La integración de datos sanitarios es un componente fundamental de los sistemas sanitarios modernos. La combinación de datos de distintas fuentes, como los registros médicos electrónicos y los dispositivos médicos, permite a los proveedores obtener una visión completa de la salud de los pacientes y agilizar los flujos de trabajo.

Profundicemos en el mundo de la integración de datos de atención médica y descubramos las complejidades de este componente vital de la atención médica moderna.

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El aumento de las fuentes de datos y la importancia de la integración de datos de atención médica

La industria de la salud genera miles de millones de terabytes de datos de diversas fuentes. Los registros médicos electrónicos (EHR) y los registros médicos electrónicos (EMR) son fuentes primarias de datos de pacientes. Estos datos están disponibles en su mayoría en un formato estructurado y de fácil acceso.

Sin embargo, también existen fuentes de datos secundarias, incluidos los sistemas de telemedicina y seguros, los sistemas de gestión de farmacias, los portales de pacientes, las redes sociales y más. La tarea real es ingerir, procesar y consolidar estos datos y generar conocimientos oportunos.

Integración de datos de atención médica implica combinar datos de varios puntos de contacto en un único repositorio de datos consolidado. Estos datos se limpian y transforman durante el proceso para que se puedan utilizar para informes y análisis, de modo que la salud los profesionales pueden tomar decisiones informadas y basadas en datos.

Casos de uso de integración de datos de atención médica

Estos son algunos casos de uso destacados de integración de datos de atención médica:

Paciente-Vista 360

La vista de 360° del paciente se refiere a una vista unificada de los datos del paciente que permite a los proveedores de atención médica obtener una comprensión completa y holística de un paciente.

Estos datos pueden incluir, entre otros, el historial médico de un paciente, registros de EHR, datos de reclamos de seguros, datos demográficos, resultados de laboratorio y sistemas de imágenes. Las organizaciones de atención médica también pueden enriquecer estos datos con información de proveedores externos.

Una vista holística de los datos en una plataforma unificada permite a los profesionales de la salud identificar patrones y tendencias en el comportamiento del paciente y, como consecuencia, diseñar mejores estrategias de diagnóstico y prevención, así como brindar atención personalizada.

Respuesta a las Crisis

La pandemia de COVID-19 destacó el papel crucial de la integración de datos de salud en la respuesta a las crisis. Los datos consolidados y de alta calidad permiten a las organizaciones de atención médica tomar decisiones informadas de respuesta a crisis, lo que garantiza una atención óptima para los pacientes y la seguridad de los trabajadores de primera línea.

Las organizaciones de atención médica pueden identificar rápidamente las poblaciones en riesgo, rastrear la propagación del virus, planificar la distribución efectiva de vacunas y coordinarse con otras organizaciones para manejar situaciones críticas de manera efectiva.

Detección de fraude

Las actividades fraudulentas en el cuidado de la salud pueden tomar varias formas, incluido el fraude de identidad, donde un paciente usa múltiples identidades para acceder a la atención médica; fraude de nivel de servicio, como la sobrefacturación de los servicios prestados; y fraude a nivel de seguros, como la presentación de reclamaciones por servicios no recibidos.

Una única fuente de verdad permite a las organizaciones de atención médica aplicar técnicas de minería de datos para detectar y prevenir el fraude de manera eficaz.

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Desafíos de integración de datos en el cuidado de la salud

datos sanitarios ejerce un poder enorme, pero el gran volumen y la variedad de estos datos plantean diversos desafíos. A continuación, se presentan algunos desafíos de integración de datos que impiden a los profesionales de la salud obtener información valiosa:

Silos de datos y falta de interoperabilidad

Los silos de datos se producen cuando los datos se almacenan en sistemas aislados que no se comunican entre sí. Estos silos son bastante comunes, especialmente cuando los proveedores de atención médica utilizan diferentes sistemas de EHR/EMR que son incompatibles entre sí.

Además, los sistemas heredados tradicionales dificultan la integración con sistemas más nuevos basados ​​en la nube, lo que exacerba el desafío de la integración de datos EHR/EMR. La falta de interoperabilidad entre los sistemas y proveedores de atención médica es otro aspecto que dificulta el intercambio de datos en tiempo real.

Falta de estandarización

La falta de estandarización de datos dificulta que los proveedores de atención médica consoliden datos de varias fuentes. Los datos sin estandarización pueden generar registros duplicados, fallas del sistema e información inexacta, lo que puede afectar la atención del paciente.

El uso de distintos formatos de datos por parte de los proveedores de atención sanitaria dificulta la comunicación y el intercambio de datos entre sistemas, lo que genera problemas de calidad de los datos. La falta de estandarización de los datos afecta principalmente a la integración y la reutilización de los mismos.

Privacidad y seguridad de datos

Los proveedores médicos enfrentan importantes desafíos de seguridad y privacidad de datos cuando integran datos de atención médica. La información de salud del paciente es altamente confidencial y requiere una protección sólida contra el acceso no autorizado y las filtraciones de datos.

Los sistemas de salud dependen cada vez más de los canales digitales y recopilan datos, por lo que es imperativo mantener el cumplimiento de las normas de privacidad de datos. Un informe de 2022 muestra que ocurrieron más de 595 violaciones de datos de salud en los últimos tres años, exponiendo más de 40 millones de registros de pacientes.

Por lo tanto, las organizaciones de atención médica deben implementar medidas estrictas para proteger la información confidencial del paciente mientras integran datos de varios sistemas.

Mejores prácticas para la integración perfecta de datos de atención médica

Aquí hay algunas estrategias de integración de datos para abordar de manera eficiente los desafíos de datos de atención médica:

Cambiar a un almacén de datos en la nube

Almacenes de datos en la nube están diseñados para manejar grandes volúmenes de datos y variedad. Una gran solución en la nube, como Amazon Redshift y Snowflake, puede servir como depósito centralizado para flujos de datos de alta velocidad.

Los almacenes de datos en la nube pueden ofrecer capacidades informáticas más potentes para obtener información más rápida e inteligencia empresarial mejorada. Además, también son fácilmente escalables y ofrecen una capacidad de almacenamiento ilimitada sobre la marcha.

Identificar fuentes de datos

La clave del éxito integración de datos La implementación consiste en saber dónde se encuentran todos los datos críticos. Para los proveedores de atención médica, los sistemas de EHR contienen los datos más importantes, pero existen otras fuentes de datos, internas y externas, que deben identificarse y documentarse.

Implementar estándares como FHIR y HL7

El uso de estándares industriales como Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) y Health Level Seven International (HL7) puede facilitar el proceso de integración de datos de atención médica.

Estos estándares proporcionan un lenguaje común para el intercambio de datos, lo que permite a las organizaciones de atención médica compartir fácilmente los datos de los pacientes.

Priorizar la privacidad y la seguridad de los datos

Los protocolos de seguridad robustos y las auditorías de seguridad regulares son esenciales para garantizar el cumplimiento de las leyes y regulaciones de privacidad de datos relevantes, como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos. (HIPAA) y Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).

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• Extraiga datos de pacientes de varias fuentes dispares, transfórmelos según sus requisitos y cárguelos en el destino que elija
• Conéctese con varias aplicaciones y bases de datos de terceros mediante conectores integrados
• Valide los datos de atención médica utilizando reglas de calidad de datos y capacidades de creación de perfiles avanzadas
• Proporcione controles de acceso basados ​​en funciones y cifre los datos para garantizar el cumplimiento de las normas estándar, incluidos el RGPD y la HIPAA.
• Conéctese a plataformas en la nube, bases de datos y almacenes de datos populares, como Amazon S3, Copo de nieve y Almacenamiento de blobs de Microsoft Azure, mediante conectores integrados.
• Automatice los trabajos de integración de datos a través de capacidades de programación y orquestación de trabajos

Las potentes funciones impulsadas por IA de ADPB, como la preparación de datos basada en la nube, el mapeo semántico de datos y la compatibilidad con distintas latencias de datos, lo convierten en un recurso valioso para la integración de datos de atención médica. Comience a beneficiarse de los conocimientos clínicos hoy mismo.Descargue nuestra prueba de 14 días ahora!