Les avantages de l'utilisation d'un entrepôt de données pour la gestion des données de santé

Dans le monde des services médicaux, de grands volumes de données de santé sont générés chaque jour. Actuellement, environ 30% des données mondiales est produit par l'industrie de la santé et ce pourcentage devrait atteindre 35 % d'ici 2025.  

La quantité de données liées à la santé présente d'innombrables opportunités. Les prestataires de soins de santé sont désormais en mesure de prendre des décisions efficaces et basées sur les données pour améliorer les soins aux patients et optimiser leurs propres opérations. Cependant, gérer des quantités de données provenant de sources disparates telles que les dossiers de santé électroniques et médicaux (EHR/MHR), les CRM, les réclamations d'assurance et les applications de suivi de la santé et en tirer des informations significatives est une tâche écrasante.  C'est là qu'intervient la gestion des données de santé.  

Qu’est-ce que la gestion des données de santé ?

La gestion des données dans le domaine de la santé fait référence aux processus impliqués dans la collecte, l'organisation, le stockage, l'analyse et la maintenance des données liées à la santé. Compte tenu de la nature critique des données médicales, plusieurs facteurs sont à prendre en compte pour leur gestion. Par exemple, les entreprises de soins de santé doivent s'assurer que les données collectées sont exactes, nettoyées, complètes et accessibles aux parties prenantes autorisées en cas de besoin. De plus, les données critiques des patients doivent être stockées de manière sécurisée et conforme aux réglementations en matière de confidentialité, par exemple, HIPPA. 

Gestion des données de santé via l'entreposage de données d'entreprise 

La gestion des données de santé commence par l'extraction de données à partir de diverses sources ou de stockages de données non structurés existants, suivie d'une validation et d'un nettoyage des données pour en vérifier l'exactitude et la qualité. La prochaine étape est la transformation. Ici, les données sont transformées en un format structuré qui convient à l'analyse et au stockage.  

Les données sont ensuite chargées dans des référentiels centralisés, par exemple des bases de données relationnelles ou des entrepôts, de manière sécurisée et accessible. Enfin, les données stockées sont récupérées à des vitesses optimales pour permettre une analyse et une prise de décision efficaces.  

Essentiellement, un entrepôt de données agit également comme une base de données centralisée pour stocker des données structurées prêtes à être analysées et donner une vue globale de ces données aux décideurs. Un robuste entrepôt de données l'architecture fait tout dans la gestion des données, y compris ETL (extraire, transformer, charger)— tout en garantissant à tout moment la qualité, la cohérence, la récupération rapide et une sécurité renforcée des données.  

Amélioration de la qualité et de la cohérence des données 

La qualité est essentielle dans le domaine de la gestion des données. Les organisations de santé s'appuyant sur des données pour prédire les résultats futurs des patients, prescrire un meilleur traitement ou gérer les réclamations, vous devez vous assurer que les données utilisées sont exactes et fiables.  

Un outil d'entreposage de données peut être utilisé de plusieurs manières, par exemple, le Astera Constructeur DW— aide à maintenir la cohérence et la qualité. 

• Données intégrées : un entrepôt de données intègre naturellement des données provenant de sources disparates qui sont autrement cloisonnées et fragmentées. En rassemblant ces données, provenant de sources telles que les CRM, les dossiers médicaux, etc. et en les stockant dans un format unique et standardisé, vous garantissez cohérence et précision. 

• Nettoyage des données : les données de santé sont souvent désordonnées, avec des enregistrements manquants, incohérents ou en double. Ceci est plus courant lorsque vous importez des données provenant de plusieurs sources autour des mêmes objets, par exemple des patients. Ici, un entrepôt de données effectue le nettoyage des données par le biais de transformations et supprime toutes les erreurs et incohérences. 

• Normalisation : alors que les données de santé utilisent souvent des terminologies et des systèmes de codage différents dans chaque système source, un entrepôt de données de santé normalise ces formats, garantissant la cohérence et un échange transparent entre divers points de données. SNOMED-CT, FHIR ou ICD-10 sont quelques normes courantes de données médicales pouvant être utilisées dans l'entreposage de données. 

• Métriques de qualité des données : les entrepôts de données de santé peuvent établir des métriques de qualité des données pour mesurer la qualité et la cohérence telles que l'exhaustivité, l'exactitude et l'actualité. Ces mesures peuvent ensuite être utilisées pour surveiller et améliorer la qualité des données. 

En plus d'assurer la qualité et la cohérence des données, l'entrepôt améliore également la vitesse de récupération des données pour des rapports BI améliorés et opportuns.

Récupération plus rapide des données

Un entrepôt de données est conçu pour stocker de gros volumes de données provenant de différentes sources en un seul endroit, ce qui permet aux organismes de santé d'accéder facilement aux données dont ils ont besoin et de les récupérer rapidement. De plus, il utilise le traitement analytique en ligne (OLAP) pour organiser les données de manière à permettre une récupération plus rapide et efficace des données.  

L'entreposage de données utilise également des capacités d'indexation et de recherche avancées, ce qui permet une récupération rapide de points de données ou d'ensembles de données spécifiques. De plus, l'utilisation d'entrepôts pour la gestion des données de santé permet de réduire le besoin de saisie de données répétitives ou d'agrégation manuelle des données, ce qui peut faire gagner du temps et réduire le risque d'erreurs. 

Enfin, une récupération plus rapide des données présente de nombreux avantages pour les organisations engagées dans l'analyse des soins de santé. Par exemple, en accédant aux données pertinentes au bon moment, les prestataires peuvent améliorer les résultats des patients grâce à un traitement rapide, réduire les coûts opérationnels en se concentrant davantage sur la prise de décision et accroître la satisfaction des clients. 

Améliorer la sécurité et la confidentialité des données 

Compte tenu de la sensibilité des données de santé et des lois en vigueur sur la confidentialité, le maintien de la confidentialité des données est crucial pour toute stratégie de gestion des données. Rien qu'en 2020, violations de données de santé aux États-Unis a atteint 599, soit une augmentation de 55 % par rapport à 2019. Cependant, un puissant outil d'entreposage de données peut aider à établir un environnement sécurisé pour le stockage des données critiques.  

Voyons comment ? 

Premièrement, dans un outil d'entreposage de données, nous pouvons utiliser des modèles de données distincts pour créer des couches d'abstraction entre les bases de données d'origine et les couches de rapport. Ici, les utilisateurs des couches de rapport ne pourraient pas apporter de modifications aux bases de données d'origine.  

Deuxièmement, nous pouvons définir des contrôles d'accès au sein de l'entrepôt de données, permettant uniquement aux médecins, analystes et décideurs autorisés d'utiliser notre entrepôt ou nos magasins de données. L'accès limité aux autorisations et la gestion proactive nous permettent de surveiller les données de santé et de s'assurer qu'elles ne tombent pas entre de mauvaises mains. 

Enfin, un entrepôt de données polyvalent peut utiliser des techniques telles que la modélisation du coffre-fort de données ou la maintenance de l'historique via des dimensions à évolution lente, pour suivre et auditer toute modification des données. Cela permet un contrôle complet de la sécurité des données, ce qui rend la conformité aux réglementations HIPPA beaucoup plus pratique. 

Meilleure prise de décision grâce à l'analyse des soins de santé 

Les entrepôts de données soutiennent la prise de décision grâce à des initiatives de business intelligence. Pour ce faire, ils exploitent les données pour fournir des informations complètes sur les patients, identifier les modèles et les tendances, améliorer les performances cliniques et soutenir les initiatives de soins basées sur la valeur. 

En collectant, stockant et intégrant des données provenant de diverses sources, l'entrepôt de données fournit une vue globale des données des patients. Des outils d'analyse sont ensuite utilisés pour analyser ces données et fournir des informations exploitables aux fournisseurs. De plus, l'entrepôt de données modélise les données d'une manière qui prend en charge des cas d'utilisation d'analyse spécifiques.  

Par exemple, en utilisant l'analyse des soins de santé avec un entrepôt de données, nous pouvons identifier des modèles et des tendances dans les données des patients, tels que les groupes de patients à haut risque, les conditions médicales courantes et les résultats des traitements. De plus, nous pouvons prévoir les besoins en soins de santé d'un patient individuel ou de populations entières et optimiser les établissements de santé en conséquence.  

Conclusion 

Pour une stratégie holistique de gestion des données de santé, il est essentiel de disposer d'un entrepôt de données qui vérifie la qualité et la cohérence des données, améliore l'accès aux données, assure la sécurité des données de santé et permet une prise de décision fiable et basée sur les données. Et c'est là que le Astera Constructeur DW entre en jeu. 

En tant qu'outil d'automatisation d'entrepôt de données robuste, il offre un moyen rentable de fournir une architecture d'entrepôt de données robuste. Équipé d'une automatisation approfondie du pipeline, d'un modélisateur de données polyvalent, d'un environnement sans code, de capacités d'intégration intelligentes, Astera DW Builder simplifie les processus complexes d'entreposage des données de santé. Découvrez comment lancer votre stratégie de gestion des données de santé dès aujourd'hui avec Astera DW Constructeur.