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Integração de dados de assistência médica: unifique dados de várias fontes
O que é integração de dados de saúde?
Assistência médica integração de dados é o processo de combinação de dados de fontes de saúde, como EHRs e dispositivos médicos. É um componente crítico dos sistemas de saúde modernos. A integração de dados de saúde permite que os prestadores de serviços médicos obtenham uma visão completa da saúde do paciente e simplifiquem os fluxos de trabalho.
Vamos mergulhar fundo no mundo da integração de dados de assistência médica e descobrir as complexidades desse componente vital da assistência médica moderna.
e dinheiro na saúde
O aumento das fontes de dados e a importância da integração de dados de assistência médica
O setor de saúde gera bilhões de terabytes de dados de várias fontes. Registros Eletrônicos de Saúde (EHRs) e Registros Médicos Eletrônicos (EMRs) são fontes primárias de dados do paciente. Esses dados estão disponíveis principalmente em um formato estruturado e de fácil acesso.
No entanto, também existem fontes de dados secundárias, incluindo telemedicina e sistemas de seguros, sistemas de gerenciamento de farmácias, portais de pacientes, mídias sociais e muito mais. A tarefa real é ingerir, processar e consolidar esses dados e gerar insights oportunos.
Integração de dados de saúde envolve a combinação de dados de vários pontos de contato em um único repositório de dados consolidado. Esses dados são limpos e transformados durante o processo para serem usados em relatórios e análises. saúde os profissionais podem tomar decisões informadas e baseadas em dados.
Casos de uso de integração de dados de assistência médica
Aqui estão alguns casos de uso proeminentes de integração de dados de saúde:
Visão do paciente em 360º
A visão do paciente 360 refere-se a uma visão unificada dos dados do paciente que permite aos profissionais de saúde obter uma compreensão completa e holística de um paciente.
Esses dados podem incluir, mas não estão limitados a, histórico médico de um paciente, registros EHR, dados de reivindicações de seguro, dados demográficos, resultados de laboratório e sistemas de imagem. As organizações de saúde também podem enriquecer esses dados com informações de provedores terceirizados.
Uma visão holística dos dados em uma plataforma unificada permite que os profissionais de saúde identifiquem padrões e tendências no comportamento do paciente e, como consequência, elaborem melhores diagnósticos e estratégias preventivas, bem como forneçam atendimento personalizado.
Resposta à Crise
A pandemia Covid-19 destacou o papel crucial da integração de dados de saúde na resposta à crise. Dados consolidados e de alta qualidade permitem que as organizações de saúde tomem decisões informadas de resposta a crises, garantindo o atendimento ideal para os pacientes e a segurança dos profissionais da linha de frente.
As organizações de saúde podem identificar rapidamente populações em risco, rastrear a propagação do vírus, planejar a distribuição eficaz de vacinas e coordenar com outras organizações para lidar com situações críticas de maneira eficaz.
Detecção de fraude
As atividades fraudulentas na área da saúde podem assumir várias formas, incluindo fraude de identidade, em que um paciente usa várias identidades para acessar cuidados médicos; fraude em nível de serviço, como superfaturamento de serviços prestados; e fraude em nível de seguro, como registrar reclamações por serviços não recebidos.
A única fonte de verdade permite que organizações de saúde se inscrevam técnicas de mineração de dados para detectar e prevenir eficazmente a fraude.
Desafios da integração de dados na área da saúde
Os dados de assistência médica exercem um poder enorme, mas o grande volume e a variedade desses dados representam vários desafios. Aqui estão alguns desafios de integração de dados que impedem os profissionais de saúde de obter insights valiosos:
Silos de dados e falta de interoperabilidade
Silos de dados ocorrem quando os dados são armazenados em sistemas isolados que não se comunicam entre si. Esses silos são bastante comuns, especialmente quando os prestadores de serviços de saúde usam sistemas EHR/EMR diferentes que são incompatíveis entre si.
Além disso, os sistemas legados tradicionais dificultam a integração com sistemas mais recentes baseados em nuvem, exacerbando o desafio da integração de dados EHR/EMR. A falta de interoperabilidade entre sistemas e prestadores de saúde é outro aspecto que dificulta o compartilhamento de dados em tempo real.
Falta de padronização
A falta de padronização de dados torna difícil para os profissionais de saúde consolidar dados de várias fontes. Dados sem padronização podem resultar em registros duplicados, falha do sistema e informações imprecisas, o que pode afetar o atendimento ao paciente.
A utilização de diferentes formatos de dados pelos prestadores de cuidados de saúde dificulta a comunicação e a partilha de dados entre sistemas, o que leva e qualidade de dados problemas. A falta de padronização de dados afeta principalmente a integração e a reutilização dos dados.
Privacidade e segurança de dados
Os provedores médicos enfrentam desafios significativos de privacidade e segurança de dados ao integrar dados de saúde. As informações de saúde do paciente são altamente confidenciais e requerem proteção robusta contra acesso não autorizado e violações de dados.
Os sistemas de saúde dependem cada vez mais de canais digitais e coletam dados, por isso é imperativo manter a conformidade com os regulamentos de privacidade de dados. Um relatório de 2022 mostra que mais de 595 violações de dados de saúde ocorreram nos últimos três anos, expondo mais de 40 milhões de registros de pacientes.
Portanto, as organizações de saúde devem implementar medidas rígidas para proteger as informações confidenciais do paciente enquanto integram dados de vários sistemas.
Práticas recomendadas para integração contínua de dados de assistência médica
Aqui estão algumas estratégias de integração de dados para enfrentar com eficiência os desafios de dados de saúde:
Mude para um Data Warehouse na Nuvem
Armazéns de dados na nuvem são construídos para lidar com grandes volumes e variedade de dados. Uma grande solução de nuvem, como Amazon Redshift e Snowflake, pode servir como um repositório centralizado para fluxos de dados de alta velocidade.
Os data warehouses em nuvem podem oferecer recursos de computação mais poderosos para insights mais rápidos e inteligência de negócios aprimorada. Além disso, eles também são facilmente escaláveis e oferecem capacidade de armazenamento ilimitada em movimento.
Identificar fontes de dados
A chave para uma implementação bem-sucedida da integração de dados é saber onde residem todos os dados críticos. Para os prestadores de cuidados de saúde, os sistemas EHR contêm os dados mais importantes, mas existem outras fontes de dados, internas e externas, que devem ser identificadas e documentadas.
Implementar padrões como FHIR e HL7
O uso de padrões da indústria, como Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) e Health Level Seven International (HL7), pode facilitar o processo de integração de dados clínicos.
Esses padrões fornecem uma linguagem comum para troca de dados, permitindo que organizações de saúde compartilhem dados de pacientes com facilidade.
Priorize a privacidade e a segurança dos dados
Protocolos de segurança robustos e auditorias de segurança regulares são essenciais para garantir a conformidade com as leis e regulamentos de privacidade de dados relevantes, como a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguro de Saúde (HIPAA) e Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR).
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- Forneça controles de acesso baseados em função e criptografe dados para garantir a conformidade com os regulamentos padrão, incluindo GDPR e HIPAA.
- Conecte-se a plataformas de nuvem, bancos de dados e armazéns de dados populares, como Amazon S3, Floco de neve e Armazenamento de Blobs do Microsoft Azure, usando conectores embutidos.
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