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Guide du débutant pour tirer parti d'un entrepôt de données de santé
Les organisations médicales se tournent vers des volumes massifs de données de santé pour résoudre les problèmes liés à la qualité des soins, aux coûts des soins de santé, à la satisfaction des patients et aux inefficacités opérationnelles. Ce besoin d'analyse des soins de santé pousse les fournisseurs à déployer leurs propres entrepôts de données sur les soins de santé. Finalement, les organisations utilisent les données via des technologies d'entreposage de données pour améliorer les résultats cliniques, les expériences des patients et les fonctions administratives.
Compte tenu de la nature complexe des processus d'entreposage de données et des grands volumes de sources de données de santé disparates, le développement d'entrepôts de données devient un défi dans le secteur de la santé. Par conséquent, les projets de soins de santé DWH entraînent souvent des coûts financiers élevés et prennent des années pour être achevés.
Par conséquent, pour rationaliser et simplifier le développement d'un entrepôt de données complexe, ce blog présente les principes fondamentaux de l'entrepôt de données de santé, y compris la conception de l'architecture DWH, les fonctionnalités clés et une feuille de route pour débutants pour sa mise en œuvre.
L'importance croissante des entrepôts de données de santé
L'entrepôt de données de santé est une base de données centrale pour stocker des données prêtes à être analysées provenant de plusieurs sources. Ces données peuvent provenir de dossiers de santé électroniques (DSE), de dossiers médicaux (DME), d'ordonnances, de rapports de radiologie, d'allégations de santé, etc. En utilisant un DWH, les prestataires améliorent la prestation et l'expérience des soins aux patients, optimisent l'efficacité des services et réduisent les coûts d'exploitation. .
L'importance croissante des entrepôts de données de santé repose sur trois facteurs majeurs : l'optimisation numérique, des solutions médicales innovantes et une prise de décision prudente.
Optimisation numérique pour les acteurs de la santé
Les solutions d'entrepôt de données de soins de santé garantissent un accès numérique rapide à toutes les formes de données précieuses, de l'historique des patients et des rapports d'analyse aux réclamations d'assurance et aux enregistrements de paiement. Différents acteurs de la santé, tels que les cliniciens, les médecins, les administrateurs et les experts en sinistres, peuvent accéder automatiquement aux informations pertinentes et, par la suite, fournir des services optimisés à leurs clients.
Solutions médicales innovantes
Les organismes de santé utilisent des informations descriptives, prédictives ou prescriptives analytique concevoir des solutions de santé innovantes grâce à des modèles d'entrepôt de données. Par exemple, une analyse descriptive des données cliniques historiques peut être utilisée pour surveiller la propagation des maladies infectieuses. De même, l'analyse prescriptive des antécédents d'un patient peut révéler d'autres conditions préexistantes, permettant aux médecins de fournir des plans de santé personnalisés. De même, les analystes de données sur les soins de santé peuvent prévoir à la fois les problèmes de santé individuels et les crises de santé publique en utilisant une analyse prédictive des résultats futurs.
Ces approches reposent sur les DWH pour fournir des données historiques et actuelles sous une forme détaillée, nettoyée et consolidée.
Prise de décision fiable
Les fournisseurs s'appuient également sur l'exactitude des données conservées dans un entrepôt de données pour améliorer la qualité de leur propre prise de décision. Premièrement, le DWH consolide les données de divers systèmes de santé pour donner une vue unifiée des données de santé aux décideurs. Deuxièmement, il conserve les données sous une forme prête pour l'analyse en garantissant la qualité et la cohérence des données. Troisièmement, il offre un accès plus rapide aux données historiques et en temps réel pour une analyse précise des données de santé et une prise de décision agile.
Architecture d'entrepôt de données pour les prestataires de soins de santé
Avant de développer un entrepôt de données de santé, il est impératif de comprendre ses couches fondamentales. Une architecture d'entrepôt de données d'entreprise, capable de répondre aux besoins d'intelligence et d'analyse des soins de santé, se compose des couches suivantes :
Couche de source de données
Il s'agit de sources de données internes et externes contenant des données pertinentes pour les prestataires de soins de santé. Différents types de données utilisées dans les soins de santé peuvent provenir de sources telles que les systèmes ERP, les rapports EHR, les rapports de radiologie, les ordonnances, les systèmes CRM, les systèmes de gestion des réclamations et les enquêtes.
Couche intermédiaire
Une zone de transit stocke et traite temporairement les données provenant de sources de données disparates. Ici, les processus ETL (extraction, transformation et chargement) sont utilisés pour transformer, nettoyer et préparer de grandes quantités de données pour un stockage et une analyse unifiés.
Couche de stockage de données
Le stockage de données est le référentiel unifié pour stocker les données qui sont chargées via les processus ETL/ELT. Il stocke et gère des données structurées pour le reporting et l'analyse. La couche de stockage de données peut également transporter datamarts; ce sont des sous-ensembles DWH conçus pour des domaines d'activité spécifiques tels que les RH, les finances, la technologie, les opérations, etc.
Analyse et couche de rapport
Cette dernière couche se compose d'outils d'analyse de données et d'intelligence d'affaires utilisés pour tirer des informations exploitables à partir des données. Les outils de BI interrogent les données de l'entrepôt de données de santé et partagent des analyses et des informations via des rapports détaillés, des visualisations, des graphiques, des graphiques et des résumés.
Principales caractéristiques d'un entrepôt de données de santé
Un puissant entrepôt de données sur les soins de santé permet aux prestataires d'adopter une approche basée sur la valeur en matière de prestation de soins de santé et de soins axés sur les patients. Cependant, pour être efficace, le DWH de santé doit répondre à certaines normes. De plus, les données relatives à la santé doivent être traitées avec soin et précision compte tenu de leur nature sensible.
Voici quelques fonctionnalités clés qui devraient être prioritaires dans chaque entrepôt de données de santé.
Performances de l'entrepôt de données
Des entrepôts de données de santé fiables doivent être capables d'effectuer des requêtes rapides et de récupérer rapidement des données prêtes pour l'analyse. Les fonctionnalités suivantes reflètent les performances des processus d'entreposage de données :
Puissance de traitement parallèle
Avec le traitement parallèle, les entrepôts de données peuvent décomposer de grandes tâches d'interrogation en plus petits morceaux de travail qui peuvent être effectués en parallèle.
Automatisation de l'entrepôt de données
Pour réduire les délais de mise sur le marché, de puissants outils d'automatisation de l'entrepôt de données, tels que Astera Constructeur DW, peut automatiser des pipelines de données entiers au sein d'une architecture DWH. Avec l'automatisation, l'entrepôt de données lui-même traite les données et les transporte de la source à la couche de stockage des données sans aucune intervention manuelle. Cela garantit que les utilisateurs de soins de santé obtiennent un accès rapide aux informations critiques sans compter sur le processus laborieux de mise à jour manuelle de l'entrepôt de données.
Mise à l'échelle élastique
Un DWH de soins de santé doit permettre une mise à l'échelle flexible, y compris des augmentations et des diminutions de taille, des couches de stockage de données et de la puissance de calcul afin que les demandes dynamiques de soins de santé puissent être satisfaites.
Sécurité et conformité
Ces fonctionnalités contribuent à garantir une sécurité élevée des données de santé et à répondre aux réglementations cruciales, telles que HIPPA, pour la gestion des données privées.
Contrôle d'accès basé sur les rôles
Les administrateurs de Healthcare DWH peuvent restreindre ou limiter l'accès aux données en fonction de rôles spécifiques. Le contrôle d'accès basé sur les rôles garantit que les informations ne sont transmises qu'au personnel concerné.
Méthodes d'authentification des utilisateurs
Les entrepôts de données de soins de santé garantissent la sécurité en sécurisant les interactions en utilisant différentes méthodes d'authentification des utilisateurs telles que l'authentification par jeton porteur ou à plusieurs facteurs.
Sauvegardes automatisées
De nombreux entrepôts de données stockent automatiquement les sauvegardes de données à différents endroits sur le cloud pour éviter la perte de données en cas de reprise après sinistre.
Intégration de données robuste
L'intégration de sources de données disparates est au centre de chaque entrepôt de données de santé. Les entrepôts de données stockent des données provenant de différentes sources dans un format structuré pour permettre la création de rapports et l'analyse.
Intégration de données basée sur ETL/ELT
Les entrepôts de données de santé doivent permettre de choisir ETL ou ELT pour l'intégration et le chargement des données. Cela permettrait aux utilisateurs finaux de créer des pipelines de données de santé en fonction de leurs exigences architecturales spécifiques.
Accompagnement des transformations complexes de la santé
La prise en charge des transformations qui peuvent nettoyer, profiler et structurer les données est cruciale pour rendre les données de santé utilisables. De plus, les entrepôts de données de santé devraient également pouvoir définir une transformation personnalisée et des règles pour des cas particuliers.
Chargement incrémentiel ou en bloc de données
Des entrepôts de données de soins de santé de qualité permettent une extraction et un chargement complets et incrémentiels des données, conformément aux exigences individuelles de l'organisation. Avec le chargement incrémentiel, l'entrepôt de données peut être mis à jour en fonction des besoins.
Feuille de route pour la mise en œuvre d'un DWH de santé
Le développement de DWH dans le secteur de la santé est une entreprise complexe. Un temps, des efforts et une expertise technique considérables sont consacrés à la conception et au déploiement d'un DWH qui répond aux besoins d'un établissement de santé.
Les 5 phases suivantes servent de feuille de route pour le développement d'un entrepôt de données de santé robuste.
Préproduction
L'entreposage de données de santé commence par la planification où les utilisateurs potentiels se réunissent pour évaluer le besoin contextuel d'un DWH. Les limites du système de gestion des données de santé existant sont analysées et des objectifs stratégiques pour les atténuer sont définis.
À ce stade, les décideurs d'entreprise et les architectes de solutions établissent une stratégie progressive d'ajout de diverses sources de données et de définition des processus d'entreposage de données ultérieurs. Les exigences personnalisées en matière de performances, de sécurité, de conformité et d'intégration sont également prises en compte. Enfin, les actifs physiques requis et les ressources humaines basées sur la science des données sont rassemblés en conséquence.
Conception
Dans la phase de conception de l'entrepôt de données de santé, l'architecture principale des données est conçue en fonction des exigences et des règles métier de l'organisation. Des outils comme Astera Constructeur DW sont utilisés pour concevoir un modèle de données et définir le schéma de l'entrepôt de données de santé. Ici, un modèle de données visuel est utilisé pour établir des relations entre différentes entités de diverses sources de données de la manière la plus optimisée grâce à l'apprentissage automatique. De plus, toutes les sources de données requises du prestataire de soins de santé font partie du modèle de données.
Développement
La phase de développement implique la création de pipelines de données pour extraire les données des sources pertinentes, les transformer et les préparer dans un format structuré, et les charger dans le stockage de données. Ici, l'infrastructure requise est déployée pour faire place au déploiement de l'entrepôt de données.
Déploiement
Dans la phase de déploiement, les modèles de données et les schémas sont implémentés sur la couche de stockage de données de votre choix. Le déploiement peut être effectué sur site ou par n'importe quel fournisseur de cloud tel qu'Azure, Amazon Redshift ou Snowflake.
Ici, des pipelines de données fonctionnelles sont utilisés pour remplir les schémas déployés. De plus, la couche de stockage de données est connectée à des outils d'analyse et de création de rapports pour générer des informations exploitables sur les soins de santé.
Entretien
La maintenance post-développement consiste à mettre à jour l'entrepôt de données en fonction de l'évolution des exigences en matière de soins de santé et des besoins de l'entreprise. Ici, la maintenance consiste à s'assurer que divers objets de l'entrepôt de données, y compris les colonnes, les tables et les schémas, sont entièrement à jour avec les exigences actuelles.
Par exemple, le fournisseur de soins de santé peut avoir à ajouter des colonnes pour mesurer de nouvelles métriques médicales ou créer différentes vues des métriques existantes. Les entrepôts de données nécessitent une maintenance de routine pour s'adapter à l'évolution des environnements internes et externes.
Déploiement d'un entrepôt de données avec Astera Constructeur DW
Si vous cherchez à développer un entrepôt de données de santé ou à mettre à jour votre ancienne architecture, vous pouvez utiliser notre outil automatisé basé sur les métadonnées : Astera Constructeur DW. Équipé d'une automatisation approfondie des pipelines, d'un environnement sans code, d'un mappage intelligent des données et de capacités d'intégration, Astera DW Builder simplifie les processus complexes d'entreposage des données de santé. De la mise en œuvre de règles de données de santé spécifiques à la création de modèles de données complexes et à leur remplissage avec un large éventail de sources de données médicales, les prestataires de soins de santé peuvent vraiment tirer parti de l'entreposage de données avec Astera Constructeur DW.
Commencez à automatiser l'intégralité du cycle de vie du développement DWH pour garantir un accès plus rapide à des données prêtes à être analysées et à des informations exploitables sur les soins de santé.
