DataOps: революция в автоматизации здравоохранения для эффективности затрат и роста выручки

DataOps может помочь организациям здравоохранения использовать современные практики аналитики данных и двигать здравые бизнес-практики, которые эффективно снижают затраты и увеличивают выручку.

Организации здравоохранения борются с проблемами, связанными с данными. Неспособность обрабатывать большие объемы данных и получать инсайты в реальном времени мешает им работать на наивысших уровнях эффективности. С данными, находящимися как во внутренних, так и во внешних системах, извлечение, интеграция и стандартизация данных — это постоянная проблема. Бюджетные ограничения и проблемы с персоналом добавляют сложности, так как это требует ресурсов для мониторинга и управления интеграциями. Организации здравоохранения несут главные потери от таких нерационально управляемых систем. Пример использования: изменение версии в исходной системе, которая не интегрируется в реальном времени, может привести к потере критических биллинговых данных. Это может стоить больнице значительной утечке выручки в виде отсутствующих возмещений из-за поздней подачи или, как минимум, задержки денежных потоков. Все эти проблемы могут быть решены с внедрением DataOps.

DataOps — это инновационный прорыв в управлении данными. Организации управляют и эксплуатируют данные для организаций здравоохранения, а не просто проектируют и мониторят данные. Это позволяет им использовать современные практики аналитики данных и двигать здравые бизнес-практики, которые эффективно снижают затраты и увеличивают выручку.

См. также: Министерство дела ветеранов делает большие инвестиции в искусственный интеллект

DataOps

На макроуровне DataOps фокусируется на автоматизированных процессах, непрерывном потоке данных и порталах самообслуживания для современной аналитики данных. Это смена парадигмы от традиционного мира DevOps. Вместо того чтобы полагаться на инфраструктуру данных для поставки описательной аналитики, DataOps использует инструменты обработки для мониторинга и непрерывного обучения из паттернов данных и обнаружения изменений для самокоррекции. Это обеспечивает расширенную аналитику (предсказательную и прескриптивную), которая оснащает бизнес правильной информацией для принятия бизнес-решений в реальном времени.

Как внедрить DataOps?

Ядро построения программы DataOps опирается на три ключевых ингредиента: непрерывную разработку, непрерывные операции и непрерывный поток данных.

1) Непрерывная разработка: Это ищет повторяющиеся паттерны для выявления изменений данных и внесения необходимых корректировок для защиты целостности данных и процессов.

Это заметный сдвиг от традиционных программ, состоящих из статических движков интеграции, настроенных для каждого экземпляра и требующих ручного вмешательства для реагирования на изменения версий и схем данных. Новый технологический прогресс DataOps позволил большую свободу от этих ручных процессов и повысил качество данных. Интеграции данных строятся для автоматизации и повторного использования процессов данных, которые адаптируются к вариациям, чтобы конвейер данных работал на наивысшем качестве и уровнях эффективности.

2) Непрерывные операции: Это состоит из непрерывного мониторинга, выявления дрейфа данных и применения машинного обучения для выявления и реагирования на операционные проблемы с данными.

• Непрерывный мониторинг предоставляет инструменты, позволяющие использовать метрики для мониторинга производительности процессов операций с данными. Эти воздействия могут выполнять оценку здоровья и автоматизировать задачи для внесения необходимых корректировок.
• Выявление дрейфа данных позволяет операциям реагировать на изменения схем и версий без ручного вмешательства.
• Операции с данными, использующие машинное обучение, включают обучение данных для предоставления инсайтов о паттернах и позволяют прескриптивную и предсказательную аналитику вместе с обработкой данных в реальном времени для предоставления современной бизнес-интеллекта для принятия здравых бизнес-решений.

3) Непрерывный поток данных: Это инфраструктура, необходимая для обработки больших объемов данных. Традиционные методы, использующие множественные технологические стеки, дороги и трудно поддерживать. Рыночное место данных решает эти проблемы, упрощая обработку данных, оповещая конечных пользователей, когда новые данные доступны, и создавая операции управления метаданными. Немедленные преимущества этих процессов включают автоматизацию ручных процессов, обеспечение бизнес-прозрачности и включение метаданных для более широкого использования среди бизнес-партнеров.

Как DataOps может играть значительную роль: день в жизни провайдера

Современные организации здравоохранения обычно эксплуатируют множество разрозненных систем, не в последнюю очередь включая типичные сложные платформы корпоративных медицинских записей. Клиники и врачебные практики используют системы электронных медицинских записей (EMR), в то время как системы психического здоровья используют системы управления поведенческим здоровьем.

Как DataOps может помочь:

Самодостаточный единый источник данных: После того как данные централизованы в одно место, продукт DataOps автоматически обнаруживает и реагирует на изменения данных из интегрированных систем. Онбординг новых интеграций легко автоматизируется и упрощает управление данными в системе здравоохранения, позволяя просматривать данные по всей организации.

Улучшение оптимизации клинического персонала: Анализируя прошлые данные о клиническом персонале и сравнивая прошлый спрос пациентов, DataOps может использовать предиктивное моделирование для прогнозирования будущих потребностей в персонале против ожидаемого будущего спроса. Это моделирование может быть достигнуто:

• Получением прошлого представления от рыночного места данных, сравнивающим, как спрос соответствует мощности
• Созданием будущих предиктивных моделей на основе данных в реальном времени
  • Создание будущих прогнозных объемов пациентов на основе исторических объемов данных, измеренных во времени с учетом колебаний, вызванных сезонным спросом и типом процедуры.
  • Создание будущих моделей распределения персонала для показа доступности на основе будущего спроса пациентов.

Предоставление этих предиктивных моделей позволяет больнице гарантировать, что ежедневные уровни персонала оптимизированы. Эта оптимизация может снизить затраты от избыточного персонала и повысить удовлетворенность пациентов в тех случаях, когда клинические области обычно хронически недозаполнены.

Заключение

Подводя итог, поскольку многие организации здравоохранения находятся на пути программ трансформации данных, им нужно включить DataOps как неотъемлемый компонент общей цифровой стратегии. Это трансформационное решение, которое, когда внедряется правильно, может реагировать на постоянно меняющиеся требования, необходимые для наиболее эффективного управления организациями.