Преимущества использования хранилища данных для управления данными здравоохранения

В мире медицинских услуг каждый день генерируются большие объемы медицинских данных. В настоящее время около 30% мировых данных производится отраслью здравоохранения, и ожидается, что к 35 году этот процент достигнет 2025%.  

Огромный объем данных, связанных со здоровьем, открывает бесчисленные возможности. Поставщики медицинских услуг теперь могут принимать эффективные решения на основе данных для улучшения ухода за пациентами и оптимизации своих операций. Однако управление массивами данных, поступающих из разрозненных источников, таких как электронные и медицинские записи (EHR/MHR), CRM, страховые претензии и приложения для отслеживания здоровья, — и получение значимой информации — непростая задача.  Именно здесь на помощь приходит управление медицинскими данными.  

Что такое управление медицинскими данными?

Управление данными в здравоохранении относится к процессам, связанным со сбором, организацией, хранением, анализом и обслуживанием данных, связанных со здравоохранением. Учитывая критический характер медицинских данных, при управлении ими необходимо учитывать несколько факторов. Например, медицинские компании должны гарантировать, что собранные данные являются точными, очищенными, полными и доступными для уполномоченных заинтересованных сторон, когда это необходимо. Кроме того, критически важные данные пациентов должны храниться безопасным способом, соответствующим правилам конфиденциальности, например: HIPPA. 

Управление медицинскими данными посредством корпоративного хранилища данных 

Управление данными здравоохранения начинается с извлечения данных из различных источников или существующих неструктурированных хранилищ данных, после чего следует проверка и очистка данных для обеспечения точности и качества. Следующий шаг – трансформация. Здесь данные преобразуются в структурированный формат, удобный для анализа и хранения.  

Затем данные загружаются в централизованные репозитории, например, реляционные базы данных или хранилища, безопасным и доступным способом. Наконец, сохраненные данные извлекаются с оптимальной скоростью для обеспечения эффективного анализа и принятия решений.  

По сути, хранилище данных также действует как централизованная база данных для хранения структурированных, готовых к анализу данных и предоставления целостного представления этих данных лицам, принимающим решения. Надежный информационное хранилище архитектура делает все в управлении данными, включая ETL (извлечение, преобразование, загрузка)— при постоянном обеспечении качества, согласованности, быстрого поиска и повышенной безопасности данных.  

Улучшение качества и согласованности данных 

Качество имеет важное значение в сфере управления данными. Поскольку организации здравоохранения полагаются на данные для прогнозирования будущих результатов лечения пациентов, назначения лучшего лечения или управления претензиями, вам необходимо убедиться, что используемые данные точны и надежны.  

Существует несколько способов использования инструмента хранилища данных, например Astera Построитель хранилища данных— помогает поддерживать последовательность и качество. 

• Интегрированные данные. Хранилище данных естественным образом объединяет данные, поступающие из разрозненных источников, которые в противном случае разрознены и фрагментированы. Объединение этих данных из таких источников, как CRM, медицинские записи и т. д., и хранение их в едином стандартизированном формате обеспечивает согласованность и точность. 

• Очистка данных. Данные здравоохранения часто беспорядочны, с отсутствующими, противоречивыми или дублирующими записями. Это чаще встречается, когда вы вводите данные из нескольких источников вокруг одних и тех же объектов, например пациентов. Здесь хранилище данных выполняет очистку данных посредством преобразований и удаляет все ошибки и несоответствия. 

• Стандартизация. Хотя данные о здравоохранении часто используют разные терминологии и системы кодирования в каждой исходной системе, хранилище данных о здравоохранении стандартизирует эти форматы, обеспечивая согласованность и беспрепятственный обмен между различными точками данных. SNOMED-CT, FHIR или ICD-10 — это несколько распространенных стандартов медицинских данных, которые можно использовать в хранилищах данных. 

• Показатели качества данных: хранилища медицинских данных могут устанавливать показатели качества данных для измерения качества и согласованности, таких как полнота, точность и своевременность. Эти показатели затем можно использовать для мониторинга и улучшения качества данных. 

Помимо обеспечения качества и согласованности данных, хранилище также повышает скорость поиска данных для расширенных и своевременных отчетов BI.

Более быстрый поиск данных

Хранилище данных предназначено для хранения больших объемов данных из разных источников в одном месте, что позволяет организациям здравоохранения легко получать доступ к необходимым им данным и быстро извлекать их из них. Кроме того, он использует онлайн-аналитическую обработку (OLAP) для организации данных таким образом, чтобы обеспечить более быстрый и эффективный поиск данных.  

Хранилища данных также используют расширенные возможности индексации и поиска, которые позволяют быстро извлекать определенные точки данных или наборы данных. Кроме того, использование хранилищ для управления данными о состоянии здоровья помогает снизить потребность в повторяющемся вводе данных или агрегировании данных вручную, что может сэкономить время и снизить риск ошибок. 

Наконец, более быстрый поиск данных имеет множество преимуществ для организаций, занимающихся аналитикой в ​​сфере здравоохранения. Например, получая доступ к соответствующим данным в нужное время, поставщики услуг могут улучшить результаты лечения пациентов за счет своевременного лечения, снизить эксплуатационные расходы, уделяя больше внимания принятию решений, и повысить удовлетворенность клиентов. 

Повышение безопасности и конфиденциальности данных 

Учитывая конфиденциальность медицинских данных и действующие законы о конфиденциальности, сохранение конфиденциальности данных имеет решающее значение для любой стратегии управления данными. Только в 2020 году утечка медицинских данных в США их число достигло 599, что на 55% больше, чем в 2019 году. Однако мощный инструмент хранения данных может помочь создать безопасную среду для хранения критически важных данных.  

Давайте посмотрим, как? 

Во-первых, в рамках инструмента хранилища данных мы можем использовать отдельные модели данных для создания уровней абстракции между исходными базами данных и уровнями отчетности. В этом случае пользователи слоев отчетности не смогут вносить изменения в исходные базы данных.  

Во-вторых, мы можем определить элементы управления доступом к хранилищу данных, позволяя только авторизованным врачам, аналитикам и лицам, принимающим решения, использовать наше хранилище или витрины данных. Ограниченный доступ к разрешениям и упреждающее управление позволяют нам отслеживать медицинские данные и гарантировать, что они не попадут в чужие руки. 

Наконец, универсальное хранилище данных может использовать такие методы, как моделирование хранилища данных или ведение истории посредством медленно меняющихся измерений, для отслеживания и аудита любых изменений в данных. Это позволяет полностью контролировать безопасность данных, что делает соблюдение правил HIPPA намного более удобным. 

Более эффективное принятие решений с помощью аналитики здравоохранения 

Хранилища данных поддерживают принятие решений посредством инициатив бизнес-аналитики. Они делают это, используя данные для предоставления комплексной информации о пациентах, выявления закономерностей и тенденций, улучшения клинических показателей и поддержки инициатив по уходу, основанных на ценностях. 

Собирая, храня и интегрируя данные из различных источников, хранилище данных обеспечивает целостное представление данных о пациентах. Затем инструменты аналитики используются для анализа этих данных и предоставления поставщикам действенной информации. Более того, хранилище данных моделирует данные таким образом, чтобы поддерживать конкретные сценарии использования аналитики.  

Например, используя аналитику здравоохранения с хранилищем данных, мы можем выявить закономерности и тенденции в данных о пациентах, такие как группы пациентов с высоким риском, распространенные заболевания и результаты лечения. Кроме того, мы можем прогнозировать потребности в медицинской помощи отдельного пациента или целой группы населения и соответствующим образом оптимизировать медицинские учреждения.  

Заключение 

Для целостной стратегии управления медицинскими данными крайне важно иметь хранилище данных, которое обеспечивает качество и согласованность данных, улучшает доступ к данным, обеспечивает безопасность медицинских данных и позволяет принимать надежные решения на основе данных. И вот здесь Astera Построитель хранилища данных приходит дюйма 

Будучи надежным инструментом автоматизации хранилища данных, он предлагает экономичный способ создания надежной архитектуры хранилища данных. Оснащен глубокой автоматизацией конвейеров, универсальным средством моделирования данных, средой без кода, возможностями интеллектуальной интеграции, Astera DW Builder упрощает сложные процессы хранения медицинских данных. Узнайте больше о том, как начать реализацию стратегии управления медицинскими данными уже сегодня с помощью Astera DW Строитель.