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健康数据管理：对医疗保健组织意味着什么
医疗保健行业正在经历一场数据革命，从根本上改变了医疗保健组织和专业人员处理患者护理的方式。现代医疗保健数据管理系统使医疗服务提供者能够更好地预测需求并以前所未有的准确性改善患者治疗效果，这不再是可有可无的；它是该行业由数据驱动的未来。
全球数字医疗市场预计将达到惊人的 $十亿456.9 2026通过，强调了健康数据管理在行业中发挥的核心作用。对于医疗保健组织而言，这些数据的绝对数量、种类和速度代表着巨大的潜力和机遇。然而，要真正改变医疗保健并改善临床决策，他们必须摆脱过时的方法。
来源: 优先研究
传统数据管理系统已无法处理大量信息，因此高级分析和报告成为改善患者护理的重中之重。该行业正通过投资现代医疗数据管理解决方案来应对这一挑战，这些解决方案对于驾驭复杂的现代医疗环境至关重要。
什么是健康数据管理？
健康数据管理 (HDM) 是指组织和控制健康信息和医疗数据的实践，通常以电子健康/医疗记录 (EHR/EMR) 的数字格式存储。它也被称为临床数据管理和健康信息管理。
鉴于医疗数据的重要性，管理医疗数据时需要考虑多个因素。例如，医疗保健公司必须确保收集的数据准确、干净、完整，并在需要时可供授权利益相关者访问。因此，医疗保健数据管理涉及健康信息的完整生命周期——从创建和捕获到存储、安全、访问、分析和最终处置。
随着医疗行业的数字化，组织以电子格式存储和处理所有医疗记录。这些记录包含丰富的数据，涵盖各种类别，例如：
- 人口统计信息： 年龄、住址、性别等
- 健康记录： 实验室报告、处方、医生访问、治疗历史等。
- 管理数据： 保险索赔、账单详情等
中心化 资料储存库 汇总这些电子记录，实现高效的报告和分析。健康数据分析师利用这些数据获得宝贵的见解，这对于提高患者护理效率和医疗效果至关重要。
有效的医疗数据管理的 5 大好处
健康数据管理不仅使医疗保健组织受益，而且使依赖它们的患者受益：
通过个性化治疗提高患者护理水平
通过汇总细致的患者数据（从基因组标记和实时可穿戴数据到细微的健康社会决定因素），临床医生可以获得前所未有的洞察力，从而：
- 高度精准的诊断
- 针对个人遗传倾向和生活方式量身定制的疗法
- 主动风险分层，在疾病显现之前进行预防
结果如何？显著改善了治疗效果，并降低了与后期干预相关的医疗成本。
具有可操作见解的临床决策
现代健康数据管理从根本上改变了临床决策的方式。医疗机构已经不再依赖医生的个人直觉和经验。现在，我们处于循证协议时代，数据是指导方向的。使用复杂的 数据管理工具 使医疗保健专业人员能够处理和分析大量患者记录并发现微妙但关键的见解。例如，他们可以识别：
- 针对不同情况的最佳药物组合
- 在不良事件发生前预测其发生的早期预警信号
- 不同患者群体的治疗效果基准
更精简的医疗保健运营
4.1 年，美国医疗保健系统的全国卫生支出总计 2020 万亿美元，占 GDP 总量的 19.7%。医疗保健组织一直在寻找最大限度减少支出的方法。
有效的健康数据管理可避免重复和浪费精力，改善患者信息处理并消除医疗运营中的浪费。所有相关数据都可以组织起来并集中到一处供访问，而不是将独立、不连贯的记录分散在不同部门（实验室、药房和医生办公室）。
加强数据安全性和患者保密性
健康数据管理可以实现多层安全架构、严格的访问控制和高级加密，所有这些对于保护敏感信息免受日益复杂的网络威胁至关重要。此外，遵守患者隐私法规（如 HIPAA 和 GDPR）的主动数据治理框架对于医疗保健数据管理至关重要，因为它们有助于建立和维护患者的信心。
评估执业医师的表现
当医疗保健组织仔细观察医生和其他专业人员的工作方式时，他们可以采取措施来微调提供护理的方式。收集和审查数据（例如预约时间、治疗结果和最佳实践的遵守情况）可让管理人员发现趋势和需要改进的领域。获得的见解可帮助团队庆祝他们的成功并做出必要的调整，以确保患者得到最好的护理。
同时，监控医疗专业人员的活动有助于顺利开展日常工作。当领导者了解团队的每个部分对整体情况的贡献时，他们可以提前规划，提供有针对性的培训，并将资源分配到最需要的地方。
影响医疗行业的主要健康数据管理挑战
维护医疗数据合规性和安全性
健康数据管理中最重要的挑战之一是保持严格的合规性和万无一失的安全性。医疗保健数据极其敏感且私密——必须绝对保护这些数据，不仅要遵守法规，还要维护患者的信任。
这里的挑战在于实施先进的安全措施，例如加密和持续监控，同时又不影响及时护理患者所必需的无缝信息流。医疗保健组织必须定期进行审计、更新其安全协议并培训员工以应对新出现的网络威胁。
平衡如此严格的安全要求与数据可访问性和运营效率的需求是一项持续而复杂的任务，对于保护患者隐私和医疗保健系统的完整性至关重要。
整合来自不同来源的数据
想象一下医疗保健行业——它熙熙攘攘，有各种部门、诊所、实验室和系统，它们都在忙碌地工作并产生有价值的信息。当医疗保健专业人员需要做出重要决策时，他们才发现他们需要的数据存在于不同的系统中，这时挑战就出现了。 整合数据 来自这些不同的来源，包括电子健康记录系统、专门 数据库如果没有完善的数据管理策略，某些地方甚至仍保留着纸质记录，这将耗费大量时间和成本。
然而，整合这些分散的数据是了解全局的关键，它可以让医疗保健组织真正地将所有数据连接起来并获得关键的见解，从而更好地护理患者并改善运营。
进一步了解 在数据仓库中整合医疗保健数据.
确保整个组织的数据可访问性
一旦收集并存储了所有这些有价值的数据，下一个障碍就是确保合适的人可以在合适的时间以帮助他们更好地完成工作的方式访问这些数据。毫无疑问，无缝数据可访问性在提供高质量的患者护理方面发挥着至关重要的作用。
然而，数据被锁在难以导航或无法供需要的人使用的系统中，对医疗保健提供者来说是一个严峻的挑战。这种碎片化通常是由于 遗留系统 以及断开连接的数据库，这些数据库无法很好地相互通信。当关键 信息孤岛，医疗保健专业人员在访问所需数据时会遇到延迟，这可能会减慢诊断和治疗速度。安全措施虽然必不可少，但如果过度限制访问，有时会加剧这些问题。
为了克服这一挑战，医疗保健组织必须优先考虑用户友好、可互操作的数据管理解决方案，以便授权人员能够快速、安全地访问所需的信息。
存储和保留医疗记录
医疗保健数据量大幅增加。事实上，医疗保健行业产生的 世界数据的30％ 单独处理大量数据可能非常复杂，并且成本高昂，安全挑战也很大。这不仅需要找到足够的存储空间来保存所有内容；确保这个信息库安全、可靠且在需要时随时可访问也同样重要。
许多医疗保健提供商正在转向先进的云存储解决方案，以确保遵守 HIPAA 和其他行业标准。
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医疗数据管理最佳实践
为了最大限度地发挥实施医疗数据管理系统的潜力，医院和其他医疗机构必须协作，有效地管理、组织、保护和传输患者和提供者信息。
建立统一的数据集成策略
有效的健康数据管理始于将来自各种来源的信息（无论是电子健康记录、实验室系统还是影像数据库）统一到一个统一的存储库中。 单一事实来源 提供患者病史的完整视图，最大限度地减少重复，并使医疗专业人员能够做出明智的决定。
进一步了解 医疗数据整合.
拥抱主动数据治理和持续改进
医疗失误是美国第三大死亡原因。医疗保健提供商必须采取积极主动的数据治理方法，以跟上不断发展的医疗保健挑战。制定明确的政策、分配具体角色以及使用具有嵌入式数据分析和验证功能的现代数据管理解决方案是持续改进的关键 监控数据质量 并在问题恶化之前予以解决。
增强整个组织的数据可访问性
确保每个团队成员都能快速检索正确的信息对于高效的患者护理至关重要。具有可视化用户界面和强大功能的健康数据管理系统 互通性 实现无缝医疗保健信息交换 (HIE)，允许医疗保健专业人员跨应用程序、设备、系统和部门访问和共享数据。
实施全面的数据安全、合规性和隐私措施来保护数据
在一个 2022报告 IBM 表示，自 42 年以来，医疗保健行业的数据泄露成本上升了 2020%。这是所有行业中最高的平均数据泄露成本。
鉴于医疗保健信息的敏感性以及网络攻击和入侵的威胁，医院和卫生系统必须在遵守法规的同时实施现代网络安全措施，以提高检测和控制能力。
投资可扩展的基础设施和面向未来的技术
医疗保健组织必须确保其基础设施能够随着数据量的增长而扩展。投资灵活的基于云的存储解决方案、灾难恢复计划以及人工智能 (AI) 和机器学习等新兴技术可以增强 数据管理 能力并为医疗保健组织的未来做好准备。
健康数据管理实现健康数据分析
健康数据管理是健康数据分析的重要推动因素，确保数据在用于决策之前按照高标准进行收集、保护和组织。
借助先进的分析技术，医疗保健组织可以超越简单的数据管理，积极利用数据进行战略规划。这一转变不仅可以改善临床结果，还可以增强人口健康管理——帮助医疗服务提供者识别趋势、预测风险并定制干预措施以满足个人和社区的需求。
以下是医疗保健领域使用的四种关键数据分析方法：
描述性分析
在健康数据管理中，描述性分析主要用于通过使用简单的统计指标总结历史数据（患者人口统计、资源利用率、治疗结果等）来建立清晰的基线。历史数据分析为医疗保健专业人员提供了对过去表现的洞察，使他们能够了解当前的护理状况并为有针对性的改进奠定基础。
诊断分析
诊断分析就是要发现根本原因。一旦设定了基线，下一步就是检查因果关系，以了解 为什么 发生了某种趋势或结果。对于从事健康数据管理的人来说，这种洞察力至关重要。例如，了解感染率上升或患者结果发生变化的原因将使临床医生能够采取必要的措施来改变患者的护理方式——无论是改进流程、重新分配资源还是提出有针对性的改变。
预测分析
如果医疗保健专业人员能够像天气预报一样，对未来有一点了解，那不是很棒吗？这本质上就是预测分析的全部内容——医疗保健组织依靠预测分析来更加积极主动。因此，医疗保健组织无需对再入院人数激增做出反应，而是可以 after 事实上，医疗保健专业人员使用预测分析工具来确定再入院风险 before 患者甚至出院。这些工具由人工智能、机器学习和数据挖掘提供支持，可以处理大量数据。
规范分析
规范分析提供了战略路线图，使医疗保健组织能够使用数据来指导决策。换句话说，使用模拟和情景分析等技术找出最佳行动方案。例如，“如果我们调整这个治疗方案会怎么样？”或“如果我们以这种方式重新分配员工会怎么样？”分析此类情景有助于医疗保健团队为个别患者制定高度定制的治疗计划。它还可以帮助优化整个组织的资源使用方式并简化运营流程。
简化医疗保健数据管理 Astera
Astera 提供企业级一体化数据管理平台，帮助医疗保健组织释放其数据的真正潜力。使用 Astera的人工智能驱动的自动化和功能，医疗保健组织可以无缝地提取、转换、集成、存储和使用他们的数据，以更快地获得洞察力，确保合规性，并最终改善患者护理——同时实现高达 90% 的运营效率提升。
领先的医疗保健组织信任 Astera 对于健康数据管理：
诺华公司
诺华制药公司需要一种数据管理解决方案，能够处理来自多个不同来源的大量数据。这意味着该解决方案必须提供强大的数据转换和操作功能以及数据透视/逆透视和字符串功能，以处理多种数据格式。 Astera的数据管理平台，诺华能够提高数据质量，从其零售合作伙伴处获取可供分析的销售和预测数据，并提高生产力。
樱桃健康
Cherry Health 需要转换来自生产和报告数据库的传入数据，并将其传输到数据仓库进行进一步分析。由于数据位于不同的数据库中，因此很难全面了解运营情况并做出数据驱动的决策。他们还想要一个平台，让他们能够将电子扫描表格（通过移动设备提交）中的数据集成到包含电子病历的 Cherry Health 电子健康记录系统中。 Astera，Cherry Health 能够快速完成新项目的执行，并且由于无需打印、运送、扫描和粉碎患者表格，从而节省了大量成本。
合唱团社区健康计划 (CCHP)
多年来，CCHP 一直难以达到 95% 的 Encounter 数据提交率和州医疗补助报销批准率，因为供应商和 TPA 的 Encounter 数据存在错误和不一致。Chorus Community Health Plans 使用 Astera 确保其接触的准确性和质量。CCHP 在实施后获得了 98% 的支持率 Astera 他们的流程也得到了改进。他们的错误率显著下降。他们需要做的任何更改只需五分钟，而之前可能需要长达三个小时。
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作者：
Astera 营销团队
