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Análisis de datos de atención médica durante la pandemia de COVID-19
El análisis avanzado de datos de atención médica ha jugado un papel importante en la lucha global contra el coronavirus. Al aprovechar los datos durante la pandemia, el sector de la salud ha podido rastrear la propagación de la pandemia, monitorear la salud de la población, predecir la gravedad de la enfermedad y la demanda resultante, y brindar soluciones médicas optimizadas al público.
Al estar a la vanguardia de una respuesta inteligente basada en datos a la crisis de salud, las tecnologías de gestión de datos como el almacenamiento de datos se han convertido en activos importantes para la industria de la salud.
¿Qué es el análisis de datos sanitarios?
El análisis de datos de atención médica se refiere al conjunto de procesos utilizados para analizar datos para predecir tendencias médicas, extraer información y administrar actividades clínicas y operativas. Los datos de atención médica existen en varias formas, como registros de salud electrónicos (EHR), registros médicos (EMR), recetas, informes de radiología, reclamos, etc.
Estos análisis son ampliamente utilizados por diferentes partes interesadas para una variedad de casos de uso. Aquí están algunos ejemplos:
- Los médicos pueden analizar los registros de los pacientes para derivar las mejores prácticas en el tratamiento de diferentes enfermedades.
- Los administradores pueden usar los datos para pronosticar la demanda de servicios de atención médica específicos y optimizar sus operaciones en consecuencia.
- Las compañías de seguros emplear análisis avanzados para evaluar casos de liquidación, rastrear reclamos existentes, identificar oportunidades y reducir actos fraudulentos.
- Los funcionarios de salud pública y los proveedores médicos pueden emplear análisis para rastrear la propagación geográfica de enfermedades y diseñar respuestas personalizadas.
Tipos de análisis
Hay cuatro tipos principales de análisis: análisis descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo que se utilizan para respaldar estos resultados.
- Analítica descriptiva
Es el uso de datos históricos para descifrar patrones y tendencias. Los datos históricos de atención médica se pueden analizar para monitorear la propagación de enfermedades contagiosas a través de regiones geográficas.
2. Análisis de diagnóstico
Como sugiere su nombre, se utilizan para diagnosticar la causa de un evento relacionado con la salud. Aquí, los médicos y los médicos pueden determinar la enfermedad de un paciente mediante la ejecución de análisis de diagnóstico de sus síntomas.
3. Análisis Predictivo
El análisis predictivo se trata de predecir resultados futuros mediante el análisis de tendencias y patrones pasados. Al pronosticar la gravedad de una enfermedad viral, como la COVID-19, los funcionarios de salud pueden tomar medidas preventivas para controlar sus síntomas.
4. Analítica prescriptiva
El análisis prescriptivo utiliza datos clínicos para determinar las acciones necesarias para alcanzar un objetivo determinado. El análisis prescriptivo de atención médica puede ayudar a diseñar una ruta de tratamiento óptima al observar todas las condiciones médicas preexistentes en un paciente.
desde cero
Aprovechamiento de Healthcare Analytics durante Covid-19
Las fases agudas del coronavirus aceleraron la necesidad de análisis de datos en el sector de la salud. Con un crecimiento a una tasa compuesta del 29.7% anual, se espera que el tamaño del mercado de análisis de atención médica alcance US $ 70.2 mil millones por 2027.
Los funcionarios de salud han estado aprovechando el datuna recogida sobre los casos de COVID-19 para optimizar su respuesta crítica frente a la pandemia. según un encuesta reciente de los profesionales de la salud, el 88% de los encuestados informaron un aumento significativo en el uso de análisis durante la pandemia.
Los análisis exitosos dependen significativamente de la presencia de un sólido almacén de datos de atención médica (DWH). Antes de utilizar los datos, las organizaciones deben asegurarse de que estén presentes dentro de un repositorio centralizado en un formato listo para el análisis. Un DWH sanitario libera datos de las diversas fuentes en silos y sistemas transaccionales en toda la empresa, haciéndolo fácilmente accesible.
Por lo tanto, ohUna vez que los proveedores llenan el almacén de datos con datos estructurados y limpios, se vuelve más fácil analizarlos a través de informes y paneles.
Para montar una respuesta más sólida a la emergencia de COVID-19, los proveedores de atención médica han utilizado la informática médica de varias maneras.
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Previsiones de gravedad de la enfermedad
Los funcionarios de salud han utilizado análisis predictivos para pronosticar la gravedad del virus y adelantarse a la pandemia. Recientemente, investigadores médicos del Monte Sinaí desarrollado un modelo predictivo que pronostica el riesgo de mortalidad en pacientes covid individuales. De manera similar, los investigadores de la Clínica Cleveland usaron análisis predictivo para revelar la probabilidad de que una persona dé positivo por COVID-19.
El modelado predictivo también se ha utilizado para pronosticar la propagación de Covid-19 entre las poblaciones. investigadores de la Universidad de Chicago diseñado un modelo predictivo para pronosticar con precisión la propagación de COVID-19 y el conteo semanal de casos resultante.
Tales predicciones ayudan a los funcionarios de salud a tomar medidas preventivas contra el COVID-19. Por ejemplo, los médicos pueden recomendar el tratamiento adecuado pronosticando la gravedad de los síntomas de un paciente. Además, al predecir la propagación del virus, los funcionarios pueden recomendar medidas de control preventivas a nivel comunitario.
Sin embargo, dado que los datos complejos relacionados con la atención médica se distribuyen a través de una miríada de fuentes diferentes, es imperativo almacenarlos primero en un almacén de datos y luego monitorear los datos históricos en busca de tendencias e información. Se necesita un almacén de datos empresarial (EDW) para armar herramientas predictivas con los datos necesarios para generar información procesable. Necesitamos un almacén de datos empresariales (EDW) para proporcionar herramientas predictivas con los datos necesarios para generar información procesable.
El propio entorno del almacén mapea y combina diferentes fuentes, lo que finalmente proporciona a la herramienta predictiva datos maduros para el análisis.
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Optimización de recursos de atención médica basada en la demanda
El rápido aumento en el número de casos de COVID-19, especialmente durante las primeras olas de la pandemia, sobrecargó hospitales y clínicas. Debido a una afluencia imprevista de pacientes críticos, los establecimientos de salud corrían el riesgo de quedarse sin recursos físicos y humanos. En consecuencia, el análisis de datos de atención médica presentó una solución para optimizar los recursos para satisfacer la demanda que cambia rápidamente.
En 2020, los investigadores de la Clínica Cleveland utilizaron análisis de datos para factores de pronóstico tales como el volumen de pacientes, la disponibilidad de cuidados críticos, insensibilizarde camas, disponibilidad de ventiladores, etc. De manera similar, un equipo de investigadores de la Universidad de Colonia y Bartz & Bartz GmbH desarrolló un del IRS llamado BaBSim.Hospital” que ayuda a los hospitales a llevar-término capacidad y planificación de recursos. En el caso de COVID-19, ayudó a pronosticar las necesidades de suministros médicos y a planificar en consecuencia.
Se ha demostrado que el análisis de datos en el cuidado de la salud es útil para equilibrar los recursos de atención médica con las demandas volátiles de hospitalización. Sin embargo, para garantizar que los análisis realicen un seguimiento de la demanda en constante cambio de recursos de atención médica, las organizaciones necesitan un almacén de datos ágil que sea escalable y pueda preparar datos casi en tiempo real para el análisis.
Los almacenes de datos electrónicos y los sistemas integrales de planificación de recursos empresariales (ERP) encabezan la lista de deseos de los c-suites de atención médica a medida que los hospitales avanzan hacia la provisión de atención basada en el valor y basada en la demanda.
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Conciencia situacional mediante el mapeo del movimiento de Covid
A pesar de la novedad del coronavirus, los funcionarios de atención médica han recopilado conocimientos críticos sobre el virus al rastrear su movimiento. La propagación espacial del virus, desde su brote inicial en China hasta las oleadas regionales en otros lugares, muestra cómo se comporta el covid-19 en diferentes circunstancias.
Al monitorear el movimiento del virus y el volumen de casos, las organizaciones de salud nacionales y mundiales han podido brindar asistencia médica basada en tendencias geográficas.
Por ejemplo, Software de información de salud del distrito (DHIS2) El paquete COVID-19, de la Universidad de Oslo, se ha utilizado como una plataforma de sistema de información de salud nacional para la gestión y el análisis de datos integrados en más de 70 países. Además de facilitar las actividades de vigilancia y respuesta a la COVID-19, la plataforma actúa como un almacén de datos para garantizar un análisis integrado de las poblaciones.
Futuro pospandémico del análisis de datos de atención médica
El advenimiento de la pandemia de Covid-19 claramente aceleró la necesidad de análisis de datos en el cuidado de la salud.
En el futuro posterior a la pandemia, más organizaciones de atención médica buscarán generar resultados positivos a través de la aplicación efectiva de tecnologías de análisis de datos. La toma de decisiones de atención médica, la prestación de atención y el tratamiento del paciente verán el análisis en la atención médica como una parte esencial.
El aumento del uso de la analítica irá acompañado del surgimiento de la salud Fuentes de datos de atención. Incluso ahora, los sensores en los dispositivos portátiles y los teléfonos inteligentes modernos se utilizan como puntos de datos para recopilar datos importantes de atención médica.
Por otro lado,Es imperativo almacenar datos complejos de atención médica de innumerables fuentes diferentes en un almacén de datos y monitorear datos históricos en busca de tendencias e información para armar herramientas predictivas con los datos necesarios para generar información procesable.
Aparición de nuevas plataformas de análisis de atención médica como DHIS 2 y SORMA (Vigilancia Sistema de Análisis y Gestión de la Respuesta a Brotes) muestran cómo se usaría el análisis como una herramienta crítica para mejorar la atención al paciente.
Impulse análisis potentes con Astera Constructor DW
Tener una arquitectura sólida de almacenamiento de datos es crucial para establecer una auténtica plataforma de análisis de datos. Los almacenes de datos empresariales proporcionan herramientas de análisis con una vista integrada de los datos necesarios para realizar análisis avanzados.
Astera DW Builder es una herramienta de automatización de DWH que ayuda a construir almacenes de datos modernos para un análisis eficaz. Para facilitar el análisis de la atención médica, Astera DW Builder se puede emplear para desarrollar una arquitectura de gestión de datos ágil que integre varias fuentes de datos y brinde una visión holística de los datos listos para el análisis.
Además, también conecta el almacén de datos con herramientas de análisis, como Power BI, Tableau, QlikView, etc., para visualizaciones e informes. Esto permite a los proveedores extraer información fácilmente y tomar decisiones basadas en análisis a través de una única plataforma.
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