L'automatisé, Pas de code Pile de données
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Gestion des données de santé : défis et bonnes pratiques
L'industrie de la santé a énormément évolué au cours des dernières décennies, les innovations technologiques facilitant son développement. Le marché mondial de la santé numérique devrait atteindre 456.9 $ Billion par 2026, montrant le rôle crucial de la gestion des données de santé dans l'industrie.
La source: Recherche de préséance
Les volumes accrus d'informations, dont le type et la vitesse varient, présentent un immense potentiel pour tirer de la valeur et contribuer à la transformation numérique du secteur de la santé. Avec la numérisation des données de santé, les analyses et les rapports avancés ont occupé le devant de la scène, facilitant une meilleure prise de décision dans les soins cliniques. Étant donné que les systèmes de gestion traditionnels ne peuvent pas faire face aux volumes massifs de données numériques, le secteur de la santé investit dans des solutions modernes de gestion des données pour permettre des initiatives de reporting et de business intelligence (BI) précises.
Qu'est-ce que la Gestion des Données de Santé ?
La gestion des données de santé, également connue sous le nom de gestion des données cliniques et de gestion des informations sur la santé, fait référence à la gestion des données médicales stockées dans un format numérique sous le nom de dossiers médicaux électroniques (DSE/DME).
Avec la numérisation du secteur de la santé, les organisations stockent et traitent tous les dossiers médicaux au format électronique. Ces dossiers comprennent des informations démographiques (âge, adresse, sexe, etc.), des dossiers médicaux (rapports de laboratoire, ordonnances, visites chez le médecin, historique des traitements, etc.) et des données administratives (réclamations d'assurance, détails de facturation, etc.)
Ces enregistrements électroniques sont consolidés dans un référentiel de données centralisé pour permettre des rapports et des analyses efficaces. Des données précises et complètes permettent aux analystes de découvrir des informations significatives pour rendre les soins aux patients plus efficaces et améliorer les résultats médicaux.
Avantages d'une gestion efficace des données de santé
Amélioration des soins aux patients
Un système efficace de gestion des données de santé contribue à améliorer les soins aux patients en permettant aux utilisateurs de tirer des informations significatives des données. Il permet aux utilisateurs d'optimiser les ressources et les traitements de santé tout en garantissant la sécurité et la confidentialité des données des patients.
Une vue complète des patients et des données médicales pertinentes permet aux prestataires de soins de préparer des suggestions de soins et de contrer les problèmes de santé croissants.
Coûts réduits
Les dépenses nationales de santé pour le système de santé américain ont totalisé 4.1 billions de dollars en 2020, ce qui en fait 19.7% du PIB total. Les organisations de santé recherchent constamment des moyens de minimiser leurs dépenses. Habituellement, le diable est dans les détails.
À l'aide d'analyses avancées, les prestataires de soins de santé peuvent identifier les inducteurs de coûts et prendre de meilleures décisions financières, telles que le recrutement de professionnels de la santé appropriés, l'investissement dans le bon équipement et l'identification des ressources pour optimiser les soins aux patients.
Évaluer la performance des médecins praticiens
La gestion des performances basée sur les données consiste à évaluer les performances et les attitudes des médecins et du personnel de santé pour garantir le respect des normes de qualité des soins. À l'aide d'outils et d'intégrations logicielles basés sur le cloud, de nombreux organismes de santé peuvent surveiller les performances en cours en s'assurant que tous les employés sont connectés en termes de coaching, de commentaires et d'évaluations des performances.
Amélioration des soins cliniques grâce à l'analyse prédictive des soins de santé
L'analyse prédictive permet aux prestataires de soins de santé d'établir des modèles et des tendances à partir de données susceptibles de prédire les tendances futures. L'identification de ces tendances peut être utile dans divers cas d'utilisation, tels que la prévention des épidémies, la prévision des réadmissions, l'établissement d'un pronostic, etc.
Défis de la gestion des données de santé
Consolidation de données provenant de sources disparates sources
Les données de santé proviennent de diverses sources, notamment des DSE, des DME et des documents non structurés. Ces données doivent être exactes, complètes, formatées correctement et stockées dans un référentiel de données centralisé pour être consommées. Pour assurer la normalisation des données dans divers formats de données et systèmes de DSE, différents outils informatiques et solutions logicielles automatisent désormais entièrement la capture de données tout en fournissant des outils de normalisation des données qui rendent les données accessibles, transmissibles et interopérables.
Stockage et conservation des dossiers de santé
Les volumes de données de santé augmentent considérablement. En effet, l'industrie de la santé produit 30% des données mondiales seul. L'archivage et le traitement de gros volumes de données peuvent être complexes et présenter des défis élevés en matière de coûts et de sécurité. De nombreux prestataires de soins de santé se tournent vers des solutions de stockage cloud avancées pour assurer la conformité avec HIPAA et d'autres normes de l'industrie. Le stockage en nuage offre également la facilité d'une solution de stockage évolutive et sûre.
Assurer l'accessibilité des données dans toute l'organisation
L'accessibilité des données joue un rôle crucial dans la prestation de soins de haute qualité aux patients. Les prestataires de soins de santé doivent avoir un accès transparent aux dossiers des patients, y compris les antécédents médicaux, les résultats des tests et d'autres informations pertinentes. Garantir un accès rapide à l'information ne peut pas être accessible avec un volume élevé de données de santé produites. Un système de données centralisé assure une expérience clinique transparente pour les patients et les médecins. Cela permet d'économiser à la fois le temps et les ressources nécessaires pour accéder aux données et les classer.
Maintenir la conformité et la sécurité des données de santé
Étant donné que les données de santé sont confidentielles et sensibles, il est essentiel que les hôpitaux adhèrent aux directives légales telles que la loi américaine sur la portabilité et la responsabilité de l'assurance maladie (HIPAA) pour éviter les violations de données. Le respect des directives légales en matière de soins de santé garantit une gestion efficace des patients en protégeant les données confidentielles des patients.
Meilleures pratiques de gestion des données de santé
Pour maximiser le potentiel de mise en œuvre d'un système de gestion des données de santé, les hôpitaux et autres établissements de santé doivent collaborer pour gérer, organiser, protéger et transférer efficacement les informations sur les patients et les prestataires.
Garantir la qualité des données
Les erreurs médicales sont la troisième cause de décès aux États-Unis. Les prestataires de soins de santé doivent utiliser des solutions de gestion de données efficaces dotées d'un mécanisme permettant de profiler les données entrantes, de vérifier la qualité des informations et d'éliminer les erreurs afin de garantir une disponibilité précise et complète des données.
Protection des données
Dans un 2022 rapport Selon IBM, le coût d'une violation de données dans le secteur de la santé a augmenté de 42 % depuis 2020. Il s'agit du coût moyen d'une violation de données le plus élevé de tous les secteurs. Face aux menaces de cyberattaques et de violations, les hôpitaux et les systèmes de santé doivent améliorer la détection et le confinement en mettant en œuvre des mesures de cybersécurité modernes tout en respectant les directives du RGPD et de la HIPAA.
Activation de l'échange de données de santé
L'échange d'informations sur les soins de santé (HIE) permet à différentes applications, appareils et systèmes de partager, d'accéder et d'échanger des informations sur les soins de santé. Cela facilite l'accès et la récupération des données cliniques. Cela garantit des soins optimaux aux patients avec un transfert d'informations sûr et rapide.
Analyse des données de santé
L'analyse des données peut aider à libérer le véritable potentiel des données de santé. Il permet aux cliniciens et aux systèmes de santé de fournir des soins améliorés aux patients au sein et au-delà de l'organisation dans l'analyse de la santé de la population.
Il existe quatre types différents d'analyse de données dans le domaine de la santé :
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Analyse descriptive
L'analyse descriptive dans le domaine de la santé utilise des données historiques sur les patients et des mesures statistiques simples, telles que des nombres, des pourcentages, des moyennes, etc., pour analyser les données.
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Analyse prescriptive
L'analyse prescriptive consiste à utiliser des données historiques pour prédire des événements à venir tout en tirant des recommandations utiles. Ce type d'analyse décrit les étapes spécifiques qu'un individu ou une organisation peut suivre pour obtenir les résultats souhaités ou le meilleur plan d'action.
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Analyses prédictives
L'analyse prédictive consiste principalement à prévoir les événements et les épidémies à l'aide de mesures statistiques avancées telles que la modélisation des données, l'exploration et l'apprentissage automatique sur les données historiques. L'examen des tendances et des modèles dans un volume élevé de données permet aux professionnels des données de santé de prendre des décisions éclairées.
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Analyse diagnostique
L'analyse diagnostique est une forme d'analyse avancée utilisée pour identifier la raison d'une tendance ou d'un événement particulier. Cela se fait principalement en étudiant les relations de cause à effet. Dans les établissements de santé, cela pourrait signifier comprendre la cause et étudier les corrélations, comme l'établissement d'un pic de taux de fièvre avec une infection.
Simplifiez la gestion des données de santé avec Astera
Astera Data Stack est une plate-forme tout-en-un de niveau entreprise qui permet aux organisations de soins de santé de libérer le véritable potentiel de leurs données. Avec l'aide de notre Capture de données alimentée par l'IA technologie, les organisations de soins de santé peuvent extraire de manière transparente des données à partir de documents non structurés. Notre plateforme dispose également d'une vaste bibliothèque de transformations et de connecteurs pré-construits pour créer des workflows automatisés afin de rationaliser les activités de gestion des données.
