Gerenciar dados não estruturados de saúde com Astera ReportMiner

Os dados de saúde estão crescendo em velocidade, volume e variedade. Você precisa se concentrar no gerenciamento de dados eficaz para obter insights ricos, detalhados e qualitativos a partir desses dados. Mas em uma indústria onde até 80 por cento das informações clínicas não são estruturadas, obter as ferramentas certas é essencial para criar um processo que funcione sem problemas e que produza uma inteligência verdadeiramente valiosa.

Enter, Astera ReportMiner.

Ele permite que você se conecte a fontes de dados distintas, padronize-as e disponibilize dados para análise e relatórios. Neste blog, falaremos sobre como você pode gerenciar dados de saúde não estruturados com Astera ReportMiner para obter uma visão holística de sua organização.

Mas, primeiro, vamos entender a diferença entre dados estruturados e não estruturados na área de saúde.

Dados estruturados x não estruturados de saúde

Os dados estruturados em saúde são organizados em campos específicos como parte de um esquema. Cada campo de dados estruturados é armazenado em um formato predefinido e tem uma finalidade definida.

Por outro lado, dados não estruturados são uma coleção de muitos tipos variados de dados. Não possui uma estrutura de dados pré-definida.

Embora os dados estruturados sejam consistentes e padronizados, sua contraparte não estruturada é desorganizada e geralmente contém irregularidades. Ambos os dados estruturados e não estruturados oferecem percepções valiosas para as organizações de saúde.

Por exemplo, informações granulares sobre os sintomas dos pacientes, histórico médico, alergias, testes laboratoriais, etc., permitirão uma programação médica ideal para garantir que o profissional certo seja encaminhado para os pacientes.

Fontes de dados não estruturados de saúde

Os dados gerados pelo paciente são um dos tipos mais comuns de dados de saúde não estruturados. Os pacientes produzem um grande volume de dados importantes, como históricos de saúde, dados clínicos relacionados de provedores de saúde externos e detalhes registrados em um diário de bem-estar.

Enquanto isso, no lado administrativo, você tem uma variedade de informações não médicas, incluindo contas, faturas e recibos de pacientes, seguradoras e fornecedores.

Todos esses dados são difíceis de registrar de forma padronizada por causa da formatação e estrutura diferentes. Mesmo os resultados dos testes de imagem e os relatórios de laboratório variam em design e layout (veja abaixo). Uma solução de captura de dados avançada torna-se necessária para identificar e extrair informações relevantes de forma eficiente.

Por que os dados não estruturados de saúde são importantes

Uma mina de ouro de dados está disponível para provedores de saúde que podem contribuir para uma tomada de decisão mais informada. No entanto, a maioria desses dados não se ajusta adequadamente aos campos de uma planilha e, portanto, são difíceis de analisar de maneira consistente.

Portanto, as organizações de saúde modernas devem aproveitar a tecnologia para processar dados não estruturados para torná-los acionáveis ​​e acessíveis.

Compreender o grande volume de dados não estruturados é crucial para os provedores de saúde. O uso correto da tecnologia de extração de dados na área de saúde pode gerar resultados valiosos para os provedores de serviços médicos.

Veja por que os dados não estruturados de saúde são importantes:

1. Chave para o cuidado integral

Dados não estruturados, residindo em registros eletrônicos de saúde e outros sistemas, contêm informações contextuais importantes que podem ser fundamentais para melhorar os resultados do tratamento para um paciente - como notas de um provedor médico ou relatórios contendo detalhes sobre cirurgias anteriores de um indivíduo podem ajudar a diagnosticar um problema atual.

Por exemplo, um médico pode revisar as notas anteriores do provedor de serviços médicos para fazer um diagnóstico mais rápido. Da mesma forma, os dados sobre os determinantes sociais da saúde podem fornecer informações valiosas sobre os sintomas subjacentes para ajudar os médicos a fornecer aos pacientes os melhores cuidados médicos de qualidade.

2. Registros precisos e atualizados

Os administradores de saúde estão sobrecarregados com inúmeras tarefas, incluindo faturamento, atendimento ao cliente, agendamento de turnos e supervisão da eficiência financeira e operacional da organização.

Capturar e converter dados de saúde não estruturados em informações significativas permite que eles realizem essas funções de maneira eficaz. Ele permite que eles relatem informações precisas de forma consistente e garantam a conformidade.

A atual pandemia destacou a importância de se ter registros precisos e oportunos. Os hospitais deveriam garantir que tinham capacidade, pessoal e suprimentos médicos necessários para responder ao COVID-19.

Além disso, eles devem responder a um ambiente em rápida mudança. As decisões críticas são tomadas em poucas horas. Ter registros precisos e atualizados desempenhou um papel crucial na resposta à crise em evolução.

3. Habilitar automação

O gerenciamento de dados eficaz desempenha um papel fundamental na otimização da alocação da força de trabalho do hospital e contribui para uma maior qualidade do atendimento ao paciente. O influxo de dados de diferentes fontes de dados torna a automação necessária para a análise de dados de saúde.

Um sistema robusto baseado em dados de saúde com suporte de automação permite que os hospitais se tornem mais proativos. Por exemplo, eles podem realizar análises preditivas para prever os requisitos clínicos e financeiros.

Como resultado, eles podem identificar grupos de pacientes de alto risco, gerenciar recursos de forma eficiente e melhorar os resultados dos pacientes.

 

Dados Não Estruturados para a jornada do Insights

A jornada não estruturada de dados para insights de cada organização de saúde é diferente, dependendo dos métodos e da tecnologia. A automação, é claro, desempenha um papel significativo na melhoria da eficiência do processo.

Os provedores de saúde modernos aproveitam soluções de captura de dados baseadas em modelos para extrair informações significativas para análise de dados de saúde.

Essas tecnologias permitem que os usuários criem uma lógica de extração de dados para dados de saúde não estruturados disponíveis em formatos de arquivo específicos e, em seguida, realizem transformações e verificações para mover esses dados para os relatórios finalizados.

A captura de dados baseada em modelos permite a automação da extração de dados, permitindo que as organizações de saúde lidem com grandes volumes de dados não estruturados com alta eficiência.

Análise de dados de saúde

O objetivo da análise de dados de saúde é usar descobertas baseadas em dados para resolver desafios complexos e melhorar o desempenho. Isso pode resultar em um planejamento estratégico informado e melhorar a eficiência operacional.

Alguns tipos importantes de análises que podem beneficiar as organizações de saúde incluem:

• Análise descritiva (o que aconteceu?): Registros precisos no data warehouse de saúde permitem que os hospitais estudem diferentes decisões estratégicas e operacionais e suas implicações no desempenho e nos resultados clínicos.
• Análise preditiva (o que vai acontecer?): A conversão de dados não estruturados em um formato estruturado facilita a análise preditiva para provedores de saúde. Usando uma abordagem baseada em dados, eles podem prever seus principais dados demográficos e as opções de tratamento que são mais relevantes para esses públicos. Com essa análise, eles podem trabalhar na maximização de recursos em áreas-chave para melhor atender às demandas dos pacientes.
• Análise prescritiva (como podemos fazer isso acontecer?): A disponibilidade de dados históricos e em tempo real em um formato estruturado ajuda as organizações de saúde a fazer previsões futuras. Eles podem comparar vários cenários hipotéticos para descobrir a melhor solução possível para os pacientes.

Como funciona o dobrador de carta de canal Astera ReportMiner Pode ajudar

Astera ReportMiner é uma plataforma de extração de dados pronta para empresas que oferece extração baseada em modelos. Ele pode ajudar suas organizações de saúde a capturar dados presos em bancos de dados administrativos e registros médicos com excelente eficiência.

Ele oferece extração de dados automatizada e um ambiente livre de código. Uma interface intuitiva de arrastar e soltar permite aos usuários estruturar, formatar e enriquecer suas entradas brutas antes de alimentá-las no destino de sua escolha. Ele simplifica a jornada não estruturada de dados para insights, permitindo que os provedores de saúde projetem e implantem soluções de integração ponta a ponta para vários casos de uso.

As principais características de Astera ReportMiner são:

• Ele apresenta funcionalidades avançadas, como a criação automática de padrões de dados para automatizar os trabalhos de extração de dados.
• Ele permite que os usuários criem modelos reutilizáveis ​​para extrair informações significativas de saúde ou outros documentos com layouts semelhantes.
• Ele suporta uma ampla variedade de formatos de dados não estruturados, incluindo PDFs digitalizados, formulários PDF, TXT, PRN, RTF, XLS, XLSX e COBOL.
• Ele permite que os usuários criem regras personalizadas de qualidade de dados para eliminar erros e estabelecer 100% de confiança nos dados extraídos.
• Ele oferece conectividade para bancos de dados populares, formatos de arquivo, aplicativos corporativos, soluções em nuvem e ferramentas de BI e analítica.

Esses recursos e recursos avançados permitem que as organizações de saúde realizem análises de dados e simplifiquem suas operações para um atendimento ao paciente mais rápido, seguro e preciso.

Se você está convencido dos benefícios de Astera ReportMiner e deseja gerenciar seus dados não estruturados de saúde com eficiência, entre em contato com nossos especialistas hoje para agendar uma demonstração ou saiba mais sobre nosso produto.