Gérez les données de santé non structurées avec Astera ReportMiner

Les données de santé augmentent en vitesse, en volume et en variété. Vous devez vous concentrer sur une gestion efficace des données pour obtenir des informations riches, détaillées et qualitatives à partir de ces données. Mais dans une industrie où jusqu'à 80 pour cent des informations cliniques ne sont pas structurées, il est essentiel de mettre en place les bons outils pour créer un processus qui fonctionne sans heurts et qui produit des renseignements vraiment précieux.

Entrée, Astera ReportMiner.

Il vous permet de vous connecter à des sources de données disparates, de les standardiser et de rendre les données disponibles pour l'analyse et la création de rapports. Dans ce blog, nous parlerons de la façon dont vous pouvez gérer les données de santé non structurées avec Astera ReportMiner pour avoir une vision globale de votre organisation.

Mais d'abord, comprenons la différence entre les données structurées et non structurées dans le domaine de la santé.

Données de santé structurées ou non structurées

Les données structurées dans le domaine de la santé sont organisées en champs spécifiques dans le cadre d'un schéma. Chaque champ de données structurées est stocké dans un format prédéfini et a un objectif défini.

D'autre part, les données non structurées sont une collection de nombreux types de données variés. Il n'a pas de structure de données prédéfinie.

Alors que les données structurées sont cohérentes et standardisées, leur contrepartie non structurée n'est pas organisée et contient souvent des irrégularités. Les données structurées et non structurées ont des informations précieuses pour les organisations de soins de santé.

Par exemple, des informations granulaires concernant les symptômes des patients, les antécédents médicaux, les allergies, les tests de laboratoire, etc., permettront une planification optimale des médecins pour garantir que le bon professionnel est déployé pour les patients.

Sources de données de santé non structurées

Les données générées par les patients sont l'un des types les plus courants de données de santé non structurées. Les patients produisent un grand volume de données importantes telles que des antécédents médicaux, des données cliniques connexes provenant de prestataires de soins de santé externes et des détails enregistrés dans un journal de bien-être.

Pendant ce temps, du côté administratif, vous disposez d'une gamme d'informations non médicales, notamment des factures, des factures et des reçus des patients, des assureurs et des fournisseurs.

Toutes ces données sont difficiles à enregistrer de manière standardisée en raison de formats et de structures différents. Même les résultats des tests d'imagerie et les rapports de laboratoire varient en termes de conception et de présentation (voir ci-dessous). Une solution avancée de capture de données devient nécessaire pour identifier et extraire efficacement les informations pertinentes.

Pourquoi les données de santé non structurées sont importantes

Une mine d'or de données est à la disposition des prestataires de soins de santé qui pourraient contribuer à une prise de décision plus éclairée. Cependant, la plupart de ces données ne rentrent pas correctement dans les champs d'une feuille de calcul et sont donc difficiles à analyser de manière cohérente.

Par conséquent, les organisations de soins de santé modernes doivent tirer parti de la technologie pour traiter les données non structurées afin de les rendre exploitables et accessibles.

Comprendre le grand volume de données non structurées est crucial pour les prestataires de soins de santé. La bonne utilisation de la technologie d'extraction de données dans les soins de santé peut générer des résultats précieux pour les prestataires médicaux.

Voici pourquoi les données de santé non structurées sont importantes :

1. La clé des soins complets

Les données non structurées, résidant dans les dossiers de santé électroniques et d'autres systèmes, contiennent des informations contextuelles importantes qui peuvent être essentielles pour améliorer les résultats du traitement pour un patient - comme les notes d'un fournisseur de soins de santé ou les rapports contenant des détails sur les interventions chirurgicales précédentes d'un individu pourraient aider à diagnostiquer un problème actuel.

Par exemple, un médecin peut consulter les notes d'un fournisseur de soins de santé antérieur pour poser un diagnostic plus rapidement. De même, les données sur les déterminants sociaux de la santé peuvent donner un aperçu inestimable des symptômes sous-jacents pour aider les médecins à fournir aux patients des soins médicaux de la meilleure qualité.

2. Enregistrements précis et mis à jour

Les administrateurs de soins de santé sont surchargés de nombreuses tâches, notamment la facturation, le service client, la planification des quarts de travail et la supervision de l'efficacité financière et opérationnelle de l'organisation.

La capture et la conversion de données de santé non structurées en informations significatives leur permettent de s'acquitter efficacement de ces fonctions. Cela leur permet de rapporter des informations précises de manière cohérente et d'assurer la conformité.

La pandémie actuelle a souligné l'importance d'avoir des dossiers précis et opportuns. Les hôpitaux devaient s'assurer qu'ils disposaient de la capacité, du personnel et des fournitures médicales nécessaires pour répondre à la COVID-19.

De plus, ils doivent répondre à un environnement en évolution rapide. Les décisions critiques sont prises en quelques heures. Disposer de dossiers précis et mis à jour a joué un rôle crucial dans la réponse à l'évolution de la crise.

3. Activer l'automatisation

Une gestion efficace des données joue un rôle central dans l'optimisation de la répartition des effectifs hospitaliers et contribue à une meilleure qualité des soins aux patients. L'afflux de données provenant de différentes sources de données rend l'automatisation nécessaire pour l'analyse des données de santé.

Un système robuste basé sur les données de santé et soutenu par l'automatisation permet aux hôpitaux de devenir plus proactifs. Par exemple, ils peuvent effectuer des analyses prédictives pour prévoir les besoins cliniques et financiers.

En conséquence, ils peuvent identifier les groupes de patients à haut risque, gérer efficacement les ressources et améliorer les résultats pour les patients.

 

Données non structurées vers Insights Journey

Le parcours des données non structurées vers les informations de chaque organisation de soins de santé est différent, selon les méthodes et la technologie. L'automatisation, bien sûr, joue un rôle important dans l'amélioration de l'efficacité du processus.

Les prestataires de soins de santé modernes exploitent des solutions de capture de données basées sur des modèles pour extraire des informations significatives pour l'analyse des données de santé.

Ces technologies permettent aux utilisateurs de créer une logique d'extraction de données pour les données de santé non structurées disponibles dans des formats de fichiers spécifiques, puis d'effectuer des transformations et des vérifications pour déplacer ces données dans le pipeline vers des rapports finis.

La capture de données basée sur des modèles permet l'automatisation de l'extraction des données, permettant aux organisations de soins de santé de gérer de gros volumes de données non structurées avec une grande efficacité.

Analyse des données de santé

L'objectif de l'analyse des données de santé est d'utiliser les résultats basés sur les données pour résoudre des problèmes complexes et améliorer les performances. Cela peut entraîner une planification stratégique éclairée et améliorer l'efficacité opérationnelle.

Certains types d'analyses importants qui peuvent profiter aux organisations de soins de santé comprennent :

• Analyse descriptive (que s'est-il passé ?) : Des enregistrements précis dans l'entrepôt de données de santé permettent aux hôpitaux d'étudier différentes décisions stratégiques et opérationnelles et leurs implications sur les performances et les résultats cliniques.
• Analyse prédictive (que va-t-il se passer ?) : La conversion de données non structurées en un format structuré facilite l'analyse prédictive pour les prestataires de soins de santé. En utilisant une approche basée sur les données, ils peuvent prédire leurs caractéristiques démographiques clés et les options de traitement les plus pertinentes pour ces publics. Avec cette analyse, ils peuvent travailler à maximiser les ressources dans des domaines clés pour mieux satisfaire les demandes des patients.
• Analytique prescriptive (comment pouvons-nous y arriver ?) : La disponibilité de données historiques et en temps réel dans un format structuré aide les organisations de soins de santé à faire des prévisions futures. Ils peuvent comparer plusieurs scénarios de simulation pour découvrir la meilleure solution possible pour les patients.

Comment Astera ReportMiner Peut aider

Astera ReportMiner est une plate-forme d'extraction de données prête pour l'entreprise qui offre une extraction basée sur des modèles. Il peut aider vos établissements de santé à capturer les données piégées dans les bases de données administratives et les dossiers médicaux avec une excellente efficacité.

Il offre une extraction de données automatisée et un environnement sans code. Une interface intuitive par glisser-déposer permet aux utilisateurs de structurer, formater et enrichir leurs entrées brutes avant de les envoyer vers une destination de leur choix. Il simplifie le parcours des données non structurées vers les informations, permettant aux prestataires de soins de santé de concevoir et de déployer des solutions d'intégration de bout en bout pour divers cas d'utilisation.

Les principales caractéristiques de Astera ReportMiner sont:

• Il propose des fonctionnalités avancées telles que la création automatique de modèles de données pour automatiser les tâches d'extraction de données.
• Il permet aux utilisateurs de concevoir des modèles réutilisables pour extraire des informations significatives de documents de santé ou d'autres documents avec des mises en page similaires.
• Il prend en charge un large éventail de formats de données non structurés, notamment les PDF numérisés, les formulaires PDF, TXT, PRN, RTF, XLS, XLSX et COBOL.
• Il permet aux utilisateurs de créer des règles de qualité des données personnalisées pour éliminer les erreurs et établir une confiance à 100 % dans les données extraites.
• Il offre une connectivité aux bases de données populaires, aux formats de fichiers, aux applications d'entreprise, aux solutions cloud et aux outils de BI et d'analyse.

Ces capacités et fonctionnalités avancées permettent aux établissements de santé d'effectuer des analyses de données et de rationaliser leurs opérations pour des soins aux patients plus rapides, plus sûrs et plus précis.

Si vous êtes convaincu des avantages de Astera ReportMiner et souhaitez gérer efficacement vos données de santé non structurées, contactez dès aujourd'hui nos experts pour planifier une démo ou en savoir plus sur notre produit.