As organizações de saúde lidam com cargas de dados de diferentes áreas, como registros de pacientes, informações médicas, detalhes de tratamento e faturamento. Esses dados geralmente são armazenados em sistemas de gerenciamento isolados e em vários formatos. Centralizar e organizar essas informações permite que elas avaliem melhor as necessidades dos pacientes e tomem decisões mais precisas. É por isso que um data warehouse de saúde é tão importante.

O que é um data warehouse de saúde?

Um data warehouse de saúde é um armazenamento centralizado que permite que os provedores de saúde extraiam dados de todos os tipos de fontes, como registros eletrônicos de saúde (EHRs), imagens médicas, sistemas de monitoramento de pacientes e informações de cobrança, em um único repositório confiável. Ele armazena os dados em um formato estruturado que oferece suporte a relatórios e análises eficientes em toda a organização.

A recompensa? Melhor atendimento ao paciente, operações mais eficientes e melhor tomada de decisão em todos os aspectos. Os benefícios do data warehousing na área da saúde são muitos, incluindo:

• Eficiência aprimorada: Tornar os dados facilmente acessíveis entre departamentos permite que as organizações de saúde eliminem etapas desnecessárias e trabalhem com mais eficiência.
• Melhor atendimento ao paciente: Dados médicos centralizados fornecem aos provedores de saúde uma imagem completa do histórico do paciente, resultando em diagnósticos mais precisos e tratamentos personalizados.
• Economia de Custos: A análise de dados ajuda a identificar ineficiências, reduzir custos desnecessários e gerenciar melhor os recursos.
• Tomada de decisão mais inteligente: Um data warehouse ajuda os profissionais de saúde a tomar decisões informadas rapidamente, melhorando o atendimento e a alocação de recursos.
• Insights preditivos: Os provedores de saúde podem usar dados anteriores para identificar tendências, prever as necessidades dos pacientes e gerenciar condições crônicas de forma mais eficaz.
• Conformidade Regulatória: Os data warehouses armazenam e gerenciam informações de pacientes com segurança, ajudando organizações de saúde a atender a padrões como o HIPAA.

Quem pode se beneficiar de um data warehouse de saúde?

Equipe clínica e profissionais de saúde

Médicos, enfermeiros e outras equipes clínicas se beneficiam de um data warehouse de assistência médica ao ter acesso a dados completos e em tempo real do paciente em um só lugar. Isso torna mais fácil diagnosticar, planejar tratamentos e acompanhar o progresso do paciente, o que resulta em melhor atendimento.

Administradores de saúde

Os administradores de saúde usam data warehouses para monitorar as operações hospitalares, rastrear o desempenho e otimizar recursos. O acesso fácil às principais métricas e tendências permite que eles melhorem a eficiência e o desempenho da equipe.

Analistas de dados e profissionais de TI em saúde

Analistas de dados e profissionais de TI podem aproveitar pipelines ETL automatizados e data warehouses para automatizar análises e relatórios de dados. Isso permite que eles se concentrem em análises mais profundas usando técnicas de IA, como machine learning, para decisões clínicas informadas.

Oficiais financeiros e planejadores de orçamento

Equipes financeiras em organizações de saúde usam data warehouses para rastrear desempenho financeiro, gerenciar orçamentos e prever despesas. Um repositório de dados centralizado os ajuda a fazer previsões financeiras mais precisas.

Equipes de Regulamentação e Conformidade

As equipes regulatórias e de conformidade se beneficiam dos data warehouses ao garantir que os dados dos pacientes sejam armazenados com segurança e acessíveis para auditorias. Elas podem rastrear facilmente a conformidade com regulamentações como HIPAA para atender aos padrões do setor de saúde.

Casos de uso de data warehouse de assistência médica

• Gerenciamento do ciclo de receita e otimização de faturamento: Um data warehouse ajuda organizações de saúde a identificar erros de faturamento, negações de reivindicações e pagamentos lentos analisando dados de faturamento e reivindicações. Agilizar esse processo garante pagamentos mais rápidos e menos erros, o que melhora o fluxo de caixa e reduz perdas de receita.
• Demanda preditiva e previsão: Um data warehouse analisa padrões de visitas de pacientes anteriores, dados de consultas e tendências sazonais para prever a demanda por serviços. Isso permite melhor agendamento e planejamento de recursos, reduzindo custos desnecessários e garantindo que os serviços estejam disponíveis quando necessário.
• Acompanhamento de desempenho: Os provedores de assistência médica focados em cuidados baseados em valor podem rastrear métricas de qualidade e resultados de pacientes para ganhar pagamentos de incentivo. Um data warehouse ajuda a medir o desempenho em relação a essas metas, garantindo a conformidade.
• Otimização da cadeia de suprimentos: Um data warehouse combina dados sobre inventário, compras e uso para ajudar as organizações a gerenciar suprimentos de forma mais eficaz. Otimizar os níveis de inventário reduz a compra excessiva, minimiza o desperdício e diminui os custos.
• Programas de retenção e fidelidade de pacientes: Analisar dados do paciente, incluindo dados demográficos, histórico de tratamento e pontuações de satisfação, ajuda as organizações a melhorar a experiência do paciente. Isso leva a estratégias de retenção mais eficazes.

Estudo de caso: Cherry Health transformou seu processo de manutenção de registros de pacientes com Astera

Leia o estudo de caso completo

Data warehouse em saúde: Arquitetura explicada

A saúde arquitetura de armazém de dados envolve vários estágios principais que ajudam a gerenciar e processar grandes quantidades de dados de várias fontes.

Preparação com ETL/ELT

Uma área de preparação armazena e processa temporariamente dados vindos de fontes de dados distintas. Aqui, ETL Os processos (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform) são usados ​​para transformar, limpar e preparar grandes volumes de dados para armazenamento e análise unificados. A área de preparação também pode lidar com tarefas de desduplicação, validação e enriquecimento de dados.

LEIA: ETL vs ELT: Qual é o melhor? O guia definitivo

Modelagem orientada a metadados

Dados unificados da área de preparação são importados para projetar um ambiente robusto modelo de dados utilizando técnicas como Modelagem Dimensional ou Modelagem de Data Vault. Metadados (dados sobre dados) desempenham um papel central na definição do esquema, relacionamentos e regras de negócios. Esses metadados são então exportados para criar a estrutura física do data warehouse, garantindo escalabilidade, consistência e alinhamento com os requisitos de negócios.

Implantar e preencher com ETL/ELT

O modelo de data warehouse é implementado e preenchido com os dados limpos e transformados usando processos ETL/ELT. Esta etapa garante que o data warehouse esteja pronto para consulta e análise, com armazenamento e indexação otimizados para desempenho.

A Trabalho de pesquisa 2020 sobre Repositórios Integrados de Dados em Instituições de Saúde sugere que uma avaliação de requisitos e definição de escopo no estágio inicial de planejamento pode beneficiar organizações de saúde no planejamento de arquitetura.

Modelos de data warehouse de assistência médica

Três técnicas principais de modelagem são usadas para armazenamento de dados de saúde: 3NF, modelagem dimensional e cofre de dados.

• 3NF é usado para sistemas transacionais onde a integridade dos dados é crucial, garantindo que os dados sejam armazenados sem redundância ao organizá-los em várias tabelas relacionadas. Por exemplo, um banco de dados hospitalar armazenando informações do paciente, detalhes do médico e histórico de tratamento em tabelas separadas com relacionamentos entre elas. O 3NF é recomendado para dados operacionais, como registro de pacientes, consultas e cobranças.
• A Modelagem Dimensional é ideal para análises e relatórios, organizando dados em fatos (dados mensuráveis) e dimensões (dados descritivos), geralmente em um esquema de estrela ou floco de neve. Por exemplo, um painel de saúde que rastreia visitas e tratamentos de pacientes ao longo do tempo com dimensões como dados demográficos do paciente e fatos como cobranças hospitalares ou duração da estadia. A modelagem dimensional é recomendada para análises e relatórios de saúde.
• O Data Vault foi projetado para capturar e auditar dados ao longo do tempo, com foco no armazenamento histórico e garantindo que todas as alterações sejam rastreadas com flexibilidade e escalabilidade. Por exemplo, um sistema que captura alterações em diagnósticos de pacientes, tratamentos ou cobertura de seguro, mantendo uma trilha de auditoria detalhada. O Data Vault é recomendado para fins de auditoria e rastreamento histórico na área da saúde.

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Principais recursos a serem procurados em um data warehouse de saúde

Integração de Dados

Um data warehouse de assistência médica deve ser capaz de integrar dados de várias fontes, como Registros Eletrônicos de Saúde (EHRs), sistemas de cobrança, dispositivos de monitoramento de pacientes e bancos de dados clínicos. Ele deve suportar processos ETL e ELT para lidar eficientemente com cargas de dados completas e incrementais. Isso garante que todos os dados de assistência médica sejam consolidados e acessíveis para análise, independentemente da fonte ou formato.

Extração de dados não estruturados

Dados de assistência médica geralmente incluem dados não estruturados, como imagens médicas, notas clínicas e gravações de áudio. Um data warehouse robusto deve ser capaz de extrair e organizar esses dados não estruturados em sistemas de origem para fácil recuperação e análise. Uma solução que vem com processamento inteligente de documentos é preferível, pois pode lidar com volume de dados de assistência médica em diferentes formatos e convertê-los em uma estrutura utilizável.

Suporte aos padrões EDI

Um data warehouse de assistência médica deve suportar padrões EDI como HL7 para garantir a troca de dados sem interrupções. Esses padrões permitem a interoperabilidade de dados de assistência médica em diferentes sistemas e garantem a conformidade com as regulamentações do setor. Isso resulta em compartilhamento de dados preciso e consistente entre provedores e sistemas de assistência médica.

Linhagem de Dados

Linhagem de data rastreia o fluxo de dados de sua origem até seu destino final dentro do warehouse. Ele fornece um mapa claro de como os dados são processados, transformados e usados, ajudando os usuários a entender a origem e a precisão dos dados. Isso é crucial para manter a integridade dos dados e para solucionar problemas de dados.

Governança e segurança de dados

Os dados de saúde devem ser geridos com rigor políticas de governança de dados para garantir privacidade, conformidade e integridade. Um data warehouse deve incluir recursos como logs de auditoria, criptografia de dados e acesso seguro para garantir que os dados sejam protegidos. Isso ajuda a atender aos requisitos regulatórios, como HIPAA, ao mesmo tempo em que garante que as informações confidenciais do paciente permaneçam seguras e protegidas.

Qualidade de dados

Um data warehouse de assistência médica deve oferecer suporte a ferramentas para monitorar e manter a qualidade dos dados, incluindo validação de dados, limpeza e verificações de consistência. Garantir que os dados sejam precisos, completos e atualizados é essencial para tomar decisões confiáveis ​​em atendimento ao paciente, relatórios e análises. Dados de alta qualidade melhoram a eficácia geral do sistema de assistência médica.

Gestão de Metadados

Gerenciamento de metadados refere-se à organização e documentação de dados sobre os dados armazenados no warehouse. Um data warehouse de assistência médica deve fornecer recursos de metadados para rastrear a estrutura, a fonte e o contexto dos dados de assistência médica. Isso ajuda os usuários a entender e gerenciar os dados de forma eficaz, garantindo que eles possam ser usados ​​corretamente em relatórios e análises.

Gerenciamento de controle de acesso

O gerenciamento de controle de acesso garante que somente pessoal autorizado possa acessar dados confidenciais de assistência médica. Um data warehouse deve ter configurações de permissão granulares que restrinjam o acesso com base em funções de usuário, funções de trabalho ou níveis de segurança. Esse controle robusto de acesso a dados é essencial para proteger a confidencialidade do paciente e cumprir com regulamentações de assistência médica como HIPAA.

Uma palavra final

Os data warehouses se tornaram uma parte essencial das arquiteturas modernas de dados de assistência médica. O armazenamento centralizado permite que os provedores de assistência médica reúnam todos os seus dados em um só lugar para analisá-los e obter insights. Com todas as informações em um único armazenamento consolidado, é mais fácil para eles extrair relatórios e descobrir o que precisam, melhorar o atendimento, executar as coisas de forma mais suave e ficar por dentro das regulamentações.

Construindo um Data Warehouse de Saúde Escalável com Astera

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