Analiza dużych zbiorów danych w opiece zdrowotnej wiąże się z wieloma wyzwaniami, w tym z bezpieczeństwem, wizualizacją i szeregiem problemów związanych z integralnością danych. Tym samym okazuje się jednym z najtrudniejszych przedsięwzięć w ostatnim czasie dla branży medycznej.

Dostawcy, którzy ledwo uporali się z wprowadzaniem danych do ich elektronicznej dokumentacji medycznej są obecnie proszeni o wyciągnięcie z nich przydatnych informacji – i zastosowanie ich do skomplikowanych inicjatyw, które mają bezpośredni wpływ na ich stawki zwrotu kosztów.

Dla organizacji opieki zdrowotnej, które z powodzeniem integrują oparte na danych spostrzeżenia w swoich procesach klinicznych i operacyjnych, korzyści mogą być ogromne, dlatego jeśli zastanawiasz się jaka praca po analityce medycznej – wiedz, że możliwości są ogromne. Zdrowsi pacjenci, niższe koszty opieki, lepszy wgląd w wyniki oraz wyższe wskaźniki satysfakcji personelu i konsumentów to jedne z wielu korzyści płynących z przekształcenia zasobów danych w informacje. A Ty jako specjalista w tej branży możesz w ich uzyskaniu mocno pomóc.

Droga do sensownych analiz medycznych jest jednak trudna, pełna wyzwań i problemów do rozwiązania.

Z natury duże zbiory danych są złożone i nieporęczne, co wymaga od organizacji dostawców dokładnego przyjrzenia się ich podejściu do gromadzenia, przechowywania, analizowania i prezentowania danych pracownikom, partnerom biznesowym i pacjentom.

Jakie są niektóre z najważniejszych wyzwań, przed którymi stoją organizacje, uruchamiając program analizy dużych zbiorów danych i jak mogą przezwyciężyć te problemy, aby osiągnąć swoje cele kliniczne i finansowe oparte na danych?

Wszystkie dane pochodzą skądś, ale niestety dla wielu pracowników służby zdrowia nie zawsze pochodzą one skądś, gdzie panują nienaganne nawyki w zakresie zarządzania danymi. Przechwytywanie danych, które są:

• czyste,
• kompletne,
• dokładne,
• poprawnie sformatowane do użytku w wielu systemach,

to nieustanna walka organizacji, z których wiele nie jest po zwycięskiej stronie konfliktu. Np. w jednym z ostatnich badań przeprowadzonych w klinice okulistycznej, dane pasowały do ​​danych zgłoszonych przez pacjentów w zaledwie 23,5% zapisów. Gdy pacjenci zgłaszali trzy lub więcej objawów zdrowia oczu, ich dane nie były zgodne.

Słaba użyteczność danych, zawiłe przepływy pracy i niepełne zrozumienie, dlaczego duże zbiory danych są ważne dla dobrego przechwytywania, mogą przyczynić się do problemów z jakością, które będą plagą danych przez cały cykl ich życia.

Dostawcy mogą zacząć doskonalić swoje procedury przechwytywania danych, określając priorytety cennych typów danych w swoich konkretnych projektach, pozyskując wiedzę specjalistyczną w zakresie zarządzania danymi i integralnością specjalistów ds. Zarządzania informacjami medycznymi oraz opracowując programy poprawy dokumentacji klinicznej, które szkolą lekarzy w zakresie analizy podrzędnej.

[TB]