Gestione datos sanitarios no estructurados con Astera ReportMiner

By |2021-10-12T12:51:18+00:0020 de agosto, 2021|

Los datos sanitarios están creciendo en velocidad, volumen y variedad. Debe concentrarse en la gestión de datos eficaz para obtener información valiosa, detallada y cualitativa a partir de estos datos. Pero en una industria donde hasta El 80 por ciento de la información clínica no está estructurada., disponer de las herramientas adecuadas es esencial para crear un proceso que funcione sin problemas y que produzca una inteligencia verdaderamente valiosa.

Enter, Astera ReportMiner.

Le permite conectarse a fuentes de datos dispares, estandarizarlas y hacer que los datos estén disponibles para análisis e informes. En este blog, hablaremos sobre cómo puede gestionar datos sanitarios no estructurados con Astera ReportMiner para obtener una visión holística de su organización.

Pero primero, comprendamos la diferencia entre datos estructurados y no estructurados en la atención médica.

Datos sanitarios estructurados frente a datos no estructurados

Los datos estructurados en el cuidado de la salud se organizan en campos específicos como parte de un esquema. Cada campo de datos estructurados se almacena en un formato predefinido y tiene un propósito definido.

Por otro lado, los datos no estructurados son una colección de muchos tipos variados de datos. No tiene una estructura de datos predefinida.

Si bien los datos estructurados son consistentes y estandarizados, su contraparte no estructurada no está organizada y, a menudo, contiene irregularidades. Tanto los datos estructurados como los no estructurados tienen información valiosa para las organizaciones sanitarias.

Por ejemplo, la información granular sobre los síntomas de los pacientes, el historial médico, las alergias, las pruebas de laboratorio, etc., permitirá una programación óptima del médico para garantizar que el profesional adecuado se asigne a los pacientes.

Fuentes de datos sanitarios no estructurados

Los datos generados por el paciente son uno de los tipos más comunes de datos sanitarios no estructurados. Los pacientes producen un gran volumen de datos importantes, como historias clínicas, datos clínicos relacionados de proveedores de atención médica externos y detalles registrados en un diario de bienestar.

Mientras tanto, en el aspecto administrativo, tiene una variedad de información no médica, incluidas facturas, facturas y recibos de pacientes, proveedores de seguros y proveedores.

Todos estos datos son difíciles de registrar de forma estandarizada debido a los diferentes formatos y estructuras. Incluso los resultados de las pruebas de diagnóstico por imágenes y los informes de laboratorio varían en diseño y distribución (consulte a continuación). Se hace necesaria una solución avanzada de captura de datos para identificar y extraer información relevante de manera eficiente.

Ejemplos de informes sanitarios

Ejemplos de informes sanitarios

Por qué son importantes los datos sanitarios no estructurados

Los proveedores de atención médica disponen de una mina de oro de datos que podrían contribuir a una toma de decisiones más informada. Sin embargo, la mayoría de esos datos no encajan correctamente en los campos de una hoja de cálculo y, por lo tanto, son difíciles de analizar de manera coherente.

Por lo tanto, las organizaciones sanitarias modernas deben aprovechar la tecnología para procesar datos no estructurados para que sean procesables y accesibles.

Comprender el gran volumen de datos no estructurados es fundamental para los proveedores de atención médica. El uso correcto de la tecnología de extracción de datos en la atención médica puede generar resultados valiosos para los proveedores médicos.

He aquí por qué son importantes los datos sanitarios no estructurados:

  1. Clave para la atención integral

Los datos no estructurados, que residen en registros médicos electrónicos y otros sistemas, contienen información contextual importante que puede ser clave para mejorar los resultados del tratamiento para un paciente, como las notas de un proveedor médico o los informes que contienen detalles sobre las cirugías anteriores de un individuo que podrían ayudar a diagnosticar un problema actual.

Por ejemplo, un médico puede revisar las notas del proveedor médico anterior para hacer un diagnóstico más rápido. De manera similar, los datos sobre los determinantes sociales de la salud pueden brindar información invaluable sobre los síntomas subyacentes para ayudar a los médicos a brindar a los pacientes una atención médica de la mejor calidad.

  1. Registros precisos y actualizados

Los administradores de atención médica están sobrecargados con numerosas tareas, incluida la facturación, el servicio al cliente, la programación de turnos y la supervisión de la eficiencia financiera y operativa de la organización.

La captura y conversión de datos sanitarios no estructurados en información significativa les permite llevar a cabo estas funciones de forma eficaz. Les permite reportar información precisa de manera consistente y garantizar el cumplimiento.

La pandemia actual destacó la importancia de tener registros precisos y oportunos. Los hospitales tenían que asegurarse de tener la capacidad, el personal y los suministros médicos necesarios para responder al COVID-19.

Además, deben responder a un entorno que cambia rápidamente. Las decisiones críticas se toman en cuestión de horas. Tener registros precisos y actualizados jugó un papel crucial en la respuesta a la crisis en evolución.

  1. Habilitar la automatización

La gestión de datos eficaz juega un papel fundamental en la optimización de la asignación de personal hospitalario y contribuye a una mejor calidad de la atención al paciente. La afluencia de datos de diferentes fuentes de datos hace que la automatización sea necesaria para el análisis de datos de atención médica.

Un sistema robusto basado en datos de salud respaldado por la automatización permite a los hospitales ser más proactivos. Por ejemplo, pueden realizar análisis predictivos para pronosticar los requisitos clínicos y financieros.

Como resultado, pueden identificar grupos de pacientes de alto riesgo, administrar los recursos de manera eficiente y mejorar los resultados de los pacientes.

Astera ReportMiner Ici

 

Datos no estructurados a Insights Journey

El viaje de datos no estructurados a conocimientos de cada organización de atención médica es diferente, según los métodos y la tecnología. La automatización, por supuesto, juega un papel importante en la mejora de la eficiencia del proceso.

Los proveedores de atención médica modernos aprovechan las soluciones de captura de datos basadas en plantillas para extraer información significativa para el análisis de datos de atención médica.

Estas tecnologías permiten a los usuarios crear una lógica de extracción de datos para los datos de atención médica no estructurados disponibles en formatos de archivo específicos y luego realizar transformaciones y verificaciones para mover esos datos por la tubería hacia informes terminados.

La captura de datos basada en plantillas permite la automatización de la extracción de datos, lo que permite a las organizaciones de atención médica manejar grandes volúmenes de datos no estructurados con alta eficiencia.

Análisis de datos sanitarios

El propósito del análisis de datos de atención médica es utilizar hallazgos basados ​​en datos para resolver desafíos complejos y mejorar el rendimiento. Puede resultar en una planificación estratégica informada y mejorar la eficiencia operativa.

Algunos tipos importantes de análisis que pueden beneficiar a las organizaciones sanitarias incluyen:

  • Análisis descriptivo (¿qué pasó?): Los registros precisos en el almacén de datos de atención médica permiten a los hospitales estudiar diferentes decisiones estratégicas y operativas y sus implicaciones en el rendimiento y los resultados clínicos.
  • Análisis predictivo (¿qué pasará?): La conversión de datos no estructurados a un formato estructurado facilita el análisis predictivo para los proveedores de atención médica. Utilizando un enfoque basado en datos, pueden predecir sus datos demográficos clave y las opciones de tratamiento que son más relevantes para estas audiencias. Con este análisis, pueden trabajar para maximizar los recursos en áreas clave para satisfacer mejor las demandas de los pacientes.
  • Analítica prescriptiva (¿cómo podemos hacer que suceda?): La disponibilidad de datos históricos y en tiempo real en un formato estructurado ayuda a las organizaciones de atención médica a realizar predicciones futuras. Pueden comparar múltiples escenarios hipotéticos para descubrir la mejor solución posible para los pacientes.

¿Cómo Astera ReportMiner Podemos ayudarlo

Astera ReportMiner es una plataforma de extracción de datos lista para la empresa que ofrece extracción basada en plantillas. Puede ayudar a sus organizaciones de atención médica a capturar datos atrapados en bases de datos administrativas y registros médicos con excelente eficiencia.

Ofrece extracción de datos automatizada y un entorno sin código. Una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar permite a los usuarios estructurar, formatear y enriquecer sus entradas sin procesar antes de enviarlas al destino que elijan. Simplifica el viaje de datos no estructurados a conocimientos, lo que permite a los proveedores de atención médica diseñar e implementar soluciones de integración de extremo a extremo para varios casos de uso.

Las características clave de Astera ReportMiner son:

  • Cuenta con funcionalidades avanzadas como la creación automática de patrones de datos para automatizar los trabajos de extracción de datos.
  • Permite a los usuarios diseñar plantillas reutilizables para extraer información significativa del cuidado de la salud u otros documentos con diseños similares.
  • Admite una amplia gama de formatos de datos no estructurados, incluidos PDF escaneados, formularios PDF, TXT, PRN, RTF, XLS, XLSX y COBOL.
  • Permite a los usuarios crear reglas de calidad de datos personalizadas para eliminar errores y establecer un 100% de confianza en los datos extraídos.
  • Ofrece conectividad a bases de datos populares, formatos de archivo, aplicaciones empresariales, soluciones en la nube y herramientas de análisis y BI.

Estas capacidades y características avanzadas permiten a las organizaciones de atención médica realizar análisis de datos y optimizar sus operaciones para brindar una atención al paciente más rápida, segura y precisa.

Si está convencido de los beneficios de Astera ReportMiner y desea administrar sus datos de atención médica no estructurados de manera eficiente, luego comuníquese con nuestros expertos hoy para programar una demostración u obtenga más información sobre nuestro producto.

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