Verwalten Sie unstrukturierte Gesundheitsdaten mit Astera ReportMiner

By |2021-10-12T12:51:18+00:00August 20th, 2021|

Gesundheitsdaten nehmen an Geschwindigkeit, Menge und Vielfalt zu. Sie müssen sich auf ein effektives Datenmanagement konzentrieren, um umfassende, detaillierte und qualitative Erkenntnisse aus diesen Daten zu gewinnen. Aber in einer Branche, in der bis zu 80 Prozent der klinischen Informationen sind unstrukturiert, ist die Bereitstellung der richtigen Tools unerlässlich, um einen reibungslos funktionierenden Prozess zu schaffen, der wirklich wertvolle Informationen liefert.

Geben Sie, Astera ReportMiner.

Es ermöglicht Ihnen, Verbindungen zu unterschiedlichen Datenquellen herzustellen, diese zu standardisieren und Daten für Analysen und Berichte bereitzustellen. In diesem Blog werden wir darüber sprechen, wie Sie unstrukturierte Gesundheitsdaten mit verwalten können Astera ReportMiner um eine ganzheitliche Sicht auf Ihre Organisation zu erhalten.

Aber zuerst wollen wir den Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten im Gesundheitswesen verstehen.

Strukturierte vs. unstrukturierte Gesundheitsdaten

Strukturierte Daten im Gesundheitswesen sind als Teil eines Schemas in bestimmten Feldern organisiert. Jedes Feld mit strukturierten Daten wird in einem vordefinierten Format gespeichert und hat einen definierten Zweck.

Auf der anderen Seite sind unstrukturierte Daten eine Sammlung vieler verschiedener Arten von Daten. Es hat keine vordefinierte Datenstruktur.

Während strukturierte Daten konsistent und standardisiert sind, ist ihr unstrukturiertes Gegenstück unorganisiert und enthält oft Unregelmäßigkeiten. Sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten bieten wertvolle Erkenntnisse für Gesundheitsorganisationen.

Granulare Informationen zu Patientensymptomen, Krankengeschichte, Allergien, Labortests usw. ermöglichen beispielsweise eine optimale Arztplanung, um sicherzustellen, dass den Patienten der richtige Arzt eingesetzt wird.

Quellen unstrukturierter Gesundheitsdaten

Patientengenerierte Daten sind eine der häufigsten Arten von unstrukturierten Gesundheitsdaten. Patienten produzieren eine große Menge wichtiger Daten wie Krankengeschichten, zugehörige klinische Daten von externen Gesundheitsdienstleistern und Details, die in einem Wellnesstagebuch aufgezeichnet werden.

Auf der administrativen Seite stehen Ihnen eine Reihe nichtmedizinischer Informationen zur Verfügung, darunter Rechnungen, Rechnungen und Quittungen von Patienten, Versicherungsanbietern und Lieferanten.

All diese Daten sind aufgrund unterschiedlicher Formatierung und Struktur schwer standardisiert zu erfassen. Sogar bildgebende Testergebnisse und Laborberichte variieren in Design und Layout (siehe unten). Eine fortschrittliche Datenerfassungslösung wird notwendig, um relevante Informationen effizient zu identifizieren und zu extrahieren.

Beispiele für Gesundheitsberichte

Beispiele für Gesundheitsberichte

Warum unstrukturierte Gesundheitsdaten wichtig sind

Gesundheitsdienstleistern steht eine Goldgrube an Daten zur Verfügung, die zu einer fundierteren Entscheidungsfindung beitragen könnten. Die meisten dieser Daten passen jedoch nicht richtig in die Felder einer Kalkulationstabelle und sind daher schwer konsistent zu analysieren.

Daher müssen moderne Gesundheitsorganisationen Technologien nutzen, um unstrukturierte Daten zu verarbeiten, um sie umsetzbar und zugänglich zu machen.

Das Verständnis der großen Menge unstrukturierter Daten ist für Gesundheitsdienstleister von entscheidender Bedeutung. Der richtige Einsatz von Datenextraktionstechnologie im Gesundheitswesen kann für medizinische Anbieter zu wertvollen Ergebnissen führen.

Deshalb sind unstrukturierte Gesundheitsdaten wichtig:

  1. Schlüssel zur umfassenden Pflege

Unstrukturierte Daten, die sich in elektronischen Patientenakten und anderen Systemen befinden, enthalten wichtige kontextbezogene Informationen, die für die Verbesserung der Behandlungsergebnisse eines Patienten von entscheidender Bedeutung sein können – z.

Zum Beispiel kann ein Arzt die Notizen eines früheren Arztes durchgehen, um eine schnellere Diagnose zu stellen. Ebenso können Daten über die sozialen Determinanten der Gesundheit unschätzbare Einblicke in die zugrunde liegenden Symptome geben, um Ärzten zu helfen, Patienten die beste medizinische Versorgung zu bieten.

  1. Genaue und aktualisierte Aufzeichnungen

Administratoren im Gesundheitswesen sind mit zahlreichen Aufgaben überlastet, darunter Abrechnung, Kundenservice, Schichtplanung und Überwachung der finanziellen und betrieblichen Effizienz des Unternehmens.

Durch die Erfassung und Umwandlung unstrukturierter Gesundheitsdaten in aussagekräftige Informationen können sie diese Funktionen effektiv ausführen. Es ermöglicht ihnen, konsistent genaue Informationen zu melden und die Compliance sicherzustellen.

Die aktuelle Pandemie hat gezeigt, wie wichtig es ist, genaue und zeitnahe Aufzeichnungen zu haben. Krankenhäuser mussten sicherstellen, dass sie über die Kapazitäten, das Personal und die medizinische Versorgung verfügen, die für die Reaktion auf COVID-19 erforderlich sind.

Darüber hinaus müssen sie auf ein sich schnell änderndes Umfeld reagieren. Kritische Entscheidungen werden innerhalb von Stunden getroffen. Genaue und aktualisierte Aufzeichnungen spielten eine entscheidende Rolle bei der Reaktion auf die sich entwickelnde Krise.

  1. Automatisierung aktivieren

Ein effektives Datenmanagement spielt eine zentrale Rolle bei der Optimierung des Personaleinsatzes im Krankenhaus und trägt zu einer höheren Qualität der Patientenversorgung bei. Der Zustrom von Daten aus verschiedenen Datenquellen macht eine Automatisierung für die Datenanalyse im Gesundheitswesen erforderlich.

Ein robustes, auf Gesundheitsdaten basierendes System, das durch Automatisierung unterstützt wird, ermöglicht es Krankenhäusern, proaktiver zu werden. Sie können beispielsweise Predictive Analytics durchführen, um klinische und finanzielle Anforderungen zu prognostizieren.

Dadurch können sie Patientengruppen mit hohem Risiko identifizieren, Ressourcen effizient verwalten und die Patientenergebnisse verbessern.

Astera ReportMiner Test

 

Unstrukturierte Daten zur Insights Journey

Der Weg von unstrukturierten Daten zu Erkenntnissen einer jeden Gesundheitsorganisation ist je nach Methode und Technologie unterschiedlich. Die Automatisierung spielt natürlich eine bedeutende Rolle bei der Verbesserung der Effizienz des Prozesses.

Moderne Gesundheitsdienstleister nutzen vorlagenbasierte Datenerfassungslösungen, um aussagekräftige Informationen für die Analyse von Gesundheitsdaten zu extrahieren.

Diese Technologien ermöglichen es Benutzern, eine Datenextraktionslogik für unstrukturierte Gesundheitsdaten zu erstellen, die in bestimmten Dateiformaten verfügbar sind, und dann Transformationen und Überprüfungen durchzuführen, um diese Daten in der Pipeline zu fertigen Berichten zu verschieben.

Die vorlagenbasierte Datenerfassung ermöglicht die Automatisierung der Datenextraktion, sodass Gesundheitsorganisationen große Mengen unstrukturierter Daten mit hoher Effizienz verarbeiten können.

Datenanalyse im Gesundheitswesen

Der Zweck der Datenanalyse im Gesundheitswesen besteht darin, datengesteuerte Erkenntnisse zu nutzen, um komplexe Herausforderungen zu lösen und die Leistung zu verbessern. Dies kann zu einer fundierten strategischen Planung führen und die betriebliche Effizienz verbessern.

Einige wichtige Arten von Analysen, von denen Gesundheitsorganisationen profitieren können, sind:

  • Deskriptive Analyse (was ist passiert?): Genaue Aufzeichnungen im Data Warehouse des Gesundheitswesens ermöglichen es Krankenhäusern, verschiedene strategische und operative Entscheidungen und deren Auswirkungen auf Leistung und klinische Ergebnisse zu untersuchen.
  • Vorausschauende Analyse (was wird passieren?): Die Konvertierung unstrukturierter Daten in ein strukturiertes Format erleichtert prädiktive Analysen für Gesundheitsdienstleister. Mithilfe eines datengesteuerten Ansatzes können sie ihre wichtigsten demografischen Merkmale und die für diese Zielgruppen relevanteren Behandlungsoptionen vorhersagen. Mit dieser Analyse können sie an der Maximierung der Ressourcen in Schlüsselbereichen arbeiten, um die Patientenanforderungen besser zu erfüllen.
  • Prescriptive Analytics (wie können wir das realisieren?): Die Verfügbarkeit von historischen und Echtzeitdaten in einem strukturierten Format hilft Gesundheitsorganisationen, zukünftige Vorhersagen zu treffen. Sie können mehrere „Was-wäre-wenn“-Szenarien vergleichen, um die bestmögliche Lösung für die Patienten zu finden.

So hilft Ihnen Altern mit Freude, Astera ReportMiner Kann helfen

Astera ReportMiner ist eine unternehmensfähige Datenextraktionsplattform, die eine vorlagenbasierte Extraktion bietet. Es kann Ihren Gesundheitsorganisationen helfen, Daten, die in Verwaltungsdatenbanken und Krankenakten eingeschlossen sind, mit hervorragender Effizienz zu erfassen.

Es bietet eine automatisierte Datenextraktion und eine codefreie Umgebung. Eine intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche ermöglicht es Benutzern, ihre Roheingaben zu strukturieren, zu formatieren und anzureichern, bevor sie an ein Ziel ihrer Wahl weitergeleitet werden. Es vereinfacht den Weg von unstrukturierten Daten zu Erkenntnissen und ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, End-to-End-Integrationslösungen für verschiedene Anwendungsfälle zu entwickeln und bereitzustellen.

Die Hauptmerkmale von Astera ReportMiner sind:

  • Es bietet erweiterte Funktionen wie die automatische Erstellung von Datenmustern, um Datenextraktionsjobs zu automatisieren.
  • Es ermöglicht Benutzern, wiederverwendbare Vorlagen zu entwerfen, um aussagekräftige Informationen aus Gesundheits- oder anderen Dokumenten mit ähnlichen Layouts zu extrahieren.
  • Es unterstützt eine Vielzahl unstrukturierter Datenformate, darunter gescannte PDFs, PDF-Formulare, TXT, PRN, RTF, XLS, XLSX und COBOL.
  • Es ermöglicht Benutzern, benutzerdefinierte Datenqualitätsregeln zu erstellen, um Fehler zu vermeiden und ein 100-prozentiges Vertrauen in die extrahierten Daten herzustellen.
  • Es bietet Konnektivität zu gängigen Datenbanken, Dateiformaten, Unternehmensanwendungen, Cloud-Lösungen sowie BI- und Analysetools.

Diese fortschrittlichen Funktionen und Funktionen ermöglichen es Gesundheitsorganisationen, Datenanalysen durchzuführen und ihre Abläufe für eine schnellere, sicherere und genauere Patientenversorgung zu rationalisieren.

Wenn Sie von den Vorteilen von . überzeugt sind Astera ReportMiner und Ihre unstrukturierten Gesundheitsdaten effizient verwalten möchten, dann kontaktieren Sie noch heute unsere Experten, um planen eine Demo oder erfahren Sie mehr über unser Produkt.

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