DataOps:Die Zukunft der Gesundheitsautomatisierung

DataOps kann Gesundheitsorganisationen dabei helfen, moderne Datenanalysepraktiken einzusetzen und solide Geschäftspraktiken voranzutreiben, die effektiv Kosten senken und Einnahmen steigern.

Organisationen im Gesundheitswesen haben mit datenbezogenen Problemen zu kämpfen. Die Unfähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und Erkenntnisse in Echtzeit abzuleiten, hindert sie daran, mit höchster Effizienz zu arbeiten. Da sich Daten sowohl in internen als auch in externen Systemen befinden, ist das Extrahieren, Integrieren und Standardisieren der Daten eine ständige Herausforderung. Budgetbeschränkungen und Personalprobleme tragen zur Komplexität bei, da Ressourcen zur Überwachung und Verwaltung der Integrationen erforderlich sind. Organisationen des Gesundheitswesens tragen die Hauptlast solcher schlecht verwalteter Systeme. Ein typischer Anwendungsfall:Eine Versionsänderung in einem Quellsystem, das nicht in Echtzeit integriert wird, kann dazu führen, dass wichtige Abrechnungsdaten verloren gehen. Dies könnte dem Krankenhaus erhebliche Einnahmenverluste in Form von fehlenden Erstattungen durch verspätete Einreichungen oder zumindest Verzögerungen bei den Cashflows kosten. All diese Probleme können mit der Einführung von DataOps angegangen werden.

DataOps ist ein innovativer Durchbruch im Datenmanagement. Organisationen verwalten und betreiben Daten für Gesundheitsorganisationen, anstatt die Daten nur zu entwickeln und zu überwachen. Dies ermöglicht es ihnen, moderne Datenanalyseverfahren einzusetzen und solide Geschäftspraktiken voranzutreiben, die effektiv Kosten senken und Einnahmen steigern.

Siehe auch: Veterans Affairs investiert viel in künstliche Intelligenz

DataOps

Auf Makroebene konzentriert sich DataOps auf automatisierte Prozesse, kontinuierlichen Datenfluss und Self-Service-Portale für moderne Datenanalyse. Es ist ein Paradigmenwechsel von der traditionellen Welt der DevOps. Anstatt sich auf die Dateninfrastruktur zu verlassen, um deskriptive Analysen bereitzustellen, verwendet DataOps Verarbeitungstools, um Datenmuster zu überwachen und kontinuierlich aus ihnen zu lernen und Änderungen zu erkennen, um sich selbst zu korrigieren. Dies ermöglicht erweiterte Analysen (vorhersagend und präskriptiv), die Unternehmen mit den richtigen Informationen ausstatten, um Geschäftsentscheidungen in Echtzeit zu treffen.

Wie implementiert man DataOps?

Der Kern des Aufbaus eines DataOps-Programms beruht auf drei Hauptbestandteilen:kontinuierliche Entwicklung, kontinuierlicher Betrieb und kontinuierlicher Datenfluss.

1) Kontinuierliche Weiterentwicklung: Dieser sucht nach sich wiederholenden Mustern, um Datenänderungen zu erkennen und notwendige Kurskorrekturen vorzunehmen, um die Integrität der Daten und der Prozesse zu schützen.

Dies ist eine deutliche Abkehr von den herkömmlichen Programmen, die aus statischen Integrationsmaschinen bestehen, die für jede Instanz eingerichtet werden und manuelle Eingriffe erfordern, um auf Versions- und Datenschemaänderungen zu reagieren. Der neue technologische Fortschritt von DataOps hat eine größere Freiheit von diesen manuellen Prozessen und eine verbesserte Datenqualität ermöglicht. Datenintegrationen sind darauf ausgelegt, Datenprozesse zu automatisieren und wiederzuverwenden, die sich an Variationen anpassen, um die Datenpipeline auf höchstem Qualitäts- und Effizienzniveau zu halten.

2) Dauerbetrieb: Dies umfasst die kontinuierliche Überwachung, die Identifizierung von Datenabweichungen und die Anwendung von maschinellem Lernen, um Probleme mit Betriebsdaten zu erkennen und darauf zu reagieren.

• Kontinuierliche Überwachung bietet Tools, die die Verwendung von Metriken ermöglichen, die zur Überwachung der Leistung der Datenoperationsprozesse verwendet werden können. Diese Expositionen können eine Gesundheitsbewertung durchführen und Aufgaben automatisieren, um notwendige Kurskorrekturen vorzunehmen.
• Die Identifizierung von Datenabweichungen ermöglicht es dem Betrieb, auf Schema- und Versionsänderungen ohne manuellen Eingriff zu reagieren.
• Datenoperationen, die maschinelles Lernen nutzen, umfassen das Training der Daten, um Einblicke in Muster zu geben und präskriptive und prädiktive Analysen zusammen mit Datenverarbeitung in Echtzeit zu ermöglichen, um moderne Business Intelligence bereitzustellen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

3) Kontinuierlicher Datenfluss: Dies ist die Infrastruktur, die für die Verarbeitung großer Datenmengen erforderlich ist. Herkömmliche Methoden, die mehrere Technologie-Stacks verwenden, sind kostspielig und schwer zu warten. Ein Datenmarktplatz löst diese Probleme, indem er die Datenverarbeitung rationalisiert, Endbenutzer benachrichtigt, wenn neue Daten verfügbar sind, und Metadatenverwaltungsvorgänge erstellt. Zu den unmittelbaren Vorteilen dieser Prozesse gehören die Automatisierung manueller Prozesse, die Gewährleistung der Geschäftstransparenz und die Ermöglichung einer breiteren Nutzung von Metadaten durch Geschäftspartner.

Wie DataOps eine bedeutende Rolle spielen kann:Tag im Leben eines Anbieters

Die heutigen Gesundheitsorganisationen betreiben in der Regel mehrere unterschiedliche Systeme, zu denen nicht zuletzt die typischen komplexen Plattformen für Gesundheitsakten von Unternehmen gehören. Kliniken und Arztpraxen verwenden elektronische Krankenaktensysteme, während Systeme für psychische Gesundheit Verhaltensmanagement-Gesundheitssysteme verwenden.

So kann DataOps helfen:

Eigenständige einzige Datenquelle: Sobald die Daten an einem einzigen Ort zentralisiert sind, erkennt das DataOps-Produkt automatisch Datenänderungen aus den integrierten Systemen und reagiert darauf. Das Onboarding neuer Integrationen wäre einfach zu automatisieren und würde die Datenverwaltung innerhalb des Gesundheitssystems rationalisieren, sodass Daten im gesamten Unternehmen angezeigt werden können.

Verbesserung der klinischen Personaloptimierung: Durch die Analyse früherer klinischer Personaldaten und den Vergleich des früheren Patientenbedarfs verwendet DataOpscan Vorhersagemodelle, um den zukünftigen Personalbedarf mit dem antizipierten zukünftigen Bedarf zu prognostizieren. Diese Modellierung kann erreicht werden durch:

• Erhalten einer vergangenen Ansicht vom Datenmarkt, die vergleicht, wie die Nachfrage mit der Kapazität übereinstimmt
• Erstellen zukünftiger Vorhersagemodelle basierend aufEchtzeitdaten
  • Erstellen Sie zukünftige prädiktive Patientenvolumina basierend auf historischen Datenvolumina, die im Laufe der Zeit gemessen wurden, und berücksichtigen Sie dabei Schwankungen, die beispielsweise durch saisonale Nachfrage und Art des Eingriffs verursacht werden.
  • Erstellen Sie zukünftige Personalzuweisungsmodelle, um die Verfügbarkeit basierend auf der zukünftigen Patientennachfrage anzuzeigen.

Durch die Bereitstellung dieser Vorhersagemodelle kann das Krankenhaus sicherstellen, dass die tägliche Personalausstattung optimiert wird. Diese Optimierung kann Kosten durch Überbesetzung verringern und die Patientenzufriedenheit in den Fällen erhöhen, in denen klinische Bereiche typischerweise chronisch unterbesetzt sind.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass viele Gesundheitsorganisationen auf dem Weg zu Datentransformationsprogrammen sind und DataOpsas als integralen Bestandteil der digitalen Gesamtstrategie einbeziehen müssen. Es ist eine transformative Lösung, die bei richtiger Implementierung auf die sich ständig ändernden Anforderungen reagieren kann, die erforderlich sind, um Organisationen am effektivsten zu führen.