Blogs

Inicio / Blogs / Gestión de datos de salud: desafíos y mejores prácticas

Tabla de Contenido
El automatizado, Sin código Pila de datos

Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.

Gestión de datos de salud: desafíos y mejores prácticas

25 de enero de 2024.

La industria de la salud ha evolucionado enormemente en las últimas décadas, con innovaciones tecnológicas que facilitan su desarrollo. Se espera que el mercado mundial de la salud digital alcance $ 456.9 Billion por 2026, mostrando el papel crucial de la gestión de datos de salud en la industria.

Tamaño del mercado de salud digital
Fuente: Investigación de precedencia 

Los mayores volúmenes de información, que varían en tipo y velocidad, presentan un inmenso potencial para obtener valor y ayudar a la transformación digital de la industria de la salud. Con la digitalización de los datos de atención médica, los análisis y los informes avanzados han ocupado un lugar central, lo que facilita una mejor toma de decisiones en la atención clínica. Dado que los sistemas de gestión tradicionales no pueden hacer frente a los volúmenes masivos de datos digitales, la industria de la salud está invirtiendo en soluciones modernas de gestión de datos para permitir informes precisos e iniciativas de inteligencia empresarial (BI).

¿Qué es la gestión de datos de salud?

La gestión de datos de salud, también conocida como gestión de datos clínicos y gestión de información de salud, se refiere a la gestión de datos médicos almacenados en un formato digital como registros médicos/de salud electrónicos (EHR/EMR).

Con la digitalización de la industria de la salud, las organizaciones almacenan y procesan todos los registros médicos en formato electrónico. Estos registros incluyen información demográfica (edad, dirección, sexo, etc.), registros de salud (informes de laboratorio, recetas, visitas al médico, historial de tratamientos, etc.) y datos administrativos (reclamaciones de seguros, detalles de facturación, etc.)

Estos registros electrónicos se consolidan en un depósito de datos centralizado para permitir informes y análisis eficientes. Los datos precisos y completos permiten a los analistas descubrir información significativa para hacer que la atención al paciente sea más eficiente y mejorar los resultados médicos.

Beneficios de la gestión eficaz de datos sanitarios

Mejor atención al paciente

Un sistema efectivo de gestión de datos de atención médica ayuda a mejorar la atención al paciente al permitir que los usuarios obtengan información significativa de los datos. Permite a los usuarios optimizar los recursos y tratamientos sanitarios al tiempo que garantiza la seguridad y privacidad de los datos de los pacientes.

Una visión integral de los pacientes y los datos médicos relevantes permite a los proveedores de atención médica preparar sugerencias de atención y contrarrestar los crecientes problemas de salud.

Costes reducidos

El gasto nacional en salud para el sistema de salud de EE. UU. ascendió a $ 4.1 billones en 2020, lo que representa el 19.7 por ciento del PIB total. Las organizaciones de atención médica buscan constantemente formas de minimizar sus gastos. Por lo general, el diablo está en los detalles.

Mediante el uso de análisis avanzados, los proveedores de atención médica pueden identificar los generadores de costos y tomar mejores decisiones financieras, como contratar profesionales médicos adecuados, invertir en el equipo adecuado e identificar los recursos para optimizar la atención al paciente.

Evaluar el desempeño de los médicos

La gestión del desempeño basada en datos implica evaluar el desempeño y las actitudes de los médicos y el personal de atención médica para garantizar que se cumplan los estándares de atención de calidad. Con la ayuda de herramientas basadas en la nube e integraciones de software, muchas organizaciones de atención médica pueden monitorear el desempeño continuo y garantizar que todos los empleados estén conectados en términos de capacitación, comentarios y evaluaciones de desempeño.

Atención clínica mejorada con análisis predictivos de atención médica

El análisis predictivo permite a los proveedores de atención médica establecer patrones y tendencias a partir de datos que pueden predecir tendencias futuras. Identificar estas tendencias puede ser útil en varios casos de uso, como prevenir brotes de enfermedades, pronosticar readmisiones, hacer un pronóstico y más.

Desafíos de la gestión de datos de atención médica
Desafíos de datos que enfrenta la industria de la salud

Consolidación de datos de dispares fuentes

Los datos de atención médica provienen de varias fuentes, incluidos EHR, EMR y documentos no estructurados. Estos datos deben ser precisos, completos, formateados correctamente y almacenados en un depósito de datos centralizado para su consumo. Para garantizar la estandarización de datos en varios formatos de datos y sistemas EHR, diferentes herramientas de TI y soluciones de software ahora automatizan completamente la captura de datos al tiempo que brindan herramientas de estandarización de datos que hacen que los datos sean accesibles, transmisibles e interoperables.

Almacenamiento y retención de registros de atención médica

Los volúmenes de datos de atención médica están aumentando significativamente. De hecho, la industria de la salud produce 30% de los datos del mundo solo. Archivar y procesar grandes volúmenes de datos puede ser complejo y presentar desafíos de alto costo y seguridad. Muchos proveedores de atención médica se están cambiando a soluciones avanzadas de almacenamiento en la nube para garantizar el cumplimiento de HIPAA y otros estándares de la industria. El almacenamiento en la nube también brinda la facilidad de una solución de almacenamiento escalable y segura.

Garantizar la accesibilidad de los datos en toda la organización

La accesibilidad a los datos juega un papel crucial en la prestación de atención al paciente de alta calidad. Los proveedores de atención médica deben tener acceso continuo a los registros de los pacientes, incluido el historial médico, los resultados de las pruebas y otra información relevante. No se puede garantizar el acceso oportuno a la información con un gran volumen de datos de atención médica producidos. Un sistema de datos centralizado garantiza una experiencia clínica perfecta tanto para los pacientes como para los médicos. Esto ahorra tiempo y recursos necesarios para acceder y archivar datos.

Mantener el cumplimiento y la seguridad de los datos de atención médica

Dado que los datos de atención médica son confidenciales y confidenciales, es fundamental que los hospitales se adhieran a las pautas legales, como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos de EE. UU. (HIPAA, por sus siglas en inglés) para evitar filtraciones de datos. El cumplimiento de las directrices sanitarias legales garantiza una gestión eficaz de los pacientes mediante la protección de los datos confidenciales de los pacientes.

Mejores prácticas de gestión de datos de atención médica

Para maximizar el potencial de implementar un sistema de administración de datos de atención médica, los hospitales y otras instalaciones de atención médica deben colaborar para administrar, organizar, proteger y transferir de manera efectiva la información de pacientes y proveedores.

Garantizar la calidad de los datos

Los errores médicos son la tercera causa principal de muerte en los EE. UU. Los proveedores de atención médica deben utilizar soluciones efectivas de gestión de datos con un mecanismo para perfilar los datos entrantes, verificar la calidad de la información y eliminar errores para garantizar una disponibilidad de datos precisa y completa.

Protección de datos

En un informe del 2022 Según IBM, el costo de una filtración en la industria de la salud aumentó un 42% desde 2020. Este fue el costo promedio de filtración de datos más alto de cualquier industria. Ante las amenazas de ciberataques e infracciones, los hospitales y los sistemas de salud deben mejorar la detección y la contención mediante la implementación de medidas modernas de ciberseguridad y al mismo tiempo seguir las directrices del RGPD y la HIPAA.

Habilitación del intercambio de datos de atención médica

Healthcare Information Exchange (HIE) permite que diferentes aplicaciones, dispositivos y sistemas compartan, accedan e intercambien información de atención médica. Esto facilita el acceso y la recuperación de datos clínicos. Esto garantiza una atención óptima al paciente con una transferencia de información rápida y segura.

Análisis de datos sanitarios

El análisis de datos puede ayudar a desbloquear el verdadero potencial de los datos de atención médica. Permite que los médicos y los sistemas de atención médica brinden una mejor atención al paciente dentro y fuera de la organización en el análisis de la salud de la población.

Tipos de análisis sanitarios

Hay cuatro tipos diferentes de análisis de datos en el cuidado de la salud:

  1. Analítica descriptiva

    El análisis descriptivo en el cuidado de la salud utiliza datos históricos de pacientes y medidas estadísticas simples, como recuentos, porcentajes, promedios, etc., para analizar datos.

  2. Analítica prescriptiva

    El análisis prescriptivo implica el uso de datos históricos para predecir eventos en el futuro mientras se extraen recomendaciones útiles. Este tipo de análisis describe los pasos específicos que un individuo u organización puede tomar para lograr los resultados deseados o el mejor curso de acción.

  3. Analítica predictiva

    El análisis predictivo implica principalmente pronosticar eventos y brotes utilizando medidas estadísticas avanzadas como el modelado de datos, la minería y el aprendizaje automático de datos históricos. Examinar tendencias y patrones en un gran volumen de datos permite a los profesionales de datos de salud tomar decisiones informadas.

  4. Análisis de diagnóstico

    El análisis de diagnóstico es una forma de análisis avanzado que se utiliza para identificar el motivo detrás de una tendencia o ocurrencia en particular. Esto se hace principalmente mediante el estudio de las relaciones de causa y efecto. En entornos de atención médica, esto podría significar comprender la causa y estudiar las correlaciones, como establecer un pico en las tasas de fiebre con una infección.

Simplifique la gestión de datos sanitarios con Astera

Astera Data Stack es una plataforma todo en uno de nivel empresarial que permite a las organizaciones de atención médica desbloquear el verdadero potencial de sus datos. Con la ayuda de nuestro Captura de datos impulsada por IA tecnología, las organizaciones de atención médica pueden extraer datos sin problemas de documentos no estructurados. Nuestra plataforma también cuenta con una extensa biblioteca. de transformaciones y conectores prediseñados para crear flujos de trabajo automatizados para agilizar las actividades de gestión de datos.

También te puede interesar
¿Qué es el esquema de estrella? Ventajas y desventajas
¿Qué es un lago de datos? Definición y Beneficios
¿Qué es la captura de facturas y cómo automatizarla?
Considerando Astera ¿Para sus necesidades de gestión de datos?

Establezca conectividad sin códigos con sus aplicaciones empresariales, bases de datos y aplicaciones en la nube para integrar todos sus datos.

¡Conectémonos ahora!
conectemos