Componentes de una estrategia moderna de datos de salud

Para aplicar una estrategia moderna de datos de atención médica, adopte metodologías ágiles, centrándose en ofrecer casos de uso que estén directamente relacionados con la estrategia empresarial. Al adoptar enfoques de datos ágiles, su organización puede alcanzar rápidamente sus objetivos empresariales. Una metodología ágil para los datos incluye:

• Perspectiva: céntrese en diseñar y crear ofertas estables y basadas en datos. Desarrolle requisitos empresariales que apoyen a los trabajadores de primera línea, minimicen la carga de entrada de datos y mejoren la experiencia del paciente. Cree un entorno seguro para probar ideas, experimentar y captar las lecciones aprendidas. Utilice estas lecciones para impulsar futuras iteraciones. Trate los datos como un activo organizacional fundamental y asígneles el mismo nivel de importancia que a otros activos críticos.

• Propiedad: comparta la propiedad de los problemas y los resultados entre los líderes empresariales y tecnológicos. Deben definir los objetivos empresariales estratégicos de la organización, incluidos los resultados obtenidos con los pacientes, la rentabilidad y el cumplimiento de las normas. Por ejemplo, puede establecer un centro de excelencia (CCoE) en la nube con la participación de los líderes empresariales y de TI. Una CCo E ayuda a crear una responsabilidad conjunta para acelerar la adopción y el valor empresarial. Al mismo tiempo, una CCo E aprovecha el potencial de innovación de la nube y ayuda a garantizar una solución de datos bien diseñada.

• Alfabetización de datos: promueva la alfabetización de datos mediante el establecimiento de un comité de datos que incluya representantes clínicos y operativos. Los líderes de los comités deben comprometerse a promover la agilidad, la innovación y una mentalidad orientada a los datos en toda la organización y en sus respectivas unidades de negocio. Cree una hoja de ruta que alinee la alfabetización de datos con la transformación empresarial basada en los datos. Capacite y aliente a los line-of-business líderes a utilizar sistemas de apoyo a la toma de decisiones y a tomar decisiones basadas en datos.

• Gobernanza: establezca un marco de gobierno de datos que describa las políticas, los procedimientos y los estándares para administrar los datos dentro de su organización. Desarrolle directrices sobre la calidad de los datos, la privacidad, la seguridad de los datos y el acceso a los datos. Diseñe estas directrices para facilitar el cumplimiento normativo. Implemente el marco de gobierno por etapas a medida que implementa los casos de uso empresarial. Cree modelos de gobierno federados o distribuidos para equilibrar las preocupaciones no negociables en materia de seguridad, privacidad y normativa con la necesidad de innovar. Identifique las oportunidades de administración central de datos (por ejemplo, un índice central de pacientes o un catálogo de datos unificado). Evalúe el posible impacto en la empresa de la unificación de los datos multimodales.

  Al mismo tiempo, la gobernanza debería facilitar la democratización de los datos para que quienes lo necesiten puedan acceder a ellos de forma rápida e intuitiva, ayudando a los usuarios a sentirse empoderados, no controlados. Para cumplir con los requisitos de gobierno de manera más eficiente y con menos carga para el personal de primera línea, utilice las mejores prácticas y herramientas de conformidad AWS sanitaria diseñadas específicamente para ello. Siempre que sea posible, proporcione herramientas de autoservicio para reducir el impacto en los equipos de datos y analistas.

• Artefactos: defina y utilice artefactos que mejoren la colaboración y el intercambio de datos entre diferentes equipos y departamentos. Los artefactos clave incluyen catálogos de datos, diccionarios de datos y modelos de datos. Por ejemplo, se usa AWS Glue Data Catalogpara catalogar datos. Usa Amazon DataZone AWS Clean Roomspara compartir datos específicos o información sobre los datos dentro y entre las organizaciones de atención médica sin comprometer la privacidad de los pacientes ni infringir los requisitos de cumplimiento de la HIPAA.

• Arquitectura de datos: diseñe y perfeccione continuamente su arquitectura de datos. Una arquitectura que respalde una estrategia moderna de datos de salud debe incluir activos de datos multimodales. Adopte un enfoque basado en el dominio para gestionar los datos multimodales separando a los productores de datos de los consumidores dentro de la arquitectura. Considere el almacenamiento, la retención y el formato. Haga hincapié en la facilidad de acceso y uso, facilitada por una sólida gestión de los metadatos.

  Las necesidades específicas de la atención médica, como el cumplimiento de las normas y la gestión del consentimiento, deberían ayudar a definir las políticas y los procedimientos de manejo de datos. Considere la posibilidad de definir los estándares de datos centrales que se requieren para definir de forma única las entidades comerciales, como los pacientes, los proveedores y los empleados. Reduzca la complejidad de los procesos definiendo y creando conjuntos de datos desidentificados para ayudar a acelerar los casos de uso que no requieren acceso a la Información de Salud Protegida (PHI).

• Tecnología: adopte una arquitectura basada en la nube que utilice servicios diseñados específicamente en función de las necesidades empresariales actuales. Cree soluciones donde su organización necesite innovar, pero utilice off-the-shelf soluciones y servicios gestionados siempre que sea posible para reducir la necesidad de mantener a sus equipos centrados en la innovación. Por ejemplo, utilice el análisis predictivo para identificar a los pacientes vulnerables o en riesgo a fin de lograr una cobertura y una atención proactivas. Utilice Amazon Comprehend Medical para consultar y extraer información de datos no estructurados y semiestructurados, como notas médicas. Úselo AWS HealthImagingpara ayudar a los trabajadores de primera línea a procesar las imágenes médicas de forma más precisa y eficiente.

• Acceso democratizado a los datos: promueva la transparencia y la visibilidad de los datos de la organización mediante el uso de herramientas de catalogación como Amazon. DataZone Estas herramientas permiten buscar y explorar los datos organizacionales disponibles, comprender las definiciones, el ciclo de vida y el linaje de los datos, y solicitar acceso a los datos.

• Facilidad de uso: el éxito de su estrategia moderna de datos de salud depende de la facilidad de uso. Evalúe los diferentes niveles de alfabetización de datos dentro de la organización y desarrolle un plan para abordar el consumo entre una amplia gama de usuarios. Evalúe los niveles actuales de alfabetización de datos en toda la organización, diseñe un plan de estudios de alfabetización de datos e identifique las oportunidades de proyectos para desarrollar planes de capacitación y de personal. Considere las siguientes tres categorías generales de usuarios en las que podría estar incluido su personal, centrándose en sus necesidades de formación y adopción:

  • Administradores de datos: estos usuarios son expertos en datos y poseen habilidades tecnológicas para explorar conjuntos de datos semicurados y no seleccionados. Para mejorar la productividad, es esencial equipar a estos usuarios con los conjuntos de herramientas que necesitan. AWS servicios como Amazon Athena, Amazon Redshift Spectrum AWS Glue DataBrewy SageMaker Amazon AI Data Wrangler ayudan a estos usuarios a conectarse a conjuntos de datos dispares e integrarlos sin tener que escribir códigos complejos de ingeniería de datos.

  • Usuarios avanzados: estos usuarios suelen ser expertos en la materia empresarial (). SMEs Son expertos en datos, pero poseen habilidades técnicas limitadas. Se basan en conjuntos de datos seleccionados para aprovechar el valor de los datos. Estos usuarios se benefician de las herramientas gráficas para realizar operaciones sencillas de modificación de datos y crear imágenes atractivas. Los servicios de AWS, como Amazon, QuickSight ayudan a estos usuarios a explorar, editar, limpiar, armonizar, visualizar y compartir datos.

  • Consumidores: son ejecutivos y line-of-business líderes no técnicos. Estos usuarios suelen preferir consumir informes prediseñados y paneles interactivos. Ofrecer a estos usuarios una forma de realizar una exploración guiada de los datos puede acelerar la innovación y las decisiones empresariales fundamentales. Las herramientas de inteligencia empresarial (BI) generativa, como Amazon QuickSight Q, que permiten que las interacciones en lenguaje natural obtengan información basada en datos, pueden ayudar a esta categoría de usuarios.

En general, una estrategia moderna de datos de salud debe basarse en casos de uso y acciones que estén directamente relacionados con la estrategia empresarial. También debe tener en cuenta la mentalidad, la propiedad, los artefactos, la gobernanza y la tecnología como componentes igualmente importantes. De este modo, su organización de atención médica puede basarse en los datos, ser ágil y capaz de adaptarse rápidamente a condiciones que escapan al control de su organización.