DataOps: healthcare-automatisering revolutioneren voor kostenefficiëntie en omzetgroei

DataOps kan gezondheidszorgorganisaties helpen moderne data-analytics-praktijken te benutten en zakelijke praktijken te drijven die effectief kosten verlagen en omzet verhogen.

Gezondheidszorgorganisaties worstelen met data-gerelateerde kwesties. De onvermogen om grote volumes data te hanteren en realtime inzichten af te leiden, verhindert hen om op de hoogste efficiëntieniveaus te opereren. Met data die in zowel interne als externe systemen woont, is het extraheren, integreren en standaardiseren van de data een lopende uitdaging. Budgettaire beperkingen en bemanningskwesties voegen complexiteit toe, aangezien het resources vereist om de integraties te monitoren en beheren. Gezondheidszorgorganisaties dragen de last van dergelijke mismanagede systemen. Een use case in het punt, een versieverandering in een bronsysteem dat niet in realtime integreert, kan kritieke factureringsdata laten verdwijnen. Dit kan het ziekenhuis significante omzetlekken kosten in de vorm van ontbrekende vergoedingen door late indiening, of op zijn minst, vertraging in cashflows. Al deze kwesties kunnen aangepakt worden met de adoptie van DataOps.

DataOps is een innovatieve doorbraak in datamanagement. Organisaties managen en opereren data voor gezondheidszorgorganisaties in plaats van alleen de data te engineeren en te monitoren. Dit stelt hen in staat moderne data-analytics-praktijken te benutten en zakelijke praktijken te drijven die effectief kosten verlagen en omzet verhogen.

Zie ook: Veteranen Zaken Investeren Groot In Kunstmatige Intelligentie

DataOps

Op macro-niveau richt DataOps zich op geautomatiseerde processen, continue dataflow en self-service portals voor moderne data-analytics. Het is een paradigmaverschuiving van de traditionele wereld van DevOps. In plaats van te vertrouwen op datainfrastructuur om beschrijvende analytics te leveren, gebruikt DataOps verwerkingstools om data patronen continu te monitoren en te leren en veranderingen te detecteren, om zichzelf te corrigeren. Dit maakt verbeterde analytics (voorspellend en voorschrijvend) mogelijk, wat bedrijven voorziet van de juiste informatie om realtime zakelijke beslissingen te nemen.

Hoe implementeert men DataOps?

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

1) Continue ontwikkeling: Dit zoekt herhalende patronen om datawijzigingen te identificeren en noodzakelijke koerscorrecties door te voeren om de integriteit van de data en de processen te beschermen.

Dit is een duidelijke verschuiving van traditionele programma's, die bestaan uit statische integratiemotoren die voor elk exemplaar ingesteld zijn en handmatige interventie vereisen om te reageren op versie- en dataschema-wijzigingen. De nieuwe technologische vooruitgang van DataOps heeft meer vrijheid van deze handmatige processen mogelijk gemaakt en de data-kwaliteit verhoogd. Dataintegraties zijn gebouwd om data-processen te automatiseren en her te gebruiken die zich aanpassen aan variaties om de datapijp op de hoogste kwaliteit- en efficiëntieniveaus te laten opereren.

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

• Continue monitoring biedt tools die het gebruik van metrics toelaten die gebruikt kunnen worden om de prestaties van de data-operatieprocessen te monitoren. Deze exposities kunnen een gezondheidsbeoordeling uitvoeren en taken automatiseren om noodzakelijke koerscorrecties te maken.
• Data drift identificatie stelt operaties in staat om te reageren op schema- en versiewijzigingen zonder handmatige interventie.
• Data operaties die machine learning benutten, omvatten het trainen van de data om inzicht te geven in patronen en voorschrijvende en voorspellende analytics samen met realtime dataverwerking toe te laten om moderne business intelligence te leveren die zakelijke beslissingen stuurt.

3) Continue dataflow: Dit is de infrastructuur nodig om grote hoeveelheden data te hanteren. Traditionele methoden die meerdere technologiestacks benutten, zijn kostbaar en moeilijk te onderhouden. Een datamarktplaats lost die problemen op door dataverwerking te stroomlijnen, eindgebruikers te alarmeren wanneer nieuwe data beschikbaar is, en metadata-management operaties te creëren. Directe voordelen van deze processen omvatten automatisering van handmatige processen, het waarborgen van zakelijke transparantie, en het inschakelen van metadata voor breder gebruik onder zakelijke partners.

Hoe DataOps een significante rol kan spelen: Dag in het leven van een Provider

Vandaag opereren gezondheidszorgorganisaties typisch meerdere uiteenlopende systemen, niet het minst wat de typische complexe enterprise health records platforms betreft. Klinieken en huisartsenpraktijken gebruiken Electronic Medical Record-systemen, terwijl geestelijke gezondheidszorgsystemen behavioral management health systemen gebruiken.

Hoe DataOps kan helpen:

Zelf-onderhoudende single source of data: Eenmaal data gecentraliseerd in een enkele locatie, zou het DataOps-product automatisch datawijzigingen van de geïntegreerde systemen detecteren en reageren. Onboarding van nieuwe integraties zou gemakkelijk geautomatiseerd worden en zou datamanagement binnen het gezondheidssysteem stroomlijnen, waardoor data over de hele organisatie bekeken kan worden.

Klinische bemanning optimaliseren: Door eerdere klinische bemanningsdata te analyseren en te vergelijken met eerdere patiëntenvraag, kan DataOps voorspellende modellen gebruiken om toekomstige bemanningsbehoeftes te projecteren tegen verwachte toekomstige vraag. Deze modellering kan bereikt worden door:

• Een verleden overzicht te verkrijgen van de datamarktplaats die vergelijkt hoe vraag capaciteit matcht
• Toekomstige voorspellende modellen creëren gebaseerd op realtime data
  • Toekomstige voorspellende patiëntenvolumes creëren gebaseerd op historische datavolumes gemeten over tijd rekening houdend met fluctuaties zoals die veroorzaakt door seizoensgebonden vraag en type procedure.
  • Toekomstige bemanningsallocatiemodellen creëren om beschikbaarheid te tonen gebaseerd op toekomstige patiëntenvraag.

Het leveren van deze voorspellende modellen stelt het ziekenhuis in staat om ervoor te zorgen dat dagelijkse bemanningsniveaus geoptimaliseerd zijn. Deze optimalisatie kan kosten van overbemanning verlagen en patiënttevredenheid verhogen in die gevallen waarin klinische gebieden typisch chronisch onderbemend zijn.

Conclusie

Samenvattend, naarmate veel gezondheidszorgorganisaties op het pad zijn van datatransformatieprogramma's, zullen ze DataOps als een integraal onderdeel van de algehele digitale strategie moeten opnemen. Het is een transformationele oplossing, die, wanneer correct geïmplementeerd, kan reageren op steeds veranderende vereisten die nodig zijn om organisaties het effectiefst te runnen.