kiến sẽ giới thiệu các quy định nghiêm ngặt hơn xung quanh khả năng tương tác và xử lý hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), với tính minh bạch là ưu tiên hàng đầu.

Tuy nhiên, rõ ràng rằng công nghệ đã đóng vai trò quan trọng trong việc.streamline và tổ chức việc chia sẻ thông tin trong ngành, điều này là một lợi thế đáng kể khi các dịch vụ xuất sắc phụ thuộc nặng vào tốc độ và độ chính xác.

Các tổ chức chăm sóc sức khỏe đã chuyển sang công nghệ mới để giảm bớt áp lực ngày càng tăng, điều này có thể giúp họ tiết kiệm 360 tỷ đô la mỗi năm. Trên thực tế, 85% các công ty đang đầu tư hoặc dự kiến sẽ đầu tư vào AI để tự động hóa các quy trình và giảm thiểu thời gian chờ đợi trong chăm sóc bệnh nhân. Công nghệ được coi là ưu tiên chiến lược hàng đầu trong chăm sóc sức khỏe cho 56% các công ty so với 34% vào năm 2022, theo insights từ Bain & Company và KLAS Research.

Tuy nhiên, có một số yếu tố mà các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe nên lưu ý khi triển khai công nghệ tiên tiến, đặc biệt là khi các giải pháp AI chỉ tốt như thông tin được sử dụng để đào tạo chúng.

Hãy cùng xem xét những điểm mù dữ liệu lớn nhất trong chăm sóc sức khỏe và vai trò của công nghệ trong việc giảm thiểu chúng.

Lượng Dữ Liệu Khổng Lồ

Không có gì bí mật khi các tổ chức chăm sóc sức khỏe phải đối mặt với một lượng dữ liệu khổng lồ, và nó chỉ đang tăng trưởng về kích thước: Sang năm tới, dữ liệu chăm sóc sức khỏe dự kiến sẽ đạt 10 nghìn tỷ gigabyte.

Khối lượng dữ liệu khổng lồ cần được lưu trữ là một yếu tố thúc đẩy sự phổ biến của lưu trữ đám mây, mặc dù đây không phải là một giải pháp không có vấn đề, đặc biệt là khi nói đến bảo mật và khả năng tương tác. Đó là lý do tại sao 69% các tổ chức chăm sóc sức khỏe ưa thích lưu trữ đám mây cục bộ (tức là đám mây riêng trên cơ sở).

Tuy nhiên, điều này có thể dễ dàng trở nên khó quản lý vì một số lý do. Cụ thể, lượng dữ liệu khổng lồ này phải được lưu trữ trong nhiều năm để tuân thủ các quy định của HSS.

Trí tuệ nhân tạo đang giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đối mặt với thách thức này bằng cách tự động hóa các quy trình mà nếu không sẽ tốn nhiều nguồn lực về nhân lực và thời gian. Có nhiều giải pháp trên thị trường được thiết kế để giảm thiểu quản lý dữ liệu, cho dù đó là theo dõi dữ liệu bệnh nhân thông qua tích hợp học máy với phân tích dữ liệu lớn hay sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh để tăng tốc chẩn đoán.

Để trí tuệ nhân tạo thực hiện tốt công việc của mình, các tổ chức phải đảm bảo rằng họ đang giữ cho hệ sinh thái kỹ thuật số của mình tương tác càng nhiều càng tốt để giảm thiểu gián đoạn trong trao đổi dữ liệu có thể có hậu quả nghiêm trọng cho sức khỏe của bệnh nhân.

Hơn nữa, điều quan trọng là các giải pháp này phải có khả năng mở rộng theo nhu cầu thay đổi của tổ chức về hiệu suất và khả năng xử lý. Việc nâng cấp và thay thế các giải pháp vì chúng không thể mở rộng là một quá trình tốn thời gian và tốn kém mà ít tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể chi trả. Đó là vì nó có nghĩa là đào tạo thêm, sắp xếp lại quy trình và đảm bảo rằng khả năng tương tác không bị ảnh hưởng khi giới thiệu công nghệ mới.

Sự Redundant Dữ Liệu

Với tất cả dữ liệu để quản lý và theo dõi, không có gì ngạc nhiên khi mọi thứ trượt qua khe hở, và trong một ngành công nghiệp nơi sinh mạng con người bị đe dọa, sự dư thừa dữ liệu là một kịch bản tồi tệ nhất chỉ phục vụ để làm suy yếu chất lượng chăm sóc bệnh nhân. Thật đáng kinh ngạc, 24% hồ sơ bệnh nhân là bản sao, và thách thức này trở nên tồi tệ hơn khi hợp nhất thông tin trên nhiều hồ sơ y tế điện tử (EMR).

Trí tuệ nhân tạo có vai trò quan trọng trong việc xử lý sự dư thừa dữ liệu, giúp các công ty tự động hóa các quy trình và giảm thiểu lỗi dữ liệu. Các giải pháp tự động hóa đặc biệt hữu ích trong bối cảnh này, tăng tốc quy trình nhập dữ liệu trong Hệ thống Quản lý Thông tin Y tế (HIMS), giảm thiểu rủi ro lỗi của con người khi tạo và duy trì hồ sơ y tế điện tử (EHR) chính xác hơn, và giảm thiểu rủi ro thông tin bị trùng lặp hoặc không chính xác.

Tuy nhiên, các giải pháp này không phải lúc nào cũng hoàn hảo, và các tổ chức cần ưu tiên khả năng chịu lỗi khi tích hợp chúng vào hệ thống của mình. Điều quan trọng là phải có các biện pháp nhất định để khi một thành phần thất bại, phần mềm có thể tiếp tục hoạt động đúng.

Các cơ chế chịu lỗi quan trọng bao gồm việc đảm bảo giao hàng dữ liệu và thông tin trong trường hợp thất bại hệ thống, sao lưu và phục hồi dữ liệu, cân bằng tải trên nhiều quy trình làm việc và quản lý dư thừa.

Điều này đảm bảo rằng các quy trình sẽ tiếp tục hoạt động cho đến khi một quản trị viên hệ thống có thể xử lý vấn đề và ngăn chặn gián đoạn làm cho toàn bộ hệ thống ngừng hoạt động. Khả năng chịu lỗi là một tính năng quan trọng cần tìm kiếm khi chọn một giải pháp, vì vậy nó có thể giúp thu hẹp tìm kiếm sản phẩm cho các tổ chức chăm sóc sức khỏe.

Ngoài ra, điều quan trọng là các tổ chức phải đảm bảo rằng họ có khuôn khổ phù hợp cho sự dư thừa và lỗi. Đó là nơi mà mô hình dữ liệu phát huy tác dụng, vì nó giúp các tổ chức lập bản đồ yêu cầu và quy trình dữ liệu để tối đa hóa thành công.

Một lời cảnh báo tuy nhiên: xây dựng các mô hình dữ liệu tốt nhất đòi hỏi phải phân tích tất cả thông tin tùy chọn có được từ dữ liệu hiện có. Đó là vì nó cho phép xác định chính xác một bệnh nhân và cung cấp thông tin kịp thời và liên quan về họ cho can thiệp nhanh chóng và dựa trên thông tin. Một lợi thế bổ sung của mô hình dữ liệu là dễ dàng xác định các API và thu thập chúng để tự động lọc và giải quyết sự dư thừa như trùng lặp dữ liệu.

Dữ Liệu Phân Mảnh Và Cô Lập

Chúng ta biết rằng có nhiều bộ phận chuyển động trong quản lý dữ liệu, nhưng khi kết hợp với bản chất nhanh chóng của chăm sóc sức khỏe, nó có thể là một công thức cho thảm họa. Các silo dữ liệu là một trong những điểm mù dữ liệu nguy hiểm nhất trong ngành này, và trong các tình huống sinh tử, nơi các chuyên gia chăm sóc sức khỏe không thể truy cập vào một bức tranh hoàn chỉnh về hồ sơ bệnh nhân, hậu quả là vượt quá thảm khốc.

Trong khi trí tuệ nhân tạo và công nghệ đang giúp các tổ chức quản lý và xử lý dữ liệu, việc tích hợp một loạt các API và phần mềm mới không phải lúc nào cũng suôn sẻ, đặc biệt là khi nó đòi hỏi sự giúp đỡ từ bên ngoài mỗi khi có thay đổi hoặc cập nhật mới. Khả năng tương tác và tính sử dụng là trung tâm của việc tối đa hóa vai trò của công nghệ trong xử lý dữ liệu chăm sóc sức khỏe và nên được ưu tiên bởi các tổ chức.

Hầu hết các nền tảng đều tập trung vào nhà phát triển, liên quan đến mã hóa phức tạp với các công cụ phức tạp nằm ngoài khả năng của hầu hết mọi người. Điều này hạn chế các thay đổi có thể được thực hiện trong một hệ thống và có nghĩa là mỗi khi một tổ chức muốn thực hiện một bản cập nhật, họ phải thuê một nhà phát triển được đào tạo.

Điều đó là một vấn đề lớn đối với những người hoạt động trong một ngành công nghiệp thực sự không thể hy sinh thêm thời gian và năng lượng cho các quy trình không cần thiết phức tạp. Công nghệ nên tạo điều kiện cho hành động tức thì, không cản trở nó, đó là lý do tại sao các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và các tổ chức cần chọn các giải pháp có thể được tích hợp nhanh chóng và không phức tạp vào hệ sinh thái kỹ thuật số hiện có của họ.

Những Điều Cần Tìm Kiếm Trong Một Giải Pháp

Chọn các nền tảng có thể được tạo mẫu để chúng có thể được nhập và thực hiện dễ dàng mà không cần xây dựng và viết mã phức tạp từ đầu, như các giải pháp Dịch vụ Tích hợp Doanh nghiệp (EiPaaS). Cụ thể, các dịch vụ này sử dụng các tính năng kéo và thả thân thiện với người dùng để các thay đổi có thể được thực hiện mà không cần mã hóa.

Điều này có nghĩa là vì chúng rất dễ sử dụng, chúng dân chủ hóa quyền truy cập cho hiệu quả liên tục để các thành viên trong nhóm từ các bộ phận khác nhau có thể thực hiện các thay đổi mà không sợ gây ra gián đoạn lớn.

Một yếu tố quan trọng khác là kiểm toán, giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đảm bảo rằng họ đang duy trì trách nhiệm và liên tục kết nối các điểm để dữ liệu không bị mất. Các hành động như theo dõi giao dịch, ghi nhật ký biến đổi dữ liệu, ghi lại tương tác hệ thống, theo dõi kiểm soát bảo mật, đo lường hiệu suất và đánh dấu điểm thất bại nên là không thể thương lượng được khi đối mặt với những thách thức về dữ liệu này.

Trên thực tế, các đường dẫn kiểm toán phục vụ để thiết lập các tổ chức cho thành công liên tục trong quản lý dữ liệu. Không chỉ chúng tăng cường sự an toàn của hệ thống để xử lý dữ liệu tốt hơn, mà chúng còn có giá trị để tăng cường logic kinh doanh để các quy trình và quy trình làm việc được chắc chắn nhất có thể.

Các đường dẫn kiểm toán cũng trao quyền cho các đội để chủ động và cảnh giác nhất có thể và để theo dõi dữ liệu về nơi nó đến, khi nào nó được ghi lại và nơi nó được gửi. Điều này tăng cường trách nhiệm trong toàn bộ giai đoạn xử lý để giảm thiểu rủi ro lỗi trong xử lý dữ liệu càng nhiều càng tốt.

Các giải pháp chăm sóc sức khỏe tốt nhất được thiết kế để bao phủ tất cả các khía cạnh của quản lý dữ liệu, vì vậy không có viên đá nào bị bỏ qua. Trí tuệ nhân tạo không hoàn hảo, nhưng việc giữ cho những rủi ro và cơ hội này trong tâm trí sẽ giúp các nhà cung cấp tận dụng tối đa nó trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Để giảm thiểu rủi ro lỗi trong xử lý dữ liệu càng nhiều càng tốt. Các giải pháp chăm sóc sức khỏe tốt nhất được thiết kế để bao phủ tất cả các khía cạnh của quản lý dữ liệu, vì vậy không có viên đá nào bị bỏ qua. Trí tuệ nhân tạo không hoàn hảo, nhưng việc giữ cho những rủi ro và cơ hội này trong tâm trí sẽ giúp các nhà cung cấp tận dụng tối đa nó trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.