Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Управление медицинскими данными: проблемы и лучшие практики
За последние несколько десятилетий индустрия здравоохранения претерпела огромные изменения, причем технологические инновации способствовали ее развитию. Ожидается, что глобальный рынок цифрового здравоохранения достигнет 456.9 млрд. Долларов к 2026 году, показывая решающую роль управления медицинскими данными в отрасли.
Источник: Приоритетные исследования
Возросшие объемы информации, различающиеся по типу и скорости, представляют собой огромный потенциал для извлечения пользы и содействия цифровой трансформации отрасли здравоохранения. С оцифровкой медицинских данных расширенная аналитика и отчетность заняли центральное место, что способствует более эффективному принятию решений в сфере клинической помощи. Поскольку традиционные системы управления не могут справиться с огромными объемами цифровых данных, отрасль здравоохранения инвестирует в современные решения по управлению данными, чтобы обеспечить точную отчетность и инициативы бизнес-аналитики (BI).
Что такое управление медицинскими данными?
Управление медицинскими данными, также известное как управление клиническими данными и управление медицинской информацией, относится к управлению медицинскими данными, хранящимися в цифровом формате как электронные медицинские/медицинские записи (EHR/EMR).
Благодаря оцифровке отрасли здравоохранения организации хранят и обрабатывают все медицинские записи в электронном формате. Эти записи включают демографическую информацию (возраст, адрес, пол и т. д.), медицинские записи (отчеты лабораторных исследований, рецепты, посещения врача, историю лечения и т. д.) и административные данные (страховые претензии, платежные реквизиты и т. д.).
Эти электронные записи объединяются в централизованное хранилище данных, что обеспечивает эффективную отчетность и аналитику. Точные и полные данные позволяют аналитикам получать ценную информацию, которая поможет сделать уход за пациентами более эффективным и улучшить результаты лечения.
Преимущества эффективного управления медицинскими данными
Улучшенный уход за пациентами
Эффективная система управления медицинскими данными помогает улучшить уход за пациентами, предоставляя пользователям возможность получать значимую информацию из данных. Оно позволяет пользователям оптимизировать медицинские ресурсы и методы лечения, обеспечивая при этом безопасность и конфиденциальность данных пациентов.
Всестороннее представление о пациентах и соответствующих медицинских данных позволяет поставщикам медицинских услуг готовить предложения по уходу и противостоять растущим проблемам со здоровьем.
Снижение затрат
Национальные расходы на здравоохранение в системе здравоохранения США в 4.1 году составили 2020 триллиона долларов, что составляет 19.7 процента от общего ВВП. Организации здравоохранения постоянно ищут пути минимизации своих расходов. Обычно дьявол кроется в деталях.
Используя расширенную аналитику, поставщики медицинских услуг могут определять факторы затрат и принимать более обоснованные финансовые решения, например, нанимать подходящих медицинских специалистов, инвестировать в подходящее оборудование и определять ресурсы для оптимизации ухода за пациентами.
Оцените работу врачей
Управление производительностью на основе данных включает оценку работы и отношения врачей и медицинского персонала для обеспечения соблюдения стандартов качества медицинской помощи. С помощью облачных инструментов и интеграции программного обеспечения многие организации здравоохранения могут отслеживать текущую производительность, гарантируя, что все сотрудники будут на связи для обучения, обратной связи и оценки производительности.
Улучшение клинической помощи с помощью прогнозной медицинской аналитики
Прогнозная аналитика позволяет поставщикам медицинских услуг устанавливать закономерности и тенденции на основе данных, которые могут предсказать будущие тенденции. Выявление этих тенденций может быть полезно в различных случаях использования, таких как предотвращение вспышек заболеваний, прогнозирование повторных госпитализаций, составление прогнозов и т. д.
Проблемы управления данными здравоохранения
Объединение данных из разрозненных источников
Данные о здравоохранении поступают из различных источников, включая электронные медицинские записи, электронные медицинские записи и неструктурированные документы. Эти данные должны быть точными, полными, правильно отформатированными и храниться в централизованном хранилище данных для использования. Чтобы обеспечить стандартизацию данных в различных форматах данных и системах EHR, различные ИТ-инструменты и программные решения теперь полностью автоматизируют сбор данных, предоставляя при этом инструменты стандартизации данных, которые делают данные доступными, передаваемыми и совместимыми.
Хранение и хранение медицинской документации
Объемы данных здравоохранения значительно растут. Фактически, отрасль здравоохранения производит 30% мировых данных один. Архивирование и обработка больших объемов данных могут быть сложными и представлять собой высокие затраты и проблемы безопасности. Многие поставщики медицинских услуг переходят на передовые решения облачного хранения данных, чтобы обеспечить соответствие HIPAA и другим отраслевым стандартам. Облачное хранилище также обеспечивает простоту масштабируемого и безопасного решения для хранения данных.
Обеспечение доступности данных во всей организации.
Доступность данных играет решающую роль в обеспечении высококачественного ухода за пациентами. Поставщики медицинских услуг должны иметь беспрепятственный доступ к записям пациентов, включая историю болезни, результаты анализов и другую соответствующую информацию. Обеспечение своевременного доступа к информации не может быть доступно при большом объеме собираемых медицинских данных. Централизованная система данных обеспечивает бесперебойную клиническую работу как для пациентов, так и для врачей. Это экономит время и ресурсы, необходимые для доступа к данным и их хранения.
Обеспечение соответствия и безопасности медицинских данных
Поскольку медицинские данные являются конфиденциальными и чувствительными, для больниц крайне важно соблюдать правовые нормы, такие как Закон США о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA), чтобы избежать утечки данных. Соблюдение юридических рекомендаций в области здравоохранения обеспечивает эффективное ведение пациентов за счет защиты конфиденциальных данных пациентов.
Лучшие практики управления медицинскими данными
Чтобы максимизировать потенциал внедрения системы управления медицинскими данными, больницы и другие медицинские учреждения должны сотрудничать для эффективного управления, организации, защиты и передачи информации о пациентах и поставщиках.
Обеспечение качества данных
Медицинские ошибки являются третьей по значимости причиной смертности в США. Поставщики медицинских услуг должны использовать эффективные решения по управлению данными с механизмом профилирования входящих данных, проверки качества информации и устранения ошибок, чтобы обеспечить точную и полную доступность данных.
Защита данных
В за 2022 год от IBM, стоимость утечки данных в сфере здравоохранения выросла на 42% с 2020 года. Это был самый высокий средний показатель стоимости утечки данных среди всех отраслей. В условиях угроз кибератак и взломов больницы и системы здравоохранения должны улучшить обнаружение и сдерживание путем внедрения современных мер кибербезопасности, соблюдая при этом рекомендации GDPR и HIPAA.
Включение обмена медицинскими данными
Обмен медицинской информацией (HIE) позволяет различным приложениям, устройствам и системам обмениваться медицинской информацией, получать к ней доступ и обмениваться ею. Это упрощает доступ и получение клинических данных. Это обеспечивает оптимальный уход за пациентами с безопасной и быстрой передачей информации.
Аналитика данных здравоохранения
Аналитика данных может помочь раскрыть истинный потенциал данных здравоохранения. Это позволяет врачам и системам здравоохранения предоставлять улучшенную помощь пациентам внутри организации и за ее пределами с помощью аналитики здоровья населения.
В здравоохранении существует четыре различных типа анализа данных:
-
Описательная аналитика
Описательная аналитика в здравоохранении использует для анализа данных исторические данные о пациентах и простые статистические показатели, такие как количество, проценты, средние значения и т. д.
-
Предписательная аналитика
Предписывающая аналитика предполагает использование исторических данных для прогнозирования событий в будущем и выработку полезных рекомендаций. Этот тип аналитики описывает конкретные шаги, которые человек или организация могут предпринять для достижения желаемых результатов или наилучшего курса действий.
-
Прогнозная аналитика
Прогнозная аналитика в основном включает в себя прогнозирование событий и вспышек с использованием передовых статистических мер, таких как моделирование данных, интеллектуальный анализ и машинное обучение на исторических данных. Изучение тенденций и закономерностей в большом объеме данных позволяет специалистам по данным здравоохранения принимать обоснованные решения.
-
Диагностическая аналитика
Диагностическая аналитика — это форма расширенной аналитики, используемая для выявления причины определенной тенденции или явления. Делается это в основном путем изучения причинно-следственных связей. В медицинских учреждениях это может означать понимание причины и изучение корреляций, таких как установление резкого повышения температуры при инфекции.
Упростите управление медицинскими данными с помощью Astera
Astera Data Stack — это универсальная платформа корпоративного уровня, которая позволяет организациям здравоохранения раскрыть истинный потенциал своих данных. С помощью нашего Сбор данных с помощью искусственного интеллекта технологии, организации здравоохранения могут беспрепятственно извлекать данные из неструктурированных документов. Наша платформа также имеет обширную библиотеку готовых преобразований и соединителей создать автоматизированные рабочие процессы для оптимизации деятельности по управлению данными.
