Les établissements de santé gèrent de nombreuses données provenant de différents domaines, tels que les dossiers des patients, les informations médicales, les détails des traitements et la facturation. Ces données sont souvent stockées dans des systèmes de gestion cloisonnés et sous différents formats. La centralisation et l'organisation de ces informations leur permettent de mieux évaluer les besoins des patients et de prendre des décisions plus précises. C’est pourquoi un entrepôt de données de santé est si important.

Qu’est-ce qu’un entrepôt de données de santé ?

Un entrepôt de données de santé est un stockage centralisé qui permet aux prestataires de soins de santé d'extraire des données de toutes sortes de sources, telles que les dossiers médicaux électroniques (DME), l'imagerie médicale, les systèmes de surveillance des patients et les informations de facturation, dans un référentiel unique et fiable. Il stocke les données dans un format structuré qui prend en charge la création de rapports et d'analyses efficaces dans toute l'organisation.

La récompense ? De meilleurs soins aux patients, des opérations plus efficaces et une meilleure prise de décision à tous les niveaux. Les avantages de l'entreposage de données dans le secteur de la santé sont nombreux, notamment :

• Efficacité améliorée: Rendre les données facilement accessibles entre les services permet aux organismes de santé de supprimer les étapes inutiles et de travailler plus efficacement.
• De meilleurs soins aux patients : Les données médicales centralisées donnent aux prestataires de soins de santé une image complète de l'historique d'un patient, ce qui permet des diagnostics plus précis et un traitement personnalisé.
• Économies de coûts: L’analyse des données permet d’identifier les inefficacités, de réduire les coûts inutiles et de mieux gérer les ressources.
• Prise de décision plus intelligente : A entrepôt de données aide les professionnels de la santé à prendre rapidement des décisions éclairées, améliorant ainsi les soins et l’allocation des ressources.
• Informations prédictives : Les prestataires de soins de santé peuvent utiliser les données passées pour repérer les tendances, prédire les besoins des patients et gérer les maladies chroniques plus efficacement.
• Conformité réglementaire: Les entrepôts de données stockent et gèrent les informations des patients en toute sécurité, aidant ainsi les organismes de santé à respecter des normes telles que HIPAA.

Gestion des données de santé grâce à l'entreposage de données d'entreprise

Gestion des données de santé Le processus commence par l'extraction de données provenant 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. L'étape suivante est la transformation. Ici, les données sont transformées en un format structuré adapté à l'analyse et au stockage.

Les données sont ensuite chargées dans des référentiels centralisés, par exemple, bases de données relationnelles ou des entrepôts, de manière sécurisée et accessible. Enfin, les données stockées sont récupérées à des vitesses optimales pour soutenir 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 et prêtes à être analysées et pour donner une vue holistique de ces données aux décideurs. Une architecture d'entrepôt de données robuste fait tout en gestion des données tout en assurant qualité des données, cohérence, récupération rapide et sécurité renforcée à tout moment.

Étude de cas : Cherry Health a transformé son processus de tenue des dossiers des patients grâce à Astera

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Un entrepôt de données de santé améliore la qualité et la cohérence des données

Les organismes de santé s’appuyant sur des données pour prédire les résultats futurs des patients, prescrire de meilleurs traitements 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 naturellement intègre les données provenant de sources disparates, 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, on garantit la cohérence et l'exactitude.
• Nettoyage des données: Les données de santé sont souvent désordonnées, avec des enregistrements manquants, incohérents ou en double. Cela est plus fréquent lorsque vous importez des données provenant de plusieurs sources autour des mêmes objets, par exemple des patients. Dans ce cas, un entrepôt de données effectue un nettoyage des données par le biais de transformations et supprime toutes les erreurs et incohérences.
• Standardisation: Bien que les données de santé utilisent souvent des terminologies et des systèmes de codage différents au sein de chaque système source, un entrepôt de données de santé normalise ces formats, garantissant la cohérence et l'échange transparent entre divers points de données. SNOMED-CT, FHIR ou ICD-10 sont quelques-unes des normes de données médicales courantes qui peuvent être utilisées dans l'entreposage de données.
• Mesures de qualité des données : Les entrepôts de données de santé peuvent établir mesures de la qualité des données pour mesurer la qualité et la cohérence, comme l'exhaustivité, l'exactitude et la rapidité. Ces mesures peuvent ensuite être utilisées pour surveiller et améliorer la qualité des données.

Les entrepôts de données de santé permettent une récupération plus rapide 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.

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 fonctionnalités avancées d'indexation et de recherche, qui permettent de récupérer rapidement des points de données ou des ensembles de données spécifiques. De plus, les entrepôts de données contribuent à réduire le besoin de saisie répétitive de données ou d'agrégation manuelle de 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.

Les entrepôts de données améliorent la sécurité et la confidentialité des données de santé

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, le nombre de personnes infectées par le VIH 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.

Tout d'abord, 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 création de rapports. Dans ce cas, les utilisateurs des couches de création de rapports 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.

Les entrepôts de données améliorent la prise de décision en matière de 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 holistique des données des patients. Outils d'analyse de données 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.

Qui peut bénéficier d’un entrepôt de données de santé ?

Personnel clinique et prestataires de soins de santé

Les médecins, les infirmières et les autres membres du personnel médical bénéficient d'un entrepôt de données médicales en ayant accès à des données complètes et en temps réel sur les patients en un seul endroit. Cela facilite le diagnostic, la planification des traitements et le suivi des progrès des patients, ce qui se traduit par de meilleurs soins.

Administrateurs de la santé

Les administrateurs de soins de santé utilisent des entrepôts de données pour surveiller les opérations hospitalières, suivre les performances et optimiser les ressources. Un accès facile aux indicateurs et tendances clés leur permet d'améliorer l'efficacité et les performances du personnel.

Analystes de données et professionnels de l'informatique de santé

Les analystes de données et les professionnels de l'informatique peuvent tirer parti des outils automatisés Pipelines ETL et des entrepôts de données pour automatiser l'analyse et la création de rapports sur les données. Cela leur permet de se concentrer sur une analyse plus approfondie à l'aide de techniques d'IA telles que l'apprentissage automatique pour des décisions cliniques éclairées.

Responsables financiers et planificateurs budgétaires

Les équipes financières des établissements de santé utilisent des entrepôts de données pour suivre les performances financières, gérer les budgets et prévoir les dépenses. Un référentiel de données centralisé les aide à établir des prévisions financières plus précises.

Équipes de réglementation et de conformité

Les équipes de réglementation et de conformité bénéficient des entrepôts de données en garantissant que les données des patients sont stockées en toute sécurité et accessibles pour les audits. Elles peuvent facilement suivre la conformité aux réglementations telles que la loi HIPAA pour répondre aux normes du secteur de la santé.

Cas d'utilisation d'un entrepôt de données de santé

• Gestion du cycle de revenus et optimisation de la facturation : Un entrepôt de données permet aux organismes de santé d'identifier les erreurs de facturation, les refus de réclamation et les paiements lents en analysant les données de facturation et de réclamation. La rationalisation de ce processus garantit des paiements plus rapides et moins d'erreurs, ce qui améliore les flux de trésorerie et réduit les pertes de revenus.
• Demande prédictive et prévision : Un entrepôt de données analyse les habitudes de visite des patients, les données de rendez-vous et les tendances saisonnières pour prévoir la demande de services. Cela permet une meilleure planification des horaires et des ressources, réduisant ainsi les coûts inutiles tout en garantissant la disponibilité des services en cas de besoin.
• Suivi des performances : Les prestataires de soins de santé axés sur les soins axés sur la valeur peuvent suivre les indicateurs de qualité et les résultats des patients pour gagner des paiements incitatifs. Un entrepôt de données permet de mesurer les performances par rapport à ces objectifs, garantissant ainsi la conformité.
• Optimisation de la chaîne d'approvisionnement : Un entrepôt de données combine des données sur les stocks, les achats et l'utilisation pour aider les organisations à gérer les fournitures plus efficacement. L'optimisation des niveaux de stock réduit les achats excessifs, minimise le gaspillage et diminue les coûts.
• Programmes de fidélisation et de rétention des patients : L'analyse des données des patients, notamment les données démographiques, l'historique des traitements et les scores de satisfaction, aide les organisations à améliorer l'expérience des patients. Cela conduit à des stratégies de fidélisation plus efficaces.

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Entrepôt de données dans le secteur de la santé : explication de l'architecture

La santé architecture d'entrepôt de données implique plusieurs étapes clés qui aident à gérer et à traiter de grandes quantités de données provenant de diverses sources.

Mise en scène avec ETL/ELT

Une zone de préparation stocke et traite temporairement les données provenant de sources de données disparates. Ici, ETL (Extraire, Transformer, Charger) or ELT (Extraire, Charger, Transformer) Les processus sont utilisés pour transformer, nettoyer et préparer de grands volumes de données pour le stockage et l'analyse unifiés. La zone de préparation peut également gérer les tâches de déduplication, de validation et d'enrichissement des données.

LIRE: ETL vs ELT : lequel est le meilleur ? Le guide ultime

Modélisation basée sur les métadonnées

Les données unifiées de la zone de préparation sont importées pour concevoir une solution robuste modèle de données en utilisant des techniques telles que modélisation dimensionnelle ou la modélisation d'un coffre-fort de données. Métadonnées (données sur les données) joue un rôle central dans la définition du schéma, des relations et des règles métier. Ces métadonnées sont ensuite exportées pour créer la structure physique de l'entrepôt de données, garantissant ainsi l'évolutivité, la cohérence et l'alignement avec les exigences métier.

Déployer et remplir avec ETL/ELT

Le modèle d'entrepôt de données est implémenté et renseigné avec les données nettoyées et transformées à l'aide de processus ETL/ELT. Cette étape garantit que l'entrepôt de données est prêt pour l'interrogation et l'analyse, avec un stockage et une indexation optimisés pour les performances.

A Document de recherche 2020 L'étude sur les référentiels de données intégrés dans les établissements de santé suggère qu'une évaluation des exigences et une définition de la portée au stade de la planification précoce peuvent bénéficier aux organisations de soins de santé dans la planification de l'architecture.

Modèles d'entrepôt de données de santé

Trois principales techniques de modélisation sont utilisées pour l’entreposage de données de santé : 3NF, modélisation dimensionnelle et coffre-fort de données.

• 3NF est utilisé pour les systèmes transactionnels où intégrité des données Il est essentiel de s'assurer que les données sont stockées sans redondance en les organisant dans plusieurs tables liées. Par exemple, une base de données hospitalière stockant les informations sur les patients, les coordonnées des médecins et l'historique des traitements dans des tables distinctes avec des relations entre elles. 3NF est recommandé pour les données opérationnelles telles que l'enregistrement des patients, les rendez-vous et la facturation.
• La modélisation dimensionnelle est idéale pour l'analyse et la création de rapports, en organisant les données en faits (données mesurables) et en dimensions (données descriptives), généralement selon un schéma en étoile ou en flocon de neige. Par exemple, un tableau de bord de santé qui suit les visites et les traitements des patients au fil du temps avec des dimensions telles que les données démographiques des patients et des faits tels que les frais d'hospitalisation ou la durée du séjour. La modélisation dimensionnelle est recommandée pour l’analyse et le reporting des soins de santé.
• Data Vault est conçu pour capturer et auditer les données au fil du temps, en se concentrant sur le stockage historique et en garantissant que toutes les modifications sont suivies avec flexibilité et évolutivité. Par exemple, un système qui capture les changements dans les diagnostics, les traitements ou la couverture d'assurance des patients, en conservant une piste d'audit détaillée. Data Vault est recommandé à des fins d'audit et de suivi historique dans le domaine des soins de santé.

Principales caractéristiques à rechercher dans un entrepôt de données de santé

Intégration des Données

Un entrepôt de données de santé doit être capable d'intégrer des données provenant de diverses sources telles que les dossiers médicaux électroniques (DME), les systèmes de facturation, les dispositifs de surveillance des patients et les bases de données cliniques. Il doit prendre en charge les processus ETL et ELT pour gérer efficacement les charges de données complètes et incrémentielles. Cela garantit que toutes les données de santé sont consolidées et accessibles pour analyse, quelle que soit la source ou le format.

Extraction de données non structurées

Les données de santé comprennent souvent des données non structurées telles que des images médicales, des notes cliniques et des enregistrements audio. Un entrepôt de données robuste doit être capable d'extraire et d'organiser ces données non structurées dans des systèmes sources pour une récupération et une analyse faciles. Une solution dotée d'un traitement intelligent des documents est préférable car elle peut gérer un volume de données de santé dans différents formats et les convertir en une structure utilisable.

Prise en charge des normes EDI

Un entrepôt de données de santé doit prendre en charge les normes EDI telles que HL7 pour garantir un échange de données transparent. Ces normes permettent l'interopérabilité des données de santé entre différents systèmes et garantissent la conformité aux réglementations du secteur. Il en résulte un partage de données précis et cohérent entre les prestataires et les systèmes de santé.

Lignée de données

Lignée de données suit le flux de données depuis sa source jusqu'à sa destination finale dans l'entrepôt. Il fournit une carte claire de la manière dont les données sont traitées, transformées et utilisées, aidant les utilisateurs à comprendre l'origine et l'exactitude des données. Cela est essentiel pour maintenir l'intégrité des données et pour résoudre les problèmes de données.

Gouvernance et sécurité des données

Les données de santé doivent être gérées avec une rigueur politiques de gouvernance des données pour garantir la confidentialité, la conformité et l'intégrité. Un entrepôt de données doit inclure des fonctionnalités telles que des journaux d'audit, le cryptage des données et un accès sécurisé pour garantir la protection des données. Cela permet de répondre aux exigences réglementaires telles que la loi HIPAA tout en garantissant que les informations sensibles des patients restent sécurisées et protégées.

Qualité des données

Un entrepôt de données de santé doit prendre en charge des outils de surveillance et maintenir la qualité des données, y compris la validation, le nettoyage et les contrôles de cohérence des données. Il est essentiel de garantir que les données sont exactes, complètes et à jour pour prendre des décisions fiables en matière de soins aux patients, de rapports et d'analyse. Des données de haute qualité améliorent l'efficacité globale du système de santé.

Gestion des métadonnées

Gestion des métadonnées désigne l'organisation et la documentation des données sur les données stockées dans l'entrepôt. Un entrepôt de données de santé doit fournir des fonctionnalités de métadonnées pour suivre la structure, la source et le contexte des données de santé. Cela aide les utilisateurs à comprendre et à gérer efficacement les données, garantissant qu'elles peuvent être utilisées correctement dans les rapports et les analyses.

Gestion du contrôle d'accès

La gestion du contrôle d'accès garantit que seul le personnel autorisé peut accéder aux données médicales sensibles. Un entrepôt de données doit disposer de paramètres d'autorisation précis qui limitent l'accès en fonction des rôles des utilisateurs, des fonctions professionnelles ou des niveaux de sécurité. Ce contrôle d'accès aux données robuste est essentiel pour protéger la confidentialité des patients et se conformer aux réglementations en matière de santé telles que la loi HIPAA.

Un dernier mot

Les entrepôts de données sont devenus un élément clé des architectures de données médicales modernes. Le stockage centralisé permet aux prestataires de soins de santé de rassembler toutes leurs données en un seul endroit pour les analyser et en tirer des enseignements. Avec toutes les informations dans un stockage unique et consolidé, il leur est plus facile d'extraire des rapports et de déterminer ce dont ils ont besoin, d'améliorer les soins, de gérer les choses plus facilement et de rester au fait des réglementations.

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Astera's La solution automatisée et basée sur les métadonnées vous permet de concevoir, de développer et de déployer un entrepôt de données de santé en quelques jours. Que vous cherchiez à créer un référentiel de données de santé centralisé à partir de zéro ou à moderniser votre architecture existante, vous pouvez compter sur notre solution intuitive par glisser-déposer.

Astera simplifie l'entreposage complexe des données de santé grâce à son automatisation avancée des pipelines, son environnement sans code et ses fonctionnalités intelligentes d'extraction, de mappage et d'intégration des données. Que vous appliquiez des règles de données spécifiques aux soins de santé, que vous créiez des modèles de données complexes ou que vous les remplissiez avec diverses sources de données médicales, Astera garantit que vos tâches d'entreposage de données sont effectuées rapidement et efficacement.

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