DataOps:будущее автоматизации здравоохранения

DataOps может помочь организациям здравоохранения использовать современные методы анализа данных и внедрить надежные методы ведения бизнеса, которые эффективно сокращают расходы и увеличивают доходы.

Медицинские организации борются с проблемами, связанными с данными. Неспособность обрабатывать большие объемы данных и получать ценную информацию в режиме реального времени не позволяет им работать с максимальной эффективностью. Поскольку данные хранятся как во внутренних, так и во внешних системах, извлечение, интеграция и стандартизация данных являются постоянной задачей. Бюджетные ограничения и проблемы с персоналом усложняют задачу, поскольку требуются ресурсы для мониторинга и управления интеграциями. Медицинские организации несут основную тяжесть таких плохо управляемых систем. Пример использования:изменение версии в исходной системе, которая не интегрируется в режиме реального времени, может привести к потере важных данных для выставления счетов. Это может стоить больнице значительной утечки доходов в виде недостающих возмещений из-за несвоевременной подачи документов или, по крайней мере, задержки денежных потоков. Все эти проблемы могут быть решены с внедрением DataOps.

DataOps — это инновационный прорыв в управлении данными. Организации управляют и оперируют данными для организаций здравоохранения, а не просто разрабатывают и отслеживают данные. Это позволяет им использовать современные методы анализа данных и внедрять эффективные методы ведения бизнеса, которые эффективно сокращают расходы и увеличивают доходы.

См. также: Управление по делам ветеранов вкладывает большие средства в искусственный интеллект

Операции с данными

На макроуровне DataOps фокусируется на автоматизированных процессах, непрерывном потоке данных и порталах самообслуживания для современной аналитики данных. Это изменение парадигмы традиционного мира DevOps. Вместо того, чтобы полагаться на инфраструктуру данных для обеспечения описательной аналитики, DataOps использует инструменты обработки для мониторинга и непрерывного изучения шаблонов данных и обнаружения изменений для самокоррекции. Это обеспечивает расширенную аналитику (прогнозную и предписывающую), которая снабжает предприятия нужной информацией для принятия бизнес-решений в режиме реального времени.

Как реализовать DataOps?

В основе построения программы DataOps лежат три ключевых компонента:непрерывная разработка, непрерывные операции и непрерывный поток данных.

1) Непрерывное развитие: Это ищет повторяющиеся шаблоны, чтобы идентифицировать изменения данных и вносить коррективы, необходимые для защиты целостности данных и процессов.

Это заметный отход от традиционных программ, которые состоят из статических механизмов интеграции, настроенных для каждого экземпляра и требующих ручного вмешательства для реагирования на изменения версии и схемы данных. Новые технологические достижения DataOps позволили отказаться от этих ручных процессов и повысить качество данных. Интеграция данных предназначена для автоматизации и повторного использования процессов обработки данных, которые адаптируются к вариациям, чтобы конвейер данных работал с высочайшим уровнем качества и эффективности.

2) Непрерывная работа: Это включает в себя непрерывный мониторинг, идентификацию дрейфа данных и применение машинного обучения для выявления проблем с операционными данными и реагирования на них.

• Непрерывный мониторинг предоставляет инструменты, позволяющие использовать метрики, которые можно использовать для мониторинга производительности процессов операций с данными. Эти воздействия могут выполнять оценку состояния здоровья и автоматизировать задачи для внесения необходимых корректировок курса.
• Идентификация дрейфа данных позволяет операциям реагировать на изменения схемы и версии без ручного вмешательства.
• Операции с данными, использующие машинное обучение, включают в себя обучение данных, чтобы получить представление о шаблонах и обеспечить предписывающую и предиктивную аналитику наряду с обработкой данных в реальном времени, чтобы предоставить современные бизнес-аналитики для принятия обоснованных бизнес-решений.

3) Непрерывный поток данных: Это инфраструктура, необходимая для обработки больших объемов данных. Традиционные методы, использующие несколько технологических стеков, дороги и сложны в обслуживании. Рынок данных решает эти проблемы, оптимизируя обработку данных, предупреждая конечных пользователей о появлении новых данных и создавая операции по управлению метаданными. К непосредственным преимуществам этих процессов относятся автоматизация ручных процессов, обеспечение прозрачности бизнеса и возможность более широкого использования метаданных деловыми партнерами.

Как DataOps может сыграть важную роль:день из жизни поставщика услуг

В современных организациях здравоохранения обычно используется несколько разрозненных систем, не последняя из которых включает в себя типичные сложные корпоративные платформы медицинских карт. Клиники и врачебные кабинеты используют системы электронных медицинских карт, в то время как системы охраны психического здоровья используют системы управления поведением.

Как DataOps может помочь:

Самостоятельный единый источник данных: Как только данные будут централизованы в одном месте, продукт DataOps будет автоматически обнаруживать и реагировать на изменения данных из интегрированных систем. Добавление новых интеграций будет легко автоматизировано и упростит управление данными в системе здравоохранения, позволяя просматривать данные во всей организации.

Улучшение оптимизации клинического персонала: Анализируя прошлые данные клинического персонала и сравнивая прошлый спрос пациентов, DataOpscan использует прогностическое моделирование для прогнозирования будущих потребностей в персонале в сравнении с ожидаемым будущим спросом. Это моделирование может быть выполнено следующим образом:

• Получение прошлого представления с рынка данных, которое позволяет сравнить, насколько спрос соответствует емкости.
• Создание прогнозных моделей будущего на основе данных в реальном времени
  • Создавайте будущие прогнозируемые объемы пациентов на основе объемов исторических данных, измеренных с течением времени, с учетом колебаний, например, вызванных сезонным спросом и типом процедуры.
  • Создайте будущие модели распределения персонала, чтобы показать доступность на основе будущего спроса пациентов.

Предоставление этих прогностических моделей позволяет больнице оптимизировать ежедневную численность персонала. Эта оптимизация может снизить затраты из-за чрезмерного укомплектования штатов и повысить удовлетворенность пациентов в тех случаях, когда клинические подразделения обычно хронически недоукомплектованы персоналом.

Заключение

Таким образом, поскольку многие организации здравоохранения находятся на пути программ преобразования данных, им необходимо будет включить DataOps в качестве неотъемлемого компонента общей цифровой стратегии. Это преобразующее решение, которое при правильном внедрении может отвечать постоянно меняющимся требованиям, необходимым для наиболее эффективной работы организаций.