Os benefícios de usar um data warehouse para gerenciamento de dados de assistência médica

No mundo dos serviços médicos, grandes volumes de dados de saúde são gerados todos os dias. Atualmente, por volta 30% dos dados do mundo é produzido pela indústria da saúde e esse percentual deve chegar a 35% até 2025.  

A grande quantidade de dados relacionados à saúde apresenta inúmeras oportunidades. Os provedores de assistência médica agora podem tomar decisões eficientes e baseadas em dados para melhorar o atendimento ao paciente e otimizar suas próprias operações. No entanto, gerenciar grandes quantidades de dados – provenientes de fontes diferentes, como registros eletrônicos e médicos de saúde (EHRs/MHRs), CRMs, reivindicações de seguros e aplicativos de rastreamento de saúde – e obter insights significativos é uma tarefa árdua.  É aqui que entra o gerenciamento de dados de saúde.  

O que é gerenciamento de dados de saúde?

O gerenciamento de dados em saúde refere-se aos processos envolvidos na coleta, organização, armazenamento, análise e manutenção de dados relacionados à saúde. Dada a natureza crítica dos dados médicos, existem vários fatores a serem considerados para o seu gerenciamento. Por exemplo, as empresas de assistência médica devem garantir que os dados coletados sejam precisos, limpos, completos e acessíveis às partes interessadas autorizadas quando necessário. Além disso, os dados críticos do paciente precisam ser armazenados de maneira segura, em conformidade com os regulamentos de privacidade, por exemplo, HIPPA. 

Gerenciamento de dados de assistência médica por meio de armazenamento de dados corporativos 

O gerenciamento de dados de assistência médica começa com a extração de dados de várias fontes ou armazenamentos de dados não estruturados existentes, seguidos pela validação e limpeza dos dados para verificar a precisão e a qualidade. O próximo passo é a transformação. Aqui, os dados são transformados em um formato estruturado adequado para análise e armazenamento.  

Os dados são então carregados em repositórios centralizados, por exemplo, bancos de dados relacionais ou armazéns, de maneira segura e acessível. Por fim, os dados armazenados são recuperados em velocidades ideais para oferecer suporte a análises e tomadas de decisão eficientes.  

Essencialmente, um data warehouse também atua como um banco de dados centralizado para armazenar dados estruturados e prontos para análise e fornecer uma visão holística desses dados aos tomadores de decisão. Um robusto data warehouse arquitetura faz tudo no gerenciamento de dados - incluindo ETL (extrair, transformar, carregar)— ao mesmo tempo que garante a qualidade dos dados, a consistência, a recuperação rápida e a segurança aprimorada em todos os momentos.  

Melhorando a qualidade e a consistência dos dados 

A qualidade é essencial no domínio do gerenciamento de dados. Com as organizações de saúde contando com dados para prever resultados futuros de pacientes, prescrever tratamentos melhores ou gerenciar sinistros, você precisa garantir que os dados usados ​​sejam precisos e confiáveis.  

Existem várias maneiras pelas quais uma ferramenta de armazenamento de dados - por exemplo, o Astera Construtor de DW- ajuda a manter a consistência e a qualidade. 

• Dados integrados: um data warehouse integra naturalmente os dados provenientes de fontes distintas que, de outra forma, estariam isoladas e fragmentadas. Ao reunir esses dados, de fontes como CRMs, registros médicos, etc. e armazená-los em um único formato padronizado, garante consistência e precisão. 

• Limpeza de dados: os dados de assistência médica geralmente são confusos, com registros ausentes, inconsistentes ou duplicados. Isso é mais comum quando você traz dados de várias fontes sobre os mesmos objetos, por exemplo, pacientes. Aqui, um data warehouse realiza a limpeza de dados por meio de transformações e remove todos os erros e inconsistências. 

• Padronização: embora os dados de assistência médica geralmente usem diferentes terminologias e sistemas de codificação em cada sistema de origem, um data warehouse de assistência médica padroniza esses formatos, garantindo consistência e troca contínua entre diversos pontos de dados. SNOMED-CT, FHIR ou ICD-10 são alguns padrões de dados médicos comuns que podem ser usados ​​em armazenamento de dados. 

• Métricas de qualidade de dados: armazéns de dados de saúde podem estabelecer métricas de qualidade de dados para medir qualidade e consistência, como integridade, precisão e pontualidade. Essas métricas podem então ser usadas para monitorar e melhorar a qualidade dos dados. 

Além de garantir a qualidade e consistência dos dados, o warehouse também melhora a velocidade de recuperação de dados para relatórios de BI aprimorados e oportunos.

Recuperação de dados mais rápida

Um data warehouse é projetado para armazenar grandes volumes de dados de diferentes fontes em um único local, facilitando o acesso e a recuperação rápida dos dados de que as organizações de saúde precisam. Além disso, utiliza o Processamento Analítico Online (OLAP) para organizar os dados de forma a permitir uma recuperação de dados mais rápida e eficiente.  

O armazenamento de dados também utiliza capacidades avançadas de indexação e pesquisa, o que permite a recuperação rápida de pontos de dados específicos ou conjuntos de dados. Além disso, o uso de warehouses para gerenciamento de dados de saúde ajuda a reduzir a necessidade de entrada repetitiva de dados ou agregação manual de dados, o que pode economizar tempo e reduzir o risco de erros. 

Por fim, a recuperação de dados mais rápida traz inúmeros benefícios para as organizações envolvidas na análise de saúde. Por exemplo, ao acessar dados relevantes no momento certo, os provedores podem melhorar os resultados dos pacientes por meio de tratamento oportuno, reduzir custos operacionais concentrando-se mais na tomada de decisões e aumentar a satisfação do cliente. 

Melhore a segurança e a privacidade dos dados 

Dada a confidencialidade dos dados de saúde e as leis de privacidade vigentes, manter a privacidade dos dados é crucial para qualquer estratégia de gerenciamento de dados. Só em 2020, violação de dados de saúde nos EUA chegou a 599, registrando um aumento de 55% em relação a 2019. No entanto, uma poderosa ferramenta de armazenamento de dados pode ajudar a estabelecer um ambiente seguro para armazenar dados críticos.  

Vamos ver como? 

Em primeiro lugar, dentro de uma ferramenta de armazenamento de dados, podemos usar modelos de dados separados para criar camadas de abstração entre bancos de dados originais e camadas de relatório. Aqui, os usuários das camadas de relatórios não seriam capazes de fazer alterações nos bancos de dados originais.  

Em segundo lugar, podemos definir controles de acesso dentro do data warehouse, permitindo que apenas médicos, analistas e tomadores de decisão autorizados usem nosso warehouse ou data marts. O acesso com permissão limitada e o gerenciamento proativo nos permitem monitorar os dados de assistência médica e garantir que eles não caiam em mãos erradas. 

Por fim, um data warehouse versátil pode usar técnicas, como modelagem de cofre de dados ou manutenção de histórico por meio de dimensões que mudam lentamente, para rastrear e auditar quaisquer alterações nos dados. Isso permite controle total sobre a segurança dos dados, tornando a conformidade com os regulamentos HIPPA muito mais conveniente. 

Melhor Tomada de Decisões por meio de Healthcare Analytics 

Os data warehouses dão suporte à tomada de decisões por meio de iniciativas de inteligência de negócios. Eles fazem isso aproveitando os dados para fornecer informações abrangentes sobre o paciente, identificar padrões e tendências, melhorar o desempenho clínico e apoiar iniciativas de cuidados baseados em valor. 

Ao coletar, armazenar e integrar dados de várias fontes, o data warehouse fornece uma visão holística dos dados do paciente. As ferramentas analíticas são usadas para analisar esses dados e fornecer insights acionáveis ​​aos provedores. Além disso, o data warehouse modela os dados de forma a oferecer suporte a casos de uso de análise específicos.  

Por exemplo, usando a análise de saúde com um data warehouse, podemos identificar padrões e tendências nos dados do paciente, como grupos de pacientes de alto risco, condições médicas comuns e resultados de tratamento. Além disso, podemos prever as necessidades de saúde de um paciente individual ou de populações inteiras e otimizar as instalações de saúde de acordo.  

Conclusão 

Para uma estratégia holística de gerenciamento de dados de saúde, é crucial ter um data warehouse que verifique a qualidade e a consistência dos dados, melhore o acesso aos dados, garanta a segurança dos dados de saúde e permita uma tomada de decisão confiável e baseada em dados. E é aqui que o Astera Construtor de DW . 

Como uma ferramenta robusta de automação de data warehouse, oferece uma maneira econômica de fornecer uma arquitetura robusta de data warehouse. Equipado com automação de pipeline detalhada, modelador de dados versátil, ambiente sem código, recursos de integração inteligente, Astera O DW Builder simplifica processos complexos de armazenamento de dados de assistência médica. Saiba mais sobre como iniciar sua estratégia de gerenciamento de dados de saúde hoje com Astera DW Construtor.