Руководство для начинающих по использованию хранилища медицинских данных

Медицинские организации обращаются к огромным объемам медицинских данных для решения проблем, связанных с качеством медицинской помощи, расходами на здравоохранение, удовлетворенностью пациентов и операционной неэффективностью. Потребность в медицинской аналитике заставляет поставщиков развертывать собственные хранилища медицинских данных. В конечном итоге организации используют данные с помощью технологий хранения данных для улучшения клинических результатов, качества обслуживания пациентов и выполнения административных функций.

Учитывая сложный характер процессов хранения данных и большие объемы разрозненных источников медицинских данных, разработка хранилищ данных становится проблемой в отрасли здравоохранения. Следовательно, проекты СХД в сфере здравоохранения часто влекут за собой огромные финансовые затраты, и на их реализацию уходят годы.

Поэтому, чтобы оптимизировать и упростить разработку сложных хранилищ данных, в этом блоге представлены основы хранилища данных здравоохранения, включая проектирование архитектуры СХД, ключевые функции и план его реализации для начинающих.

Растущая важность хранилищ медицинских данных

Хранилище медицинских данных — это центральная база данных для хранения готовых к анализу данных, поступающих из нескольких источников. Эти данные могут поступать из электронных медицинских записей (EHR), медицинских записей (EMR), рецептов, радиологических отчетов, заявлений о состоянии здоровья и т. д. Используя DWH, поставщики услуг улучшают качество ухода за пациентами, оптимизируют эффективность обслуживания и сокращают эксплуатационные расходы. .

Растущая важность хранилищ данных здравоохранения обусловлена ​​тремя основными факторами: цифровой оптимизацией, инновационными медицинскими решениями и разумным принятием решений.

Цифровая оптимизация для заинтересованных сторон в сфере здравоохранения

Решения для хранилищ медицинских данных обеспечивают быстрый цифровой доступ ко всем формам ценных данных: от историй болезни пациентов и отчетов о сканировании до страховых претензий и отчетов о платежах. Различные заинтересованные стороны в сфере здравоохранения, такие как клиницисты, врачи, администраторы и специалисты по урегулированию претензий, могут автоматически получать доступ к соответствующей информации и впоследствии предоставлять оптимизированные услуги своим клиентам.

Инновационные медицинские решения

Организации здравоохранения используют описательные, прогнозные или предписывающие методы. аналитика разрабатывать инновационные решения для здравоохранения с помощью моделей хранилищ данных. Например, описательный анализ исторических клинических данных можно использовать для мониторинга распространения инфекционных заболеваний. Аналогичным образом, предписывающий анализ истории болезни пациента может выявить другие ранее существовавшие состояния, что позволяет врачам разрабатывать индивидуальные планы медицинского обслуживания. Аналогичным образом, аналитики медицинских данных могут прогнозировать как отдельные состояния здоровья, так и кризисы общественного здравоохранения, используя прогнозный анализ будущих результатов.

Эти подходы полагаются на то, что хранилища данных предоставляют как исторические, так и текущие данные в подробной, очищенной и консолидированной форме.

Надежное принятие решений

Поставщики услуг также полагаются на точность данных, хранящихся в хранилище данных, для повышения качества принятия ими собственных решений. Во-первых, DWH объединяет данные из различных систем здравоохранения, чтобы предоставить лицам, принимающим решения, единое представление о медицинских данных. Во-вторых, он поддерживает данные в готовой к анализу форме, обеспечивая качество и согласованность данных. В-третьих, он обеспечивает более быстрый доступ как к историческим данным, так и к данным в реальном времени для точного анализа медицинских данных и быстрого принятия решений.

Архитектура хранилища данных для поставщиков медицинских услуг

Прежде чем разрабатывать хранилище медицинских данных, необходимо понять его фундаментальные уровни. Архитектура корпоративного хранилища данных, способная удовлетворить потребности здравоохранения в разведке и аналитике, состоит из следующих уровней:

Уровень источника данных

Он состоит из внутренних и внешних источников данных, несущих данные, важные для поставщиков медицинских услуг. Различные типы данных, используемые в здравоохранении, могут поступать из таких источников, как системы ERP, отчеты EHR, отчеты о радиологии, рецепты, системы CRM, системы управления претензиями и опросы.

Промежуточный слой

Промежуточная область временно хранит и обрабатывает данные, поступающие из разных источников данных. Здесь процессы ETL (извлечение, преобразование и загрузка) используются для преобразования, очистки и подготовки больших объемов данных для унифицированного хранения и анализа.

Уровень хранения данных

Хранилище данных — это единый репозиторий для хранения данных, загружаемых посредством процессов ETL/ELT. Он хранит и управляет структурированными данными для отчетности и аналитики. Уровень хранения данных также может содержать витрины данных; это подмножества DWH, предназначенные для конкретных областей бизнеса, таких как HR, финансы, технологии, операции и т. д.

Уровень аналитики и отчетности

Этот последний уровень состоит из инструментов анализа данных и бизнес-аналитики, используемых для извлечения практической информации из данных. Инструменты BI запрашивают данные из хранилища данных здравоохранения и делятся аналитическими данными и информацией с помощью подробных отчетов, визуализаций, графиков, диаграмм и сводок.

Ключевые особенности хранилища медицинских данных

Мощное хранилище медицинских данных позволяет поставщикам услуг применять ценностный подход к предоставлению медицинских услуг и уходу за пациентами. Однако для того, чтобы быть эффективным, СХД здравоохранения должна соответствовать определенным стандартам. Более того, с данными, связанными со здоровьем, необходимо обращаться осторожно и точно, учитывая их конфиденциальный характер.

Вот несколько ключевых функций, которым следует уделять приоритетное внимание в каждом хранилище медицинских данных.

Производительность хранилища данных

Надежные хранилища медицинских данных должны иметь возможность выполнять быстрые запросы и быстрый поиск данных, готовых к анализу. Следующие функции отражают производительность процессов хранения данных:

Мощность параллельной обработки

Благодаря параллельной обработке хранилища данных могут разбивать большие задачи запросов на более мелкие части работы, которые можно выполнять параллельно.

Автоматизация хранилищ данных

Чтобы сократить время вывода на рынок, используйте мощные инструменты автоматизации хранилищ данных, такие как Astera Построитель хранилища данных, может автоматизировать целые конвейеры данных в архитектуре СХД. Благодаря автоматизации хранилище данных само обрабатывает данные и переносит их от источника на уровень хранения данных без какого-либо ручного вмешательства. Это гарантирует, что пользователи здравоохранения получат своевременный доступ к критически важной информации, не полагаясь на трудоемкий процесс обновления хранилища данных вручную.

Эластичное масштабирование

СХД в здравоохранении должна обеспечивать гибкое масштабирование, включая увеличение и уменьшение размера, уровней хранения данных и вычислительной мощности, чтобы можно было удовлетворить динамические потребности здравоохранения.

Безопасность и соответствие

Эти функции помогают гарантировать высокую безопасность медицинских данных и соответствуют важнейшим нормам, таким как ХИППА, для управления личными данными.

Ролевое управление доступом

Администраторы хранилища медицинских данных могут ограничивать или ограничивать доступ к данным в зависимости от конкретных должностей. Управление доступом на основе ролей гарантирует, что информация предоставляется только соответствующему персоналу.

Способы аутентификации пользователей

Хранилища медицинских данных обеспечивают безопасность, ограничивая взаимодействие, используя различные методы аутентификации пользователей, такие как токен на предъявителя или многофакторная аутентификация.

Автоматизированные резервные копии

Многие хранилища данных автоматически сохраняют резервные копии данных в разных местах облака, чтобы предотвратить потерю данных в случае аварийного восстановления.

Надежная интеграция данных

Интеграция разрозненных источников данных лежит в основе любого хранилища данных здравоохранения. Хранилища данных хранят данные из разных источников в структурированном формате, что позволяет создавать отчеты и анализировать.

Интеграция данных на основе ETL/ELT

Хранилища данных здравоохранения должны иметь возможность выбирать ETL или ELT для интеграции и загрузки данных. Это позволит конечным пользователям создавать конвейеры медицинских данных в соответствии со своими конкретными архитектурными требованиями.

Поддержка комплексных преобразований в здравоохранении

Поддержка преобразований, которые могут очищать, профилировать и структурировать данные, имеет решающее значение для обеспечения возможности использования медицинских данных. Более того, хранилища медицинских данных также должны иметь возможность устанавливать собственные преобразования и правила для особых случаев.

Инкрементная или массовая загрузка данных

Качественные хранилища данных здравоохранения позволяют осуществлять как полное, так и поэтапное извлечение и загрузку данных в соответствии с индивидуальными требованиями организации. Благодаря инкрементной загрузке хранилище данных можно обновлять по мере необходимости.

Дорожная карта по внедрению СХД для здравоохранения

Разработка СХД для здравоохранения — сложная задача. Значительное время, усилия и технические знания тратятся на проектирование и развертывание СХД, отвечающего потребностям медицинского учреждения.

Следующие 5 этапов служат дорожной картой для создания надежного хранилища медицинских данных.

Меню

Хранилище медицинских данных начинается с планирования, при котором потенциальные пользователи собираются вместе, чтобы оценить контекстуальную потребность в СХД. Проанализированы ограничения существующей системы управления медицинскими данными и намечены стратегические цели по их устранению.

На этом этапе лица, принимающие бизнес-решения, и архитекторы решений разрабатывают поэтапную стратегию добавления различных источников данных и определения последующих процессов хранения данных. Также учитываются индивидуальные требования к производительности, безопасности, соответствию требованиям и интеграции. Наконец, соответствующим образом собираются необходимые физические активы и человеческие ресурсы, основанные на науке о данных.

Проектирование

На этапе проектирования хранилища данных здравоохранения основная архитектура данных разрабатывается в соответствии с требованиями организации и бизнес-правилами. Такие инструменты, как Astera Построитель хранилища данных используются для разработки модели данных и определения схемы хранилища данных здравоохранения. Здесь визуальная модель данных используется для наиболее оптимизированного отображения связей между различными объектами различных источников данных с помощью машинного обучения. Более того, все необходимые источники данных поставщика медицинских услуг являются частью модели данных.

Разработка

Этап разработки включает в себя построение конвейеров данных для извлечения данных из соответствующих источников, их преобразования и подготовки в структурированном формате, а также загрузки в хранилище данных. Здесь развертывается необходимая инфраструктура, освобождающая место для развертывания хранилища данных.

развертывание

На этапе развертывания модели и схемы данных реализуются на выбранном вами уровне хранения данных. Развертывание может осуществляться локально или у любого поставщика облачных услуг, например Azure, Amazon Redshift или Snowflake.

Здесь для заполнения развернутых схем используются функциональные конвейеры данных. Более того, уровень хранения данных связан с инструментами аналитики и отчетности для получения действенной информации в области здравоохранения.

Обслуживание

Пост-разработка предполагает обновление хранилища данных в соответствии с изменениями требований здравоохранения и потребностей бизнеса. Здесь обслуживание включает в себя проверку того, что различные объекты хранилища данных, включая столбцы, таблицы и схемы, полностью соответствуют текущим требованиям.

Например, поставщику медицинских услуг может потребоваться добавить столбцы для измерения новых медицинских показателей или создать различные представления существующих показателей. Хранилища данных требуют регулярного обслуживания для адаптации к изменяющейся внутренней и внешней среде.

Развертывание хранилища данных с помощью Astera Построитель хранилища данных

Если вы хотите разработать хранилище медицинских данных или обновить устаревшую архитектуру, вы можете использовать наш автоматизированный инструмент на основе метаданных: Astera Построитель хранилища данных. Оснащен глубокой автоматизацией конвейеров, средой без кода, интеллектуальным отображением данных и возможностями интеграции. Astera DW Builder упрощает сложные процессы хранения медицинских данных. От внедрения конкретных правил для медицинских данных до создания сложных моделей данных и наполнения их широким спектром источников медицинских данных — поставщики медицинских услуг могут по-настоящему эффективно использовать хранилища данных с помощью Astera Строитель ДВ.

Начните автоматизировать весь жизненный цикл разработки СХД, чтобы обеспечить более быстрый доступ к готовым к анализу данным и практическим знаниям в области здравоохранения.