O setor de saúde está passando por uma revolução de dados, mudando fundamentalmente como as organizações e profissionais de saúde abordam o atendimento ao paciente. Um sistema moderno de gerenciamento de dados de saúde que capacita os provedores de saúde a antecipar melhor as necessidades e melhorar os resultados dos pacientes com precisão sem precedentes não é mais opcional; é o futuro do setor orientado por dados.

O mercado global de saúde digital, projetado para atingir um nível impressionante $ 456.9 bilhões até 2026, destaca o papel central que o gerenciamento de dados de saúde desempenha na indústria. Para organizações de saúde, o volume, a variedade e a velocidade desses dados representam uma mina de ouro de potencial e oportunidades. No entanto, para realmente transformar a saúde e melhorar a tomada de decisões clínicas, elas devem ir além de abordagens ultrapassadas.

Fonte: Pesquisa de precedência

O fato de que os sistemas tradicionais de gerenciamento de dados não são mais viáveis ​​para lidar com o influxo massivo de informações está abrindo caminho para que análises e relatórios avançados ocupem o centro do palco na melhoria do atendimento ao paciente. O setor está respondendo investindo em soluções modernas de gerenciamento de dados de saúde, que são essenciais para navegar no complexo cenário da saúde moderna.

O que é gerenciamento de dados de saúde?

Gerenciamento de dados de saúde (HDM) refere-se à prática de organizar e controlar informações de saúde e dados médicos, frequentemente armazenados em um formato digital como Registros Médicos/Eletrônicos de Saúde (EHR/EMR). Também é conhecido como gerenciamento de dados clínicos e gerenciamento de informações de saúde.

Dada a natureza crítica dos dados médicos, há vários fatores a serem considerados para seu gerenciamento. Por exemplo, as empresas de saúde devem garantir que os dados coletados sejam precisos, limpos, completos e acessíveis às partes interessadas autorizadas quando necessário. Portanto, hO gerenciamento de dados de assistência médica envolve o ciclo de vida completo das informações de saúde — desde sua criação e captura até seu armazenamento, segurança, acesso, análise e eventual descarte.

Com a digitalização do setor de saúde, as organizações armazenam e processam todos os registros médicos em um formato eletrônico. Esses registros são ricos em dados, abrangendo várias categorias, como:

• Informação demográfica: Idade, endereço, sexo, etc.
• Registros de saúde: Relatórios de laboratório, prescrições, consultas médicas, histórico de tratamento, etc.
• Dados administrativos: Reivindicações de seguro, detalhes de cobrança, etc.

Centralizado repositórios de dados agregar esses registros eletrônicos, potencializando relatórios e análises eficientes. Analistas de dados de saúde usam esses dados para obter insights valiosos, essenciais para impulsionar melhorias na eficiência do atendimento ao paciente e nos resultados médicos.

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5 benefícios do gerenciamento eficaz de dados de saúde

O gerenciamento de dados de saúde beneficia não apenas as organizações de saúde, mas também os pacientes que dependem delas:

Atendimento elevado ao paciente por meio de tratamento personalizado

Agregar dados granulares de pacientes — de marcadores genômicos e dados vestíveis em tempo real a determinantes sociais de saúde diferenciados — permite que os médicos obtenham insights sem precedentes que levam a:

• diagnósticos altamente precisos
• terapias adaptadas às predisposições genéticas e estilos de vida individuais
• estratificação proativa de risco para prevenir doenças antes que elas se manifestem

O resultado? Resultados mensuravelmente melhorados e custos de assistência médica reduzidos associados a intervenções em estágio avançado.

Decisões clínicas com insights acionáveis

O gerenciamento moderno de dados de saúde mudou fundamentalmente a forma como as decisões clínicas são tomadas. As organizações de saúde se afastaram de uma época em que os médicos confiavam principalmente em sua intuição e experiência individuais. Agora, estamos na era dos protocolos baseados em evidências, onde os dados guiam o caminho. O uso de sofisticados ferramentas de gerenciamento de dados permite que profissionais de saúde processem e analisem grandes coleções de registros de pacientes e descubram insights sutis, mas cruciais. Por exemplo, eles podem identificar:

• Combinações ideais de medicamentos para diferentes condições
• Sinais de alerta precoce que preveem eventos adversos antes que aconteçam
• Referências para eficácia do tratamento em diversos grupos de pacientes

Operações de saúde mais enxutas

Os gastos nacionais com saúde para o sistema de saúde dos EUA totalizaram US$ 4.1 trilhões em 2020, o que representa 19.7% do PIB total. As organizações de saúde estão constantemente buscando maneiras de minimizar seus gastos.

O gerenciamento eficaz de dados de saúde evita duplicação e desperdício de esforço, melhorando o manuseio de informações do paciente e eliminando desperdícios em operações de assistência médica. Em vez de ter registros separados e desconectados espalhados por diferentes departamentos (laboratório, farmácia e consultório médico), todos os dados relevantes podem ser organizados e disponibilizados em um só lugar.

Segurança de dados reforçada e confidencialidade do paciente

O gerenciamento de dados de saúde permite a implementação de arquiteturas de segurança multicamadas, controles de acesso rigorosos e criptografia avançada, todos vitais para proteger informações confidenciais de ameaças cibernéticas cada vez mais sofisticadas. Além disso, estruturas proativas de governança de dados que sustentam regulamentações de privacidade do paciente, como HIPAA e GDPR, são essenciais para o gerenciamento de dados de saúde, pois ajudam a construir e manter a confiança do paciente.

Avaliar o desempenho do médico

Quando as organizações de saúde analisam mais de perto como os médicos e outros profissionais trabalham, elas podem tomar medidas para ajustar a maneira como o atendimento é prestado. Coletar e revisar dados — como quanto tempo as consultas levam, resultados do tratamento e adesão às melhores práticas — permite que os gerentes identifiquem tendências e áreas para melhoria. Os insights obtidos ajudam as equipes a celebrar seus sucessos e fazer os ajustes necessários para garantir que os pacientes recebam o melhor atendimento possível.

Ao mesmo tempo, monitorar a atividade dos profissionais de saúde ajuda a suavizar as operações do dia a dia. Quando os líderes sabem como cada parte da equipe contribui para o quadro geral, eles podem planejar com antecedência, fornecer treinamento direcionado e alocar recursos onde eles são mais necessários.

Principais desafios de gerenciamento de dados de saúde que afetam o setor de saúde

Manter a conformidade e a segurança dos dados de saúde

Um dos desafios mais cruciais no gerenciamento de dados de saúde é manter a conformidade rigorosa e a segurança à prova de falhas. Dados de saúde são incrivelmente sensíveis e pessoais — sua proteção deve ser absoluta não apenas para cumprir com as regulamentações, mas também para preservar a confiança do paciente.

O desafio aqui está na implementação de medidas avançadas de segurança, como criptografia e monitoramento contínuo, sem interromper o fluxo contínuo de informações essenciais para o atendimento oportuno ao paciente. As organizações de saúde devem conduzir auditorias regularmente, atualizar seus protocolos de segurança e treinar a equipe para combater as ameaças cibernéticas emergentes.

Equilibrar esses requisitos de segurança rigorosos com a necessidade de acessibilidade de dados e eficiência operacional é uma tarefa contínua e complexa, vital para proteger a privacidade do paciente e a integridade do sistema de saúde.

Consolidação de dados de fontes distintas

Pense no mundo da saúde por um momento — ele está agitado com diferentes departamentos, clínicas, laboratórios e sistemas, todos zumbindo e gerando informações valiosas. O desafio surge quando os profissionais de saúde precisam tomar decisões importantes apenas para descobrir que os dados de que precisam estão em sistemas separados. Integrando dados dessas fontes díspares, incluindo sistemas de registros eletrônicos de saúde, bases de dados, e mesmo os registros em papel que ainda permanecem em alguns lugares consomem tempo e dinheiro sem uma estratégia sólida de gerenciamento de dados.

No entanto, consolidar esses dados fragmentados é essencial para enxergar o panorama geral, permitindo que as organizações de saúde realmente juntem os pontos e obtenham insights cruciais para um melhor atendimento ao paciente e melhorias operacionais.

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Garantir a acessibilidade dos dados em toda a organização

Depois que todos esses dados valiosos são coletados e armazenados, o próximo obstáculo é garantir que eles possam ser acessados ​​pelas pessoas certas, na hora certa e de uma forma que as ajude a fazer melhor seu trabalho. Não é de se espantar que a acessibilidade contínua aos dados desempenhe um papel crucial no fornecimento de cuidados de alta qualidade aos pacientes.

No entanto, dados bloqueados em um sistema difícil de navegar ou indisponíveis para aqueles que precisam deles representam um sério desafio para os provedores de saúde. Essa fragmentação geralmente se deve a sistemas legados e bancos de dados desconectados que não se comunicam bem entre si. Quando crítico a informação é isolada, os profissionais de saúde enfrentam atrasos no acesso aos dados de que precisam, o que pode atrasar o diagnóstico e o tratamento. Medidas de segurança, embora essenciais, às vezes agravam esses problemas se restringirem muito o acesso.

Para superar esse desafio, as organizações de saúde devem priorizar soluções de gerenciamento de dados interoperáveis ​​e fáceis de usar, que permitam que o pessoal autorizado acesse as informações necessárias de forma rápida e segura.

Armazenamento e retenção de registros de saúde

Os volumes de dados de saúde aumentaram significativamente. Na verdade, a indústria de 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. Não se trata apenas de encontrar espaço de armazenamento suficiente para manter tudo; garantir que esse cofre de informações seja seguro, confiável e facilmente acessível sempre que necessário é igualmente importante.

Muitos provedores de serviços de saúde estão migrando para soluções avançadas de armazenamento em nuvem para garantir a conformidade com a HIPAA e outros padrões do setor.

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Melhores práticas de gerenciamento de dados de saúde

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.

Estabelecer uma estratégia unificada de integração de dados

O gerenciamento eficaz de dados de saúde começa com a unificação de informações de várias fontes — sejam registros eletrônicos de saúde, sistemas de laboratório ou bancos de dados de imagens — em um único repositório coeso. única fonte de verdade que fornecem uma visão completa do histórico do paciente, minimizam a duplicação e permitem que os profissionais de saúde tomem decisões bem informadas.

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Adote a governança proativa de dados e a melhoria contínua

Erros médicos são a terceira principal causa de mortes nos EUA. Os provedores de saúde devem ter uma abordagem proativa à governança de dados para acompanhar os desafios de saúde em evolução. Estabelecer políticas claras, atribuir funções específicas e usar soluções modernas de gerenciamento de dados com recursos de criação de perfil e validação de dados incorporados é essencial para monitorar a qualidade dos dados e resolver os problemas antes que eles se agravem.

Melhore a acessibilidade dos dados em toda a organização

Garantir que cada membro da equipe possa recuperar rapidamente as informações corretas é essencial para um atendimento eficiente ao paciente. Sistemas de gerenciamento de dados de saúde com UIs visuais e robustos interoperabilidade permitir a troca contínua de informações de saúde (HIE), permitindo que profissionais de saúde acessem e compartilhem dados entre aplicativos, dispositivos, sistemas e departamentos.

Implementar medidas abrangentes de segurança de dados, conformidade e privacidade para proteger os dados

Em um artigo do (2022 relatório) pela IBM, o custo de uma violação no setor de saúde aumentou 42% desde 2020. Esse foi o maior custo médio de violação de dados de qualquer setor.

Dada a sensibilidade das informações de saúde e as ameaças de ataques e violações cibernéticas, hospitais e sistemas de saúde devem melhorar a detecção e a contenção implementando medidas modernas de segurança cibernética e, ao mesmo tempo, cumprindo as regulamentações.

Invista em infraestrutura escalável e tecnologias preparadas para o futuro

As organizações de saúde devem garantir que sua infraestrutura seja dimensionada conforme seus volumes de dados crescem. Investir em soluções de armazenamento flexíveis baseadas em nuvem, planos de recuperação de desastres e tecnologias emergentes como inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina aprimora gestão de dados capacidades e prepara as organizações de saúde para o futuro.

O gerenciamento de dados de saúde permite a análise de dados de saúde

O gerenciamento de dados de saúde atua como um facilitador essencial da análise de dados de saúde, garantindo que os dados sejam coletados, protegidos e organizados em um alto padrão antes de serem usados ​​para tomada de decisões.

Usando técnicas analíticas avançadas, as organizações de saúde podem ir além do simples gerenciamento de dados para usá-los ativamente para planejamento estratégico. A mudança não apenas melhora os resultados clínicos, mas também aprimora o gerenciamento da saúde da população — ajudando os provedores a identificar tendências, prever riscos e adaptar intervenções para atender às necessidades individuais e comunitárias.

Abaixo estão quatro abordagens principais de análise de dados usadas na área da saúde:

Análise descritiva

No gerenciamento de dados de saúde, a análise descritiva é usada principalmente para estabelecer uma linha de base clara, resumindo dados históricos (demografia do paciente, utilização de recursos, resultados do tratamento, etc.) usando medidas estatísticas diretas. A análise de dados históricos fornece aos profissionais de saúde insights sobre o desempenho passado, permitindo que eles entendam o estado atual do atendimento e preparem o cenário para melhorias direcionadas.

Análise de diagnóstico

A análise diagnóstica tem tudo a ver com descobrir as causas raiz. Uma vez que uma linha de base é definida, o próximo passo lógico é examinar as relações de causa e efeito para entender porque uma certa tendência ou resultado ocorreu. Para pessoas em gerenciamento de dados de saúde, esse tipo de insight é crítico. Por exemplo, entender por que as taxas de infecção aumentaram ou os resultados dos pacientes variaram permitirá que os clínicos tomem as medidas necessárias para fazer a diferença na forma como os pacientes são cuidados — seja refinando processos, realocando recursos ou sugerindo mudanças direcionadas.

Análise preditiva

Não seria incrível se os profissionais de saúde pudessem ter um pequeno vislumbre do futuro, quase como uma previsão do tempo? É essencialmente disso que se trata a análise preditiva — as organizações de saúde contam com a análise preditiva para serem mais proativas. Então, em vez de reagir a um pico de readmissões depois de acontece, os profissionais de saúde usam ferramentas de análise preditiva para verificar o risco de readmissão antes um paciente até deixa o hospital. Essas ferramentas são alimentadas por IA, aprendizado de máquina e mineração de dados para processar enormes quantidades de dados.

Análise prescritiva

A análise prescritiva oferece um roteiro estratégico que permite que organizações de saúde usem dados para orientar suas decisões. Em outras palavras, descubra o melhor curso de ação usando técnicas como simulações e análise de cenários. Por exemplo, "E se ajustarmos este protocolo de tratamento?" ou "E se realocarmos a equipe desta forma?" Analisar tais cenários ajuda as equipes de saúde a desenvolver planos de tratamento altamente personalizados para pacientes individuais. Também pode ajudar a otimizar como os recursos são usados ​​em toda a organização e agilizar os processos operacionais.

Simplifique o gerenciamento de dados de assistência médica com Astera

Astera oferece uma plataforma de gerenciamento de dados tudo-em-um de nível empresarial que permite que organizações de saúde desbloqueiem o verdadeiro potencial de seus dados. Usando AsteraCom a automação e os recursos baseados em IA da ', as organizações de saúde podem extrair, transformar, integrar, armazenar e usar seus dados de forma integrada para gerar insights mais rápidos, garantir a conformidade e, por fim, melhorar o atendimento ao paciente, tudo isso enquanto alcançam um aumento de até 90% na eficiência operacional.

As principais organizações de saúde confiam Astera para gerenciamento de dados de saúde:

Novartis

A Novartis Pharmaceuticals precisava de uma solução de gerenciamento de dados que pudesse lidar com altos volumes de dados vindos de várias fontes diferentes. Isso significava que a solução tinha que fornecer fortes recursos de transformação e manipulação de dados, juntamente com recursos de pivoting/unpivoting e string para lidar com uma infinidade de formatos de dados. Com AsteraCom a plataforma de gerenciamento de dados da Novartis, a Novartis conseguiu melhorar a qualidade dos dados, obter dados de vendas e previsões prontos para análise de seus parceiros de varejo e aumentar a produtividade.

Cereja Heatlh

A Cherry Health precisava transformar dados recebidos de bancos de dados de produção e relatórios e transferi-los para seu data warehouse para análise posterior. Como os dados estavam em bancos de dados diferentes, era difícil obter uma imagem completa das operações e tomar decisões baseadas em dados. Eles também queriam uma plataforma que permitisse integrar dados de formulários eletrônicos escaneados (enviados por dispositivos móveis) no sistema Cherry Health Electronic Health Record, que continha prontuários eletrônicos de pacientes. Com AsteraA Cherry Health conseguiu atingir tempos de resposta rápidos para executar novos projetos e obteve economias de custos significativas por não ter que imprimir, enviar, digitalizar e destruir formulários de pacientes.

Planos Comunitários de Saúde Chorus (CCHP)

Por muitos anos, o CCHP lutou para atingir a taxa de envio e aprovação de dados de 95% do Encounters para reembolsos do Medicaid Estadual devido a erros e inconsistências nos Encounters de fornecedores e TPAs. O Chorus Community Health Plans usa Astera para garantir precisão e qualidade em seus encontros. O CCHP atingiu uma taxa de aprovação de 98% com o estado após implementar Astera em seu processo. A taxa de erro deles diminuiu significativamente. Quaisquer mudanças que eles precisam fazer levam apenas cinco minutos, enquanto antes elas podiam levar até três horas.

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