Komponenten einer modernen Gesundheitsdatenstrategie

Um eine moderne Datenstrategie für das Gesundheitswesen umzusetzen, sollten Sie agile Methoden anwenden, wobei der Schwerpunkt auf der Bereitstellung von Anwendungsfällen liegt, die in direktem Zusammenhang mit der Geschäftsstrategie stehen. Durch die Einführung agiler Datenansätze kann Ihr Unternehmen seine Geschäftsziele schnell erreichen. Eine agile Datenmethodik umfasst:

• Perspektive — Konzentrieren Sie sich auf die Gestaltung und Erstellung stabiler, datengestützter Angebote. Entwickeln Sie Geschäftsanforderungen, die Mitarbeiter an vorderster Front unterstützen, den Aufwand für die Dateneingabe minimieren und das Patientenerlebnis verbessern. Schaffen Sie eine sichere Umgebung, in der Sie Ideen testen, experimentieren und die gewonnenen Erkenntnisse festhalten können. Nutzen Sie diese Lektionen, um future Iterationen voranzutreiben. Behandeln Sie Daten als wichtigen Unternehmenswert und messen Sie ihnen dieselbe Bedeutung bei, die anderen kritischen Ressourcen zugewiesen wird.

• Eigenverantwortung — Führende Unternehmen und Technologieführer teilen sich die Verantwortung für Probleme und Ergebnisse. Sie müssen die strategischen Geschäftsziele für das Unternehmen definieren, einschließlich Behandlungsergebnissen, Kosteneffizienz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Sie können beispielsweise ein Cloud Center of Excellence (CCoE) einrichten, an dem sowohl die Geschäfts- als auch die IT-Leitung beteiligt sind. Ein CCo E trägt dazu bei, gemeinsam Verantwortung zu übernehmen, um die Akzeptanz und Wertschöpfung im Unternehmen zu beschleunigen. Gleichzeitig nutzt ein CCo E das Innovationspotenzial der Cloud und trägt dazu bei, eine gut konzipierte Datenlösung sicherzustellen.

• Datenkompetenz — Förderung der Datenkompetenz durch die Einrichtung eines Datenausschusses, der klinische und betriebliche Vertreter umfasst. Die Leiter der Ausschüsse sollten sich verpflichten, Agilität, Innovation und eine datenorientierte Denkweise im gesamten Unternehmen und in ihren jeweiligen Geschäftsbereichen zu fördern. Erstellen Sie eine Roadmap, die Datenkompetenz und datengesteuerte Geschäftstransformation in Einklang bringt. Schulen und ermutigen Sie die line-of-business Führungskräfte, Systeme zur Entscheidungsunterstützung zu nutzen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

• Steuerung — Richten Sie ein Daten-Governance-Framework ein, das die Richtlinien, Verfahren und Standards für die Datenverwaltung in Ihrem Unternehmen festlegt. Entwickeln Sie Richtlinien für Datenqualität, Datenschutz, Datensicherheit und Datenzugriff. Entwerfen Sie diese Richtlinien, um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu erleichtern. Implementieren Sie das Governance-Framework schrittweise, während Sie geschäftliche Anwendungsfälle implementieren. Schaffen Sie föderierte oder verteilte Governance-Modelle, um nicht verhandelbare Sicherheits-, Datenschutz- und regulatorische Bedenken mit der Notwendigkeit von Innovationen in Einklang zu bringen. Identifizieren Sie zentrale Datenverwaltungsmöglichkeiten (z. B. einen zentralen Patientenindex, einen einheitlichen Datenkatalog). Beurteilen Sie die potenziellen Auswirkungen der Vereinheitlichung multimodaler Daten auf das Unternehmen.

  Gleichzeitig sollte die Unternehmensführung die Demokratisierung von Daten erleichtern, damit diejenigen, die sie benötigen, einen schnellen und intuitiven Zugriff auf Daten haben, sodass sich die Benutzer gestärkt und nicht kontrolliert fühlen. Verwenden Sie speziell entwickelte Compliance-Tools und bewährte Verfahren für das AWS Gesundheitswesen, um die behördlichen Anforderungen effizienter und mit geringerer Belastung für die Mitarbeiter an vorderster Front zu erfüllen. Stellen Sie, wo immer möglich, Self-Service-Tools bereit, um die Auswirkungen auf die Daten- und Analystenteams zu reduzieren.

• Artefakte — Definieren und nutzen Sie Artefakte, die die Zusammenarbeit und den Datenaustausch zwischen verschiedenen Teams und Abteilungen verbessern. Zu den wichtigsten Artefakten gehören Datenkataloge, Datenwörterbücher und Datenmodelle. Wird beispielsweise zum Katalogisieren von Daten verwendet AWS Glue Data Catalog. Nutzen Sie Amazon DataZone AWS Clean Rooms, um spezifische Daten oder Dateneinblicke innerhalb und zwischen Gesundheitsorganisationen auszutauschen, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden oder die HIPAA-Compliance-Anforderungen zu verletzen.

• Datenarchitektur — Entwerfen und verfeinern Sie Ihre Datenarchitektur kontinuierlich. Eine Architektur, die eine moderne Strategie für Gesundheitsdaten unterstützt, sollte multimodale Datenbestände umfassen. Verfolgen Sie einen domänenorientierten Ansatz für den Umgang mit multimodalen Daten, indem Sie die Datenproduzenten innerhalb der Architektur von den Verbrauchern entkoppeln. Ziehen Sie Speicherung, Aufbewahrung und Formatierung in Betracht. Legen Sie Wert auf einfachen Zugriff und einfache Bedienung, die durch ein robustes Metadatenmanagement ermöglicht werden.

  Gesundheitsspezifische Anforderungen wie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Verwaltung von Einwilligungen sollten dazu beitragen, Richtlinien und Verfahren für den Umgang mit Daten festzulegen. Erwägen Sie die Definition der zentralen Datenstandards, die zur eindeutigen Definition von Geschäftseinheiten wie Patienten, Anbietern und Mitarbeitern erforderlich sind. Reduzieren Sie die Prozesskomplexität, indem Sie anonymisierte Datensätze definieren und erstellen, um Anwendungsfälle zu beschleunigen, für die kein Zugriff auf geschützte Gesundheitsinformationen (PHI) erforderlich ist.

• Technologie — Setzen Sie auf eine cloudbasierte Architektur, die speziell auf die jeweiligen Geschäftsanforderungen zugeschnittene Dienste nutzt. Entwickeln Sie Lösungen dort, wo Ihr Unternehmen innovativ sein muss, aber nutzen Sie nach Möglichkeit off-the-shelf Lösungen und Managed Services, um zu reduzieren, dass sich Ihre Teams auf Innovationen konzentrieren können. Verwenden Sie beispielsweise prädiktive Analysen, um gefährdete oder gefährdete Patienten zu identifizieren, um sie proaktiv zu kontaktieren und zu behandeln. Verwenden Sie Amazon Comprehend Medical, um Informationen aus unstrukturierten und halbstrukturierten Daten wie medizinischen Notizen abzufragen und zu extrahieren. Verwenden Sie AWS HealthImaginges, um Mitarbeitern an vorderster Front dabei zu helfen, medizinische Bilder genauer und effizienter zu verarbeiten.

• Demokratisierter Zugriff auf Daten — Fördern Sie die Transparenz und Sichtbarkeit von Unternehmensdaten, indem Sie Katalogisierungstools wie Amazon verwenden. DataZone Diese Tools bieten die Möglichkeit, verfügbare Unternehmensdaten zu durchsuchen und zu untersuchen, Datendefinitionen, Lebenszyklus und Herkunft zu verstehen und Zugriff auf Daten anzufordern.

• Benutzerfreundlichkeit — Der Erfolg Ihrer modernen Strategie für Gesundheitsdaten hängt von der Benutzerfreundlichkeit ab. Beurteilen Sie das unterschiedliche Niveau der Datenkompetenz innerhalb des Unternehmens und entwickeln Sie einen Plan, um die Nutzung durch ein breites Nutzerspektrum zu berücksichtigen. Beurteilen Sie den aktuellen Stand der Datenkompetenz im gesamten Unternehmen, entwickeln Sie einen Lehrplan für Datenkompetenz und identifizieren Sie Projektmöglichkeiten zur Entwicklung von Personal- und Schulungsplänen. Berücksichtigen Sie die folgenden drei allgemeinen Benutzerkategorien, in die Ihre Mitarbeiter fallen könnten, und konzentrieren Sie sich dabei auf deren Bedarf an Schulung und Einführung:

  • Datenfresser — Diese Benutzer sind datenaffin und verfügen über technologische Fähigkeiten, um semikurierte und unkuratierte Datensätze zu untersuchen. Um die Produktivität zu steigern, ist es wichtig, diese Benutzer mit den Tools auszustatten, die sie benötigen. AWS Dienste wie Amazon Athena, Amazon Redshift Spectrum und Amazon SageMaker AI Data Wrangler helfen diesen Benutzern AWS Glue DataBrew, sich mit unterschiedlichen Datensätzen zu verbinden und diese zu integrieren, ohne komplexen Datentechnikcode schreiben zu müssen.

  • Poweruser — Bei diesen Benutzern handelt es sich in der Regel um Fachexperten für Unternehmen (). SMEs Sie kennen sich mit Daten aus, verfügen aber nur über begrenzte technische Fähigkeiten. Sie verlassen sich auf kuratierte Datensätze, um den Wert von Daten zu erschließen. Diese Benutzer profitieren von grafischen Tools, mit denen sie einfache Datenänderungen durchführen und ansprechende Grafiken erstellen können. AWS-Services wie Amazon QuickSight helfen diesen Benutzern dabei, Daten zu untersuchen, zu bearbeiten, zu bereinigen, zu harmonisieren, zu visualisieren und gemeinsam zu nutzen.

  • Verbraucher — Dabei handelt es sich um technisch nicht versierte Führungskräfte und line-of-business Führungskräfte. Diese Benutzer bevorzugen in der Regel vorgefertigte Berichte und interaktive Dashboards. Wenn Sie diesen Benutzern die Möglichkeit geben, Daten unter Anleitung zu untersuchen, können Innovationen und wichtige Geschäftsentscheidungen beschleunigt werden. Generative Business Intelligence (BI) -Tools wie Amazon QuickSight Q, die Interaktionen in natürlicher Sprache ermöglichen, um datenbasierte Erkenntnisse abzuleiten, können dieser Benutzerkategorie helfen.

Insgesamt sollte eine moderne Strategie für Gesundheitsdaten auf Anwendungsfällen und Maßnahmen basieren, die in direktem Zusammenhang mit der Geschäftsstrategie stehen. Sie sollte auch Denkweise, Eigenverantwortung, Artefakte, Unternehmensführung und Technologie als ebenso wichtige Komponenten berücksichtigen. Auf diese Weise kann Ihre Organisation im Gesundheitswesen datengesteuert, agil und in der Lage sein, schnell auf Bedingungen zu reagieren, auf die Ihr Unternehmen keinen Einfluss hat.