Дані продовжують залишатися серйозною проблемою для галузі охорони здоров’я, оскільки все більше порушень безпеки, громіздкі системи та надмірність даних підривають якість медичної допомоги.
Міністерство охорони здоров’я та соціальних служб США (HSS) збирається посилити тиск запровадити більш суворі правила навколо сумісності та обробки електронних медичних записів (EHR), причому прозорість є головним пріоритетом.
Однак очевидно, що технології зіграли вирішальну роль у впорядкуванні та організації обміну інформацією в галузі, що є значною перевагою, коли видатні послуги значною мірою покладаються на швидкість і точність.
Організації охорони здоров’я звертаються до новітніх технологій, щоб зменшити зростаючий тиск, який міг би заощадити їм 360 мільярдів доларів на рік. насправді, 85% компаній інвестують або планують інвестувати в ШІ, щоб оптимізувати роботу та зменшити затримки в обслуговуванні пацієнтів. Згідно з даними, технології називають головним стратегічним пріоритетом у сфері охорони здоров’я 56% компаній проти 34% у 2022 році. висновки Bain & Company і KLAS Research.
Проте існує низка факторів, про які постачальникам медичних послуг слід пам’ятати, коли вони прагнуть розгорнути передові технології, особливо враховуючи, що рішення штучного інтелекту настільки хороші, наскільки хороша інформація, яка використовується для їх навчання.
Давайте розглянемо найбільші проблемні точки даних у сфері охорони здоров’я та роль технологій у їх усуненні.
Величезні обсяги даних
Не секрет, що організаціям охорони здоров’я доводиться мати справу з величезною кількістю даних, і їх розмір лише зростає: очікується, що наступного року дані охорони здоров’я будуть досяг 10 трильйонів гігабайт.
Величезний обсяг даних, які необхідно зберігати, є рушійною силою популярності хмарних сховищ, хоча це не є безпроблемним рішенням, особливо коли йдеться про безпеку та взаємодію. Ось чому 69% організацій охорони здоров’я віддають перевагу локалізованому хмарному сховищу (тобто приватним локальним хмарам).
Однак це може легко стати складним завданням з низки причин. Зокрема, цей величезний обсяг даних повинен зберігатися роками, щоб відповідати вимогам HHS.
Штучний інтелект допомагає постачальникам справлятися з цією проблемою, автоматизуючи процеси, які в іншому випадку вичерпують ресурси з точки зору робочої сили та часу. На ринку існує безліч рішень, призначених для полегшення керування даними, будь то у формі відстеження даних пацієнтів за допомогою інтеграції машинного навчання з аналітикою великих даних або використання генеративного штучного інтелекту для прискорення діагностики.
Щоб штучний інтелект добре виконував свою роботу, організації повинні забезпечити максимальну сумісність своїх цифрових екосистем, щоб мінімізувати збої в обміні даними, які мають руйнівні наслідки для благополуччя пацієнтів.
Крім того, надзвичайно важливо, щоб ці рішення були масштабовані відповідно до мінливих потреб організації щодо продуктивності та можливостей обробки. Оновлення та заміна рішень, оскільки вони не масштабуються, є трудомістким і дорогим процесом, який можуть собі дозволити лише деякі постачальники медичних послуг. Це тому, що це означає, що подальше навчання, переналагодження процесів і забезпечення сумісності не були порушені впровадженням нової технології.
Надмірність даних
З усіма цими даними, якими потрібно керувати та відстежувати, не дивно, що все проходить крізь щілини, і в галузі, де на кону стоять життя, надмірність даних є найгіршим сценарієм, який лише підриває якість обслуговування пацієнтів. шокуюче, 24% карток пацієнтів є дублікатами, і ця проблема ускладнюється під час консолідації інформації в кількох електронних медичних записах (ЕМЗ).
ШІ відіграє важливу роль у обробці надлишкових даних, допомагаючи компаніям оптимізувати роботу та мінімізувати помилки даних. Рішення для автоматизації особливо корисні в цьому контексті, оскільки вони прискорюють процеси введення даних у системах управління інформацією про охорону здоров’я (HIMS), знижують ризик людської помилки під час створення та підтримки більш точних EHR, а також зменшують ризики дублювання або неправильної інформації.
Однак ці рішення не завжди бездоганні, і організаціям необхідно віддавати перевагу відмовостійкості під час інтеграції їх у свої системи. Важливо вжити певних заходів, щоб у разі збою компонента програмне забезпечення могло продовжувати належне функціонування.
Ключові механізми відмовостійкості включають гарантовану доставку даних та інформації у випадках збою системи, резервне копіювання та відновлення даних, балансування навантаження між кількома робочими процесами та керування резервуванням.
Це, по суті, гарантує, що колеса продовжуватимуть обертатися, доки системний адміністратор не буде готовий вручну вирішити проблему та запобігти збоям, які призведуть до повної зупинки всієї системи. Відмовостійкість — чудова функція, на яку варто звернути увагу при виборі рішення, тому вона може допомогти звузити коло пошуку продуктів для організацій охорони здоров’я.
Крім того, для організацій вкрай важливо переконатися, що вони мають відповідну структуру для резервування та виникнення помилок. Саме тут на допомогу приходить моделювання даних, оскільки воно допомагає організаціям визначити вимоги та процеси обробки даних для досягнення максимального успіху.
Одне слово застереження: створення найкращих моделей даних передбачає аналіз усієї додаткової інформації, отриманої з уже існуючих даних. Це тому, що це дозволяє точно ідентифікувати пацієнта та надає своєчасну та відповідну інформацію про нього для швидкого втручання, орієнтованого на розуміння. Додатковим бонусом моделювання даних є те, що легше визначити API та налаштувати їх для автоматичної фільтрації та усунення надмірностей, таких як дублювання даних.
Фрагментовані та розділені дані
Ми знаємо, що в управлінні даними є багато рухомих частин, але це поєднується з інтенсивним характером охорони здоров’я, і це легко стає рецептом катастрофи. Розташовані дані є одними з найнебезпечніших сліпих плям у цій галузі, і в ситуаціях життя чи смерті, коли практикуючі лікарі не можуть отримати доступ до повної картини історії пацієнта, наслідки не просто катастрофічні.
Хоча штучний інтелект і технології допомагають організаціям керувати та обробляти дані, інтеграція низки API і нового програмного забезпечення не завжди проходить гладко, особливо якщо для цього потрібна допомога аутсорсингу, коли вносяться нові зміни чи оновлення. Інтероперабельність і зручність використання є ключовими для максимізації ролі технології в обробці даних охорони здоров’я, і організації повинні надавати їм пріоритет.
Більшість платформ орієнтовані на розробників, передбачаючи високий рівень кодування за допомогою складних інструментів, які виходять за рамки навичок більшості людей. Це обмежує зміни, які можна внести в системі, і означає, що кожного разу, коли організація хоче зробити оновлення, вона повинна залучити навченого розробника.
Це серйозний головний біль для людей, які працюють у галузі, яка справді не може жертвувати більше часу та енергії на непотрібно складні процеси. Технології мають сприяти миттєвим діям, а не перешкоджати їм, тому постачальникам медичних послуг та організаціям необхідно обирати рішення, які можна швидко та бездоганно інтегрувати в існуючу цифрову екосистему.
На що шукати рішення
Вибирайте платформи, які можна створювати за шаблонами, щоб їх можна було легко імпортувати та впроваджувати без необхідності створювати та писати складний код з нуля, як-от рішення Enterprise Integration Platform as a Service (EiPaaS). Зокрема, ці служби використовують функції перетягування та скидання, які є зручними для користувача, тому можна вносити зміни без необхідності кодування.
Це означає, що, оскільки вони дуже прості у використанні, вони демократизують доступ для постійної ефективності, щоб члени команди з різних відділів могли впроваджувати зміни, не боячись спричинити масові збої.
Іншим важливим фактором є аудит, який допомагає постачальникам гарантувати, що вони підтримують підзвітність і послідовно з’єднують точки, щоб дані не пропали. Такі дії, як відстеження транзакцій, реєстрація перетворень даних, документування системних взаємодій, моніторинг елементів керування безпекою, вимірювання продуктивності та позначення точок збоїв, не повинні обговорюватися для вирішення цих проблем з даними.
Фактично журнали аудиту служать для того, щоб налаштувати організації на постійний успіх в управлінні даними. Вони не тільки підвищують безпеку системи, щоб забезпечити кращу обробку даних, але також є цінними для покращення бізнес-логіки, щоб операції та робочі процеси були максимально герметичними.
Журнали аудиту також дозволяють командам бути максимально проактивними та пильними, а також бути в курсі даних щодо того, звідки вони надходять, коли їх було зареєстровано та куди вони надіслані. Це підвищує рівень підзвітності на всьому етапі обробки, щоб мінімізувати ризик помилок під час обробки даних, наскільки це можливо.
Найкращі рішення для охорони здоров’я розроблено таким чином, щоб охопити всі основи управління даними, тому ніхто не залишився каменя на камені. Штучний інтелект не є досконалим, але врахування цих ризиків і можливостей допоможе постачальникам максимально використати його в системі охорони здоров’я.
