Los beneficios de usar un almacén de datos para la gestión de datos de atención médica

En el mundo de los servicios médicos, todos los días se generan grandes volúmenes de datos de atención médica. Actualmente, alrededor 30% de los datos del mundo es producido por la industria de la salud y se espera que este porcentaje alcance el 35% para 2025.  

La gran cantidad de datos relacionados con la salud presenta innumerables oportunidades. Los proveedores de atención médica ahora pueden tomar decisiones eficientes basadas en datos para mejorar la atención al paciente y optimizar sus propias operaciones. Sin embargo, administrar grandes cantidades de datos, que provienen de fuentes dispares, como registros de salud electrónicos y médicos (EHR/MHR), CRM, reclamos de seguros y aplicaciones de seguimiento de la salud, y obtener información significativa es una tarea abrumadora.  Aquí es donde entra en juego la gestión de datos sanitarios.  

¿Qué es la gestión de datos sanitarios?

La gestión de datos en el cuidado de la salud se refiere a los procesos involucrados en la recopilación, organización, almacenamiento, análisis y mantenimiento de datos relacionados con el cuidado de la salud. Dada la naturaleza crítica de los datos médicos, existen varios factores a considerar para su gestión. Por ejemplo, las empresas de atención médica deben asegurarse de que los datos recopilados sean precisos, limpios, completos y accesibles para las partes interesadas autorizadas cuando sea necesario. Además, los datos críticos del paciente deben almacenarse de manera segura que cumpla con las normas de privacidad, por ejemplo, HIPPA. 

Gestión de datos sanitarios a través del almacenamiento de datos empresariales 

La gestión de datos de atención médica comienza con la extracción de datos de varias fuentes o almacenamientos de datos no estructurados existentes, seguida de la validación y limpieza de datos para determinar la precisión y la calidad. El siguiente paso es la transformación. Aquí, los datos se transforman en un formato estructurado que es adecuado para el análisis y el almacenamiento.  

Luego, los datos se cargan en repositorios centralizados, por ejemplo, bases de datos o almacenes relacionales, de manera segura y accesible. Finalmente, los datos almacenados se recuperan a velocidades óptimas para respaldar un análisis y una toma de decisiones eficientes.  

Esencialmente, un almacén de datos también actúa como una base de datos centralizada para almacenar datos estructurados y listos para el análisis y brindar una visión holística de estos datos a los tomadores de decisiones. un robusto almacenamiento de datos La arquitectura hace todo en la gestión de datos, incluido ETL (extraer, transformar, cargar)—Al mismo tiempo que se garantiza la calidad de los datos, la coherencia, la recuperación rápida y la seguridad mejorada en todo momento.  

Mejora de la calidad y la consistencia de los datos 

La calidad es esencial en el ámbito de la gestión de datos. Dado que las organizaciones de atención médica dependen de los datos para predecir los resultados futuros de los pacientes, recetar un mejor tratamiento o administrar reclamos, debe asegurarse de que los datos que se utilizan sean precisos y confiables.  

Hay varias formas en que una herramienta de almacenamiento de datos, por ejemplo, el Astera Constructor DW—ayuda a mantener la consistencia y la calidad. 

• Datos integrados: un almacén de datos integra naturalmente datos provenientes de fuentes dispares que, de lo contrario, estarían fragmentados y aislados. Al reunir estos datos, de fuentes como CRM, registros médicos, etc., y almacenarlos en un formato único y estandarizado, se garantiza la coherencia y la precisión. 

• Limpieza de datos: los datos de atención médica a menudo están desordenados, con registros faltantes, inconsistentes o duplicados. Esto es más común cuando trae datos de múltiples fuentes alrededor de los mismos objetos, por ejemplo, pacientes. Aquí, un almacén de datos realiza la limpieza de datos a través de transformaciones y elimina todos los errores e inconsistencias. 

• Estandarización: si bien los datos de atención médica a menudo usan diferentes terminologías y sistemas de codificación dentro de cada sistema de origen, un almacén de datos de atención médica estandariza estos formatos, lo que garantiza la coherencia y el intercambio continuo entre diversos puntos de datos. SNOMED-CT, FHIR o ICD-10 son algunos estándares comunes de datos médicos que se pueden usar en el almacenamiento de datos. 

• Métricas de calidad de datos: los almacenes de datos de atención médica pueden establecer métricas de calidad de datos para medir la calidad y la coherencia, como la integridad, la precisión y la puntualidad. Estas métricas se pueden usar para monitorear y mejorar la calidad de los datos. 

Además de garantizar la calidad y la consistencia de los datos, el almacén también mejora la velocidad de recuperación de datos para generar informes de BI mejorados y oportunos.

Recuperación de datos más rápida

Un almacén de datos está diseñado para almacenar grandes volúmenes de datos de diferentes fuentes en una sola ubicación, lo que facilita que las organizaciones de atención médica accedan y recuperen los datos que necesitan rápidamente. Además, utiliza procesamiento analítico en línea (OLAP) para organizar los datos de una manera que permita una recuperación de datos más rápida y eficiente.  

El almacenamiento de datos también utiliza capacidades avanzadas de indexación y búsqueda, lo que permite la recuperación rápida de puntos o conjuntos de datos específicos. Además, el uso de almacenes para la gestión de datos de salud ayuda a reducir la necesidad de la entrada de datos repetitivos o la agregación manual de datos, lo que puede ahorrar tiempo y reducir el riesgo de errores. 

Finalmente, la recuperación de datos más rápida tiene numerosos beneficios para las organizaciones dedicadas al análisis de la atención médica. Por ejemplo, al acceder a datos relevantes en el momento adecuado, los proveedores pueden mejorar los resultados de los pacientes mediante un tratamiento oportuno, reducir los costos operativos al centrarse más en la toma de decisiones y aumentar la satisfacción del cliente. 

Mejore la seguridad y la privacidad de los datos 

Dada la sensibilidad de los datos de atención médica y las leyes de privacidad vigentes, mantener la privacidad de los datos es crucial para cualquier estrategia de gestión de datos. Solo en 2020, violaciones de datos de atención médica en los EE. UU. llegó a 599, con un aumento del 55 % desde 2019. Sin embargo, una poderosa herramienta de almacenamiento de datos puede ayudar a establecer un entorno seguro para almacenar datos críticos.  

Vamos a ver cómo? 

En primer lugar, dentro de una herramienta de almacenamiento de datos, podemos usar modelos de datos separados para crear capas de abstracción entre las bases de datos originales y las capas de informes. Aquí, los usuarios de las capas de informes no podrían realizar cambios en las bases de datos originales.  

En segundo lugar, podemos definir controles de acceso dentro del almacén de datos, lo que permite que solo médicos, analistas y tomadores de decisiones autorizados utilicen nuestro almacén o data marts. El acceso con permisos limitados y la gestión proactiva nos permiten monitorear los datos de atención médica y garantizar que no caigan en las manos equivocadas. 

Por último, un almacén de datos versátil puede usar técnicas, como el modelado de bóvedas de datos o el mantenimiento del historial a través de dimensiones que cambian lentamente, para rastrear y auditar cualquier cambio en los datos. Esto permite un control completo sobre la seguridad de los datos, lo que hace que el cumplimiento de las normas HIPPA sea mucho más conveniente. 

Mejor toma de decisiones a través de análisis de atención médica 

Los almacenes de datos respaldan la toma de decisiones a través de iniciativas de inteligencia empresarial. Lo hacen aprovechando los datos para proporcionar información completa del paciente, identificar patrones y tendencias, mejorar el rendimiento clínico y respaldar iniciativas de atención basadas en el valor. 

Al recopilar, almacenar e integrar datos de varias fuentes, el almacén de datos proporciona una visión holística de los datos del paciente. Las herramientas de análisis se utilizan luego para analizar estos datos y proporcionar información procesable a los proveedores. Además, el almacén de datos modela los datos de una manera que admite casos de uso de análisis específicos.  

Por ejemplo, al utilizar análisis de atención médica con un almacén de datos, podemos identificar patrones y tendencias en los datos de los pacientes, como grupos de pacientes de alto riesgo, afecciones médicas comunes y resultados de tratamientos. Además, podemos pronosticar las necesidades de atención médica de un paciente individual o de poblaciones enteras y optimizar las instalaciones de salud en consecuencia.  

Conclusión  

Para una estrategia holística de gestión de datos de atención médica, es fundamental contar con un almacén de datos que determine la calidad y la consistencia de los datos, mejore el acceso a los datos, garantice la seguridad de los datos de atención médica y permita una toma de decisiones confiable y basada en datos. Y aquí es donde el Astera Constructor DW entra en juego. 

Como herramienta sólida de automatización del almacén de datos, ofrece una forma rentable de ofrecer una arquitectura de almacén de datos robusta. Equipado con automatización profunda de canalización, modelador de datos versátil, un entorno sin código, capacidades de integración inteligente, Astera DW Builder simplifica los procesos complejos de almacenamiento de datos de atención médica. Obtenga más información sobre cómo poner en marcha hoy mismo su estrategia de gestión de datos sanitarios con Astera DW Constructor.