医疗保健领域最危险的数据盲点及其成功解决方法

数据继续成为医疗保健行业的一个重大痛点，日益增加的安全漏洞、笨拙的系统和数据冗余性削弱了医疗服务的质量。

美国卫生与公众服务部（HSS）计划引入更严格的法规，围绕互操作性和电子健康记录（EHR）的处理，透明度是首要任务。

然而，很明显，技术在简化和组织信息共享方面发挥了至关重要的作用，这在依赖速度和准确性的行业中是一个显著的优势。

医疗保健组织一直在利用新兴技术来缓解日益增长的压力，这可能会为他们每年节省360亿美元。事实上，85%的公司正在投资或计划投资于人工智能，以简化运营并减少患者护理中的延迟。

然而，医疗保健提供者在部署高级技术时应注意几个因素，特别是人工智能解决方案的质量取决于用于训练它们的信息质量。

让我们来看看医疗保健领域最大的数据痛点，以及技术在缓解这些痛点方面的作用。

大量数据

医疗保健组织必须处理大量数据，这些数据的规模正在不断增长：到明年，医疗保健数据预计将达到10万亿千字节。

数据的庞大规模推动了云存储的流行，尽管这并不是一个没有问题的解决方案，特别是在安全性和互操作性方面。

然而，这很容易变得难以管理，特别是因为这些数据必须存储多年以满足HSS的要求。

人工智能正在帮助提供者解决这个挑战，通过自动化那些耗费资源和时间的过程。市场上有许多解决方案旨在简化数据管理，无论是通过机器学习集成与大数据分析来跟踪患者数据，还是使用生成式人工智能来加快诊断速度。

为了使人工智能发挥作用，组织必须确保他们的数字生态系统尽可能互操作，以最小化数据交换中的中断，这些中断可能对患者的健康产生毁灭性的后果。

此外，确保这些解决方案根据组织的性能和处理能力的变化需求而可扩展至关重要。更换解决方案因为它们无法扩展是一个耗时且昂贵的过程，需要进一步的培训、流程重新调整和确保互操作性不会因新技术的引入而受到损害。

数据冗余

管理和跟踪如此多的数据，这并不奇怪，事情会从裂缝中溜走，在一个生命悬于一线的行业中，数据冗余是一个最坏的情况，只会破坏患者护理的质量。令人震惊的是，24%的患者记录是重复的，这个挑战在合并多个电子病历（EMR）时变得更加严重。

人工智能在处理数据冗余方面发挥着重要作用，帮助公司简化运营并最小化数据错误。自动化解决方案在此背景下特别有用，通过加快数据输入过程、降低人为错误的风险、创建和维护更准确的电子健康记录（EHR）以及降低重复或不正确信息的风险来提高效率。

然而，这些解决方案并不总是完美的，组织需要在将它们集成到系统中时优先考虑容错性。必须有某些措施来确保当一个组件失败时，软件仍然可以正常运行。

容错的关键机制包括系统故障时的数据和信息的保证交付、数据备份和恢复、跨多个工作流的负载平衡以及冗余管理。

这基本上可以确保在系统管理员可以手动解决问题并防止中断使整个系统停摆之前，系统可以继续运行。容错是一个需要在选择解决方案时考虑的重要功能，以帮助医疗保健组织缩小产品搜索范围。

此外，组织必须确保他们有正确的框架来处理冗余和错误。数据建模在这里发挥作用，因为它帮助组织绘制需求和数据流程，以最大限度地提高成功率。

一个值得注意的警告是，建立最佳的数据模型需要分析所有来自现有数据的可选信息。这使得能够准确识别患者并及时提供有关他们的相关信息，以便进行快速、基于洞察力的干预。数据建模的一个额外好处是，它更容易识别API并为自动过滤和处理冗余（如数据重复）而策划它们。

碎片化和孤立的数据

我们知道数据管理中有很多移动的部分，但将其与医疗保健的高效性结合起来，很容易成为一场灾难的配方。数据孤岛是该行业中最危险的盲点之一，在生死攸关的局势下，实践者无法访问患者记录的完整图景，后果将是灾难性的。

虽然人工智能和技术正在帮助组织管理和处理数据，但将一堆API和新软件集成起来并不总是顺利的，特别是当它需要外包帮助时，每当有新的更改或更新时。互操作性和可用性是最大限度地发挥技术在医疗保健数据处理中的作用的核心，应被组织优先考虑。

大多数平台都是以开发者为中心的，涉及高级别的编码和复杂的工具，这些工具超出了大多数人的技能水平。这限制了可以在系统内进行的更改，并意味着每当组织想要进行更新时，他们必须外包一个受过训练的开发人员。

这对一个不能再浪费时间和精力于不必要的复杂过程的行业来说是一个重大的头痛。技术应该促进立即的行动，而不是阻碍它，这就是为什么医疗保健提供者和组织需要选择可以快速、无缝地集成到现有数字生态系统中的解决方案的原因。

寻找解决方案时的考虑因素

选择可以模板化的平台，以便它们可以轻松导入和实施，而无需从头开始构建和编写复杂的代码，例如企业集成平台即服务（EiPaaS）解决方案。特别是，这些服务使用拖放功能，用户友好，因此可以在无需编码的情况下进行更改。

这意味着，因为它们如此易于使用，它们使来自各个部门的团队成员能够实现持续的效率，从而可以在不担心造成重大中断的情况下实施更改。

另一个至关重要的考虑因素是审计，它帮助提供者确保他们在维护责任感和持续连接数据点方面保持一致性，以便数据不会丢失。跟踪事务、记录数据转换、记录系统交互、监控安全控制、衡量性能和标记故障点等操作对于解决这些数据挑战是不可妥协的。

事实上，审计跟踪有助于组织在数据管理中实现持续的成功。它们不仅加强了系统的安全性，以确保更好的数据处理，而且对于增强业务逻辑以使运营和流程工作流程尽可能牢固也很有价值。

审计跟踪还使团队能够在数据方面保持尽可能主动和警惕，跟踪数据的来源、记录时间和发送位置。这加强了整个处理阶段的责任感，以尽可能最小化数据处理错误的风险。

最好的医疗保健解决方案旨在涵盖数据管理的所有方面，以确保没有任何疏漏。人工智能并不完美，但考虑到这些风险和机遇，将有助于提供者在医疗保健领域充分利用人工智能。人工智能可以帮助提供者尽可能地减少数据处理中的错误风险。最好的医疗保健解决方案旨在涵盖数据管理的所有方面，因此没有任何疏漏。人工智能不是完美的，但考虑到这些风险和机遇，将有助于提供者在医疗保健领域充分利用人工智能，以尽可能地减少数据处理中的错误风险。最好的医疗保健解决方案旨在涵盖数据管理的所有方面，以便在数据处理中尽可能减少错误的风险，人工智能在此方面发挥着重要作用。