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Gestão de dados de saúde: desafios e melhores práticas
O setor de saúde evoluiu tremendamente nas últimas décadas - com inovações tecnológicas facilitando seu desenvolvimento. Espera-se que o mercado global de saúde digital atinja US $ 456.9 bilhões até 2026, mostrando o papel crucial do gerenciamento de dados de saúde no setor.
Fonte: Pesquisa de precedência
Os volumes crescentes de informações, variando em tipo e velocidade, apresentam imenso potencial para agregar valor e auxiliar na transformação digital do setor de saúde. Com a digitalização dos dados de saúde, análises e relatórios avançados ocuparam o centro do palco, facilitando a tomada de decisões aprimoradas no atendimento clínico. Como os sistemas de gerenciamento tradicionais não conseguem lidar com os enormes volumes de dados digitais, o setor de saúde está investindo em soluções modernas de gerenciamento de dados para permitir relatórios precisos e iniciativas de inteligência de negócios (BI).
O que é gerenciamento de dados de saúde?
O Gerenciamento de Dados de Saúde, também conhecido como gerenciamento de dados clínicos e gerenciamento de informações de saúde, refere-se ao gerenciamento de dados médicos armazenados em formato digital como Registros Médicos/Saúde Eletrônicos (EHR/EMR).
Com a digitalização do setor de saúde, as organizações armazenam e processam todos os registros médicos em formato eletrônico. Esses registros incluem informações demográficas (idade, endereço, sexo etc.), registros de saúde (relatórios de laboratório, prescrições, consultas médicas, histórico de tratamento etc.)
Esses registros eletrônicos são consolidados em um repositório de dados centralizado para permitir relatórios e análises eficientes. Dados precisos e completos permitem que os analistas descubram insights significativos para tornar o atendimento ao paciente mais eficiente e melhorar os resultados médicos.
Benefícios do gerenciamento eficaz de dados de assistência médica
Melhor atendimento ao paciente
Um sistema eficaz de gerenciamento de dados de assistência médica ajuda a melhorar o atendimento ao paciente, capacitando os usuários a obter insights significativos dos dados. Ele permite que os usuários otimizem os recursos e tratamentos de saúde, garantindo a segurança e a privacidade dos dados do paciente.
Uma visão abrangente dos pacientes e dos dados médicos relevantes permite que os prestadores de cuidados de saúde preparem sugestões de cuidados e combatam os crescentes problemas de saúde.
Custos reduzidos
Os gastos nacionais com saúde para o sistema de saúde dos EUA totalizaram US$ 4.1 trilhões em 2020, representando 19.7% do PIB total. As organizações de saúde estão constantemente procurando maneiras de minimizar seus gastos. Normalmente, o diabo está nos detalhes.
Usando análises avançadas, os provedores de assistência médica podem identificar os geradores de custos e tomar melhores decisões financeiras, como recrutar profissionais médicos adequados, investir no equipamento certo e identificar os recursos para otimizar o atendimento ao paciente.
Avalie o desempenho dos médicos
O gerenciamento de desempenho baseado em dados envolve a avaliação do desempenho e das atitudes de médicos e profissionais de saúde para garantir que os padrões de atendimento de qualidade sejam atendidos. Com a ajuda de ferramentas baseadas em nuvem e integrações de software, muitas organizações de assistência médica podem monitorar o desempenho contínuo, garantindo que todos os funcionários estejam conectados em termos de treinamento, feedback e avaliações de desempenho.
Atendimento clínico aprimorado com análise preditiva de assistência médica
A análise preditiva permite que os profissionais de saúde estabeleçam padrões e tendências a partir de dados que podem prever tendências futuras. Identificar essas tendências pode ser útil em vários casos de uso, como prevenir surtos de doenças, prever reinternações, fazer um prognóstico e muito mais.
Desafios de gerenciamento de dados de saúde
Consolidando dados de diferentes fontes
Os dados de assistência médica vêm de várias fontes, incluindo EHRs, EMRs e documentos não estruturados. Esses dados devem ser precisos, completos, formatados corretamente e armazenados em um repositório de dados centralizado para consumo. Para garantir a padronização de dados em vários formatos de dados e sistemas EHR, diferentes ferramentas de TI e soluções de software agora automatizam totalmente a captura de dados, ao mesmo tempo em que fornecem ferramentas de padronização de dados que tornam os dados acessíveis, transmissíveis e interoperáveis.
Armazenamento e retenção de registros de saúde
Os volumes de dados de saúde estão aumentando significativamente. Na verdade, a indústria da saúde produz 30% dos dados do mundo sozinho. Arquivar e processar grandes volumes de dados pode ser complexo e apresentar altos custos e desafios de segurança. Muitos provedores de assistência médica estão migrando para soluções avançadas de armazenamento em nuvem para garantir a conformidade com a HIPAA e outros padrões do setor. O armazenamento em nuvem também oferece a facilidade de uma solução de armazenamento escalável e segura.
Garantir a acessibilidade dos dados em toda a organização
A acessibilidade de dados desempenha um papel crucial na prestação de cuidados de alta qualidade ao paciente. Os profissionais de saúde devem ter acesso contínuo aos registros dos pacientes, incluindo histórico médico, resultados de exames e outras informações relevantes. Garantir o acesso oportuno à informação não pode ser alcançado com um alto volume de dados de saúde produzidos. Um sistema de dados centralizado garante uma experiência clínica perfeita para pacientes e médicos. Isso economiza tempo e recursos necessários para acessar e arquivar dados.
Manter a conformidade e a segurança dos dados de saúde
Como os dados de assistência médica são confidenciais e sensíveis, é fundamental que os hospitais cumpram as diretrizes legais, como a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguros de Saúde dos EUA (HIPAA), para evitar violações de dados. A conformidade com as diretrizes legais de assistência médica garante o gerenciamento eficaz do paciente, protegendo os dados confidenciais do paciente.
Melhores práticas de gerenciamento de dados de assistência médica
Para maximizar o potencial de implementação de um sistema de gerenciamento de dados de saúde, hospitais e outras unidades de saúde devem colaborar para gerenciar, organizar, proteger e transferir informações de pacientes e provedores com eficiência.
Garantindo a qualidade dos dados
Erros médicos são a terceira principal razão de morte nos EUA. Os prestadores de cuidados de saúde devem utilizar soluções eficazes de gestão de dados com um mecanismo para traçar o perfil dos dados recebidos, verificar a qualidade da informação e eliminar erros para garantir a disponibilidade precisa e completa dos dados.
Proteção de dados
Em um artigo do 2022 relatório da IBM, o custo de uma violação no setor de saúde aumentou 42% desde 2020. Este foi o custo médio de violação de dados mais alto de qualquer setor. Com ameaças de ataques e violações cibernéticas, os hospitais e os sistemas de saúde devem melhorar a detecção e a contenção, implementando medidas modernas de segurança cibernética, ao mesmo tempo que seguem as diretrizes do GDPR e da HIPAA.
Ativando a troca de dados de assistência médica
O Healthcare Information Exchange (HIE) permite que diferentes aplicativos, dispositivos e sistemas compartilhem, acessem e troquem informações de saúde. Isso facilita o acesso e a recuperação de dados clínicos. Isso garante um atendimento ideal ao paciente com uma transferência segura e rápida de informações.
Análise de dados de saúde
A análise de dados pode ajudar a revelar o verdadeiro potencial dos dados de assistência médica. Ele permite que médicos e sistemas de saúde forneçam atendimento aprimorado ao paciente dentro e fora da organização em análise de saúde populacional.
Existem quatro tipos diferentes de análise de dados na área da saúde:
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Análise descritiva
A análise descritiva na área da saúde usa dados históricos do paciente e medidas estatísticas simples, como contagens, porcentagens, médias, etc., para analisar os dados.
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Análise prescritiva
A análise prescritiva envolve o uso de dados históricos para prever eventos no futuro enquanto desenha recomendações úteis. Esse tipo de análise descreve as etapas específicas que um indivíduo ou organização pode seguir para alcançar os resultados desejados ou o melhor curso de ação.
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Análise preditiva
A análise preditiva envolve principalmente a previsão de eventos e surtos usando medidas estatísticas avançadas, como modelagem de dados, mineração e aprendizado de máquina em dados históricos. O exame de tendências e padrões em um grande volume de dados permite que os profissionais de dados de saúde tomem decisões informadas.
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Análise de Diagnóstico
A análise de diagnóstico é uma forma de análise avançada usada para identificar o motivo por trás de uma tendência ou ocorrência específica. Isso é feito principalmente pelo estudo das relações de causa e efeito. Em ambientes de saúde, isso pode significar entender a causa e estudar as correlações, como estabelecer um pico nas taxas de febre com uma infecção.
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Astera O Data Stack é uma plataforma multifuncional de nível empresarial que permite que as organizações de assistência médica liberem o verdadeiro potencial de seus dados. Com a ajuda do nosso Captura de dados com IA tecnologia, as organizações de saúde podem extrair dados de documentos não estruturados. Nossa plataforma também possui uma extensa biblioteca de transformações e conectores pré-construídos para criar fluxos de trabalho automatizados para simplificar as atividades de gerenciamento de dados.
