DataOps:de toekomst voor automatisering van de gezondheidszorg

Zorgorganisaties worstelen met datagerelateerde vraagstukken. Het onvermogen om grote hoeveelheden gegevens te verwerken en realtime inzichten te verkrijgen, verhindert hen om op het hoogste niveau van efficiëntie te werken. Met gegevens die zich in zowel interne als externe systemen bevinden, is het extraheren, integreren en standaardiseren van de gegevens een voortdurende uitdaging. Budgettaire beperkingen en personeelsproblemen dragen bij aan de complexiteit, omdat er middelen nodig zijn om de integraties te bewaken en te beheren. Zorgorganisaties zijn het zwaarst te lijden van dergelijke slecht beheerde systemen. Een gebruiksvoorbeeld, een versiewijziging in een bronsysteem die niet in realtime integreert, kan ertoe leiden dat kritieke factureringsgegevens verloren gaan. Dit zou het ziekenhuis aanzienlijke inkomstenverlies kunnen kosten in de vorm van ontbrekende terugbetalingen door laattijdige indiening of, op zijn minst, vertraging in de geldstromen. Al deze problemen kunnen worden aangepakt met de invoering van DataOps.

DataOps is een innovatieve doorbraak in datamanagement. Organisaties beheren en exploiteren gegevens voor zorgorganisaties in plaats van alleen de gegevens te ontwikkelen en te bewaken. Hierdoor kunnen ze moderne data-analysepraktijken gebruiken en gezonde bedrijfspraktijken stimuleren die de kosten effectief verlagen en de inkomsten verhogen.

Zie ook: Veterans Affairs investeert fors in kunstmatige intelligentie

DataOps

Op macroniveau richt DataOps zich op geautomatiseerde processen, continue datastroom en selfserviceportals voor moderne data-analyse. Het is een paradigmaverschuiving van de traditionele wereld van DevOps. In plaats van te vertrouwen op data-infrastructuur om beschrijvende analyses te leveren, gebruikt DataOpsus verwerkingstools om datapatronen te monitoren en continu te leren en veranderingen te detecteren, om zichzelf te corrigeren. Dit maakt verbeterde analyses mogelijk (voorspellend en prescriptief), die bedrijven uitrusten met de juiste informatie om realtime zakelijke beslissingen te nemen.

Hoe implementeer je DataOps?

De kern van het bouwen van een DataOps-programma berust op drie belangrijke ingrediënten:continue ontwikkeling, continue operaties en continue gegevensstroom.

1) Continue ontwikkeling: Dit zoekt naar herhalende patronen om gegevenswijzigingen te identificeren en om koerscorrecties aan te brengen die nodig zijn om de integriteit van gegevens en de processen te beschermen.

Dit is een duidelijke verschuiving ten opzichte van de traditionele programma's, die bestaan ​​uit statische integratie-engines die voor elke instantie zijn ingesteld en die handmatige tussenkomst vereisen om te reageren op wijzigingen in versie en gegevensschema's. De nieuwe technologische vooruitgang van DataOps heeft gezorgd voor meer vrijheid van deze handmatige processen en een verhoogde datakwaliteit. Gegevensintegraties zijn gebouwd om gegevensprocessen te automatiseren en opnieuw te gebruiken die zich aanpassen aan variaties om de gegevenspijplijn op de hoogste kwaliteit en efficiëntieniveaus te laten werken.

2) Continue operaties: Dit bestaat uit continue monitoring, identificatie van datadrift en de toepassing van machine learning om operationele dataproblemen te identificeren en erop te reageren.

• Continue monitoring biedt tools die het gebruik van metrische gegevens mogelijk maken die kunnen worden gebruikt om de prestaties van de gegevensverwerkingsprocessen te bewaken. Deze blootstellingen kunnen een gezondheidsbeoordeling uitvoeren en taken automatiseren om de nodige koerscorrecties aan te brengen.
• Door identificatie van gegevensdrift kunnen bewerkingen zonder handmatige tussenkomst reageren op schema- en versiewijzigingen.
• Gegevensbewerkingen die gebruikmaken van machine learning, omvatten het trainen van de gegevens om inzicht te geven in patronen en om prescriptieve en voorspellende analyses mogelijk te maken, samen met realtime gegevensverwerking om moderne bedrijfsinformatie te bieden om gedegen zakelijke beslissingen te nemen.

3) Continue gegevensstroom: Dit is de infrastructuur die nodig is om grote hoeveelheden data te verwerken. Traditionele methoden die gebruik maken van meerdere technologie-stacks zijn kostbaar en moeilijk te onderhouden. Een datamarktplaats lost die problemen op door de gegevensverwerking te stroomlijnen, eindgebruikers te waarschuwen wanneer nieuwe gegevens beschikbaar zijn en metadatabeheeractiviteiten te creëren. Onmiddellijke voordelen van deze processen zijn onder meer de automatisering van handmatige processen, het waarborgen van zakelijke transparantie en het mogelijk maken van metadata voor breder gebruik door zakelijke partners.

Hoe DataOps een belangrijke rol kan spelen:dag in het leven van een provider

De gezondheidszorgorganisaties van tegenwoordig werken doorgaans met meerdere ongelijksoortige systemen, waaronder de typische complexe platforms voor medische dossiers van ondernemingen. Klinieken en artsenpraktijken gebruiken systemen voor elektronische medische dossiers, terwijl systemen voor geestelijke gezondheidszorg gebruik maken van gezondheidssystemen voor gedragsbeheer.

Hoe DataOps kan helpen:

Zelfvoorzienende enkele gegevensbron: Zodra de gegevens op één locatie zijn gecentraliseerd, zou het DataOps-product automatisch gegevenswijzigingen van de geïntegreerde systemen detecteren en erop reageren. De introductie van nieuwe integraties zou eenvoudig worden geautomatiseerd en zou het gegevensbeheer binnen het gezondheidssysteem stroomlijnen, waardoor gegevens in de hele organisatie kunnen worden bekeken.

Verbeteren van optimalisatie van klinische personeelsbezetting: Door eerdere klinische personeelsgegevens te analyseren en de vraag van patiënten uit het verleden te vergelijken, gebruikt DataOpscan voorspellende modellen om toekomstige personeelsbehoeften te projecteren tegen de verwachte toekomstige vraag. Deze modellering kan worden bereikt door:

• Een eerdere weergave verkrijgen van de datamarktplaats die vergelijkt hoe de vraag overeenkomt met de capaciteit
• Toekomstvoorspellingsmodellen maken op basis van realtime gegevens
  • Maak toekomstige voorspellende patiëntvolumes op basis van historische datavolumes die in de loop van de tijd zijn gemeten, rekening houdend met fluctuaties zoals die veroorzaakt door seizoensgebonden vraag en type procedure.
  • Maak toekomstige toewijzingsmodellen voor personeel om de beschikbaarheid aan te tonen op basis van de toekomstige vraag van patiënten.

Door deze voorspellende modellen te bieden, kan het ziekenhuis ervoor zorgen dat de dagelijkse personeelsbezetting wordt geoptimaliseerd. Deze optimalisatie kan de kosten van overbezetting verlagen en de patiënttevredenheid verhogen in die gevallen waar klinische gebieden doorgaans chronisch onderbemand zijn.

Conclusie

Samenvattend:aangezien veel zorgorganisaties op weg zijn naar datatransformatieprogramma's, zullen ze DataOps als een integraal onderdeel van de algehele digitale strategie moeten opnemen. Het is een transformatieve oplossing die, wanneer correct geïmplementeerd, kan reageren op de steeds veranderende vereisten die nodig zijn om organisaties zo effectief mogelijk te runnen.