El automatizado, Sin código Pila de datos
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Una guía para principiantes para aprovechar un almacén de datos de atención médica
Las organizaciones médicas están recurriendo a volúmenes masivos de datos de atención médica para abordar problemas asociados con la calidad de la atención, los costos de atención médica, la satisfacción del paciente y las ineficiencias operativas. Esta necesidad de análisis de atención médica está impulsando a los proveedores a implementar sus propios almacenes de datos de atención médica. Eventualmente, las organizaciones utilizan datos a través de tecnologías de almacenamiento de datos para mejorar los resultados clínicos, las experiencias de los pacientes y las funciones administrativas.
Dada la naturaleza complicada de los procesos de almacenamiento de datos y los grandes volúmenes de fuentes de datos de atención médica dispares, el desarrollo del almacenamiento de datos se convierte en un desafío en la industria de la atención médica. En consecuencia, los proyectos de DWH para el cuidado de la salud a menudo incurren en costos financieros considerables y tardan años en completarse.
Por lo tanto, para agilizar y simplificar el desarrollo de almacenamiento de datos complejos, este blog presenta los fundamentos del almacenamiento de datos de atención médica, incluido el diseño de la arquitectura DWH, las características clave y una hoja de ruta para principiantes para su implementación.
La creciente importancia de los almacenes de datos de atención médica
El almacén de datos de atención médica es una base de datos central para almacenar datos listos para el análisis provenientes de múltiples fuentes. Estos datos pueden provenir de registros de salud electrónicos (EHR), registros médicos (EMR), recetas, informes de radiología, reclamos de salud, etc. Al utilizar un DWH, los proveedores mejoran la atención y la experiencia del paciente, optimizan la eficiencia del servicio y reducen los costos operativos. .
La creciente importancia de los almacenes de datos de atención médica se basa en tres factores principales: optimización digital, soluciones médicas innovadoras y toma de decisiones prudente.
Optimización digital para las partes interesadas en el cuidado de la salud
Las soluciones de almacenamiento de datos de atención médica garantizan un acceso digital rápido a todas las formas de datos valiosos, desde el historial del paciente y los informes de escaneo hasta las reclamaciones de seguros y los registros de pago. Diferentes partes interesadas en el cuidado de la salud, como clínicos, médicos, administradores y ajustadores de reclamos pueden acceder automáticamente a la información relevante y, posteriormente, brindar servicios optimizados a sus clientes.
Soluciones médicas innovadoras
Las organizaciones de atención médica utilizan métodos descriptivos, predictivos o prescriptivos. Analytics diseñar soluciones sanitarias innovadoras a través de modelos de data warehouse. Por ejemplo, se puede utilizar un análisis descriptivo de datos clínicos históricos para monitorear la propagación de enfermedades infecciosas. Asimismo, el análisis prescriptivo del historial de un paciente puede revelar otras condiciones preexistentes, lo que permite a los médicos brindar planes de salud personalizados. De manera similar, los analistas de datos de atención médica pueden pronosticar tanto las condiciones de salud individuales como las crisis de salud pública mediante el uso de análisis predictivos para resultados futuros.
Estos enfoques se basan en DWH para proporcionar datos históricos y actuales de forma detallada, limpia y consolidada.
Toma de decisiones confiable
Los proveedores también confían en la precisión de los datos almacenados en un almacén de datos para mejorar la calidad de su propia toma de decisiones. En primer lugar, el DWH consolida datos de una variedad de sistemas de salud para brindar una visión unificada de los datos de atención médica a los tomadores de decisiones. En segundo lugar, mantiene los datos en una forma lista para el análisis al garantizar la calidad y la consistencia de los datos. En tercer lugar, proporciona un acceso más rápido a datos históricos y en tiempo real para un análisis preciso de datos de atención médica y una toma de decisiones ágil.
Arquitectura de almacenamiento de datos para proveedores de atención médica
Antes de desarrollar un almacén de datos de atención médica, es imperativo comprender sus capas fundamentales. Una arquitectura de almacén de datos empresarial, capaz de satisfacer las necesidades de análisis e inteligencia sanitaria, consta de las siguientes capas:
Capa de fuente de datos
Esto consiste en fuentes de datos internas y externas que transportan datos relevantes para los proveedores de atención médica. Los diferentes tipos de datos utilizados en el cuidado de la salud pueden provenir de fuentes como sistemas ERP, informes EHR, informes radiológicos, recetas, sistemas CRM, sistemas de gestión de reclamos y encuestas.
Capa de ensayo
Un área de ensayo almacena y procesa temporalmente los datos que llegan de fuentes de datos dispares. Aquí, los procesos ETL (extracción, transformación y carga) se emplean para transformar, limpiar y preparar grandes cantidades de datos para almacenamiento y análisis unificados.
Capa de almacenamiento de datos
El almacenamiento de datos es el repositorio unificado para almacenar datos que se cargan a través de procesos ETL/ELT. Almacena y gestiona datos estructurados para informes y análisis. La capa de almacenamiento de datos también puede transportar data marts; estos son subconjuntos de DWH diseñados para áreas comerciales específicas, como recursos humanos, finanzas, tecnología, operaciones, etc.
Capa de informes y análisis
Esta capa final consta de herramientas de análisis de datos e inteligencia comercial que se utilizan para obtener información práctica a partir de los datos. Las herramientas de BI consultan datos del almacén de datos de atención médica y comparten análisis e información a través de informes detallados, visualizaciones, gráficos, diagramas y resúmenes.
Características clave de un almacén de datos de atención médica
Un potente almacén de datos de atención médica permite a los proveedores adoptar un enfoque basado en el valor para la prestación de atención médica y la atención basada en el paciente. Sin embargo, para ser efectivo, el DWH de atención médica debe cumplir con ciertos estándares. Además, los datos relacionados con la salud deben manejarse con cuidado y precisión dada su naturaleza sensible.
Aquí hay algunas características clave que deben priorizarse en cada almacén de datos de atención médica.
Rendimiento del almacén de datos
Los almacenes de datos sanitarios fiables deben poder realizar consultas rápidas y recuperar rápidamente datos listos para el análisis. Las siguientes características reflejan el rendimiento de los procesos de almacenamiento de datos:
Poder de procesamiento paralelo
Con el procesamiento en paralelo, los almacenes de datos pueden dividir grandes tareas de consulta en partes de trabajo más pequeñas que se pueden realizar en paralelo.
Automatización de almacenamiento de datos
Para reducir el tiempo de comercialización, las potentes herramientas de automatización del almacén de datos, como Astera Constructor DW, puede automatizar canalizaciones de datos completas dentro de una arquitectura DWH. Con la automatización, el propio almacén de datos procesa los datos y los transporta desde el origen hasta la capa de almacenamiento de datos sin ninguna intervención manual. Esto garantiza que los usuarios de atención médica obtengan acceso oportuno a información crítica sin depender del laborioso proceso de actualizar el almacén de datos manualmente.
Escalado elástico
Un DWH de atención médica debe permitir una escala flexible, incluidos aumentos y disminuciones de tamaño, de las capas de almacenamiento de datos y la potencia computacional para que se puedan satisfacer las demandas dinámicas de atención médica.
Seguridad y cumplimiento
Estas características ayudan a garantizar una alta seguridad de los datos de atención médica y cumplen con las regulaciones cruciales, como HIPAA, para la gestión de datos privados.
Control de acceso basado en roles
Los administradores de Healthcare DWH pueden restringir o limitar el acceso a los datos en función de roles de trabajo específicos. El control de acceso basado en roles garantiza que la información se extienda solo al personal relevante.
Métodos de autenticación de usuarios
Los almacenes de datos de atención médica garantizan la seguridad al activar las interacciones mediante el empleo de diferentes métodos de autenticación de usuarios, como el token del portador o la autenticación de múltiples factores.
Copias de seguridad automatizadas
Muchos almacenes de datos almacenan automáticamente copias de seguridad de datos en diferentes lugares de la nube para evitar la pérdida de datos en caso de recuperación ante desastres.
Integración robusta de datos
La integración de fuentes de datos dispares se encuentra en el centro de cada almacén de datos de atención médica. Los almacenes de datos almacenan datos de diferentes fuentes en un formato estructurado para permitir informes y análisis.
Integración de datos basada en ETL/ELT
Los almacenes de datos de atención médica deben tener la capacidad de elegir ETL o ELT para la integración y carga de datos. Esto permitiría a los usuarios finales construir canalizaciones de datos de atención médica de acuerdo con sus requisitos arquitectónicos específicos.
Soporte para transformaciones complejas en el cuidado de la salud
El soporte para transformaciones que pueden limpiar, perfilar y estructurar datos es crucial para hacer que los datos de atención médica sean utilizables. Además, los almacenes de datos de atención médica también deberían poder establecer transformaciones y reglas personalizadas para casos especiales.
Carga incremental o masiva de datos
Los almacenes de datos de atención médica de calidad permiten la extracción y carga de datos completa e incremental, según los requisitos individuales de la organización. Con la carga incremental, el almacén de datos se puede actualizar a medida que surja la necesidad.
Hoja de ruta para implementar un DWH de atención médica
El desarrollo de DWH para el cuidado de la salud es una tarea compleja. Se requiere mucho tiempo, esfuerzo y experiencia técnica para diseñar e implementar un DWH que satisfaga las necesidades de un centro de atención médica.
Las siguientes 5 fases actúan como hoja de ruta para el desarrollo de un sólido almacén de datos de atención médica.
Planificación
El almacenamiento de datos de atención médica comienza con la planificación en la que los usuarios potenciales se reúnen para evaluar la necesidad contextual de un DWH. Se analizan las limitaciones del sistema de gestión de datos sanitarios existente y se trazan objetivos estratégicos para paliarlas.
En esta etapa, los responsables de la toma de decisiones comerciales y los arquitectos de soluciones establecen una estrategia por etapas para agregar varias fuentes de datos y definir los procesos de almacenamiento de datos posteriores. También se tienen en cuenta los requisitos personalizados de rendimiento, seguridad, cumplimiento e integración. Finalmente, los activos físicos requeridos y los recursos humanos basados en la ciencia de datos se recopilan en consecuencia.
Diseño
En la fase de diseño del almacén de datos de atención médica, la arquitectura de datos principal se diseña de acuerdo con los requisitos y las reglas comerciales de la organización. Herramientas como Astera Constructor DW se utilizan para diseñar un modelo de datos y definir el esquema del almacén de datos sanitarios. Aquí, se usa un modelo de datos visuales para dibujar relaciones entre diferentes entidades de varias fuentes de datos de la manera más optimizada a través del aprendizaje automático. Además, todas las fuentes de datos requeridas del proveedor de atención médica forman parte del modelo de datos.
Desarrollo
La fase de desarrollo implica la construcción de canalizaciones de datos para extraer datos de fuentes relevantes, transformarlos y prepararlos en un formato estructurado y cargarlos en el almacenamiento de datos. Aquí, se implementa la infraestructura necesaria para dar paso a la implementación del almacén de datos.
Despliegue
En la fase de implementación, los modelos y esquemas de datos se implementan en la capa de almacenamiento de datos que elija. La implementación se puede realizar en las instalaciones o en cualquier proveedor de la nube, como Azure, Amazon Redshift o Snowflake.
Aquí, las canalizaciones de datos funcionales se utilizan para completar los esquemas implementados. Además, la capa de almacenamiento de datos está conectada a herramientas de análisis e informes para generar información procesable sobre atención médica.
Mantenimiento
El mantenimiento posterior al desarrollo implica actualizar el almacén de datos de acuerdo con los cambios en los requisitos de atención médica y las necesidades comerciales. Aquí, el mantenimiento implica asegurarse de que varios objetos del almacén de datos, incluidas columnas, tablas y esquemas, estén completamente actualizados con los requisitos actuales.
Por ejemplo, es posible que el proveedor de atención médica deba agregar columnas para medir nuevas métricas médicas o crear diferentes vistas de las métricas existentes. Los almacenes de datos requieren mantenimiento de rutina para adaptarse a entornos internos y externos cambiantes.
Implementación de un almacén de datos con Astera Constructor DW
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