Componenti di una moderna strategia di dati sanitari

Per utilizzare una moderna strategia di gestione dei dati sanitari, adotta metodologie agili, con particolare attenzione alla fornitura di casi d'uso direttamente collegati alla strategia aziendale. Adottando approcci agili ai dati, l'organizzazione può raggiungere rapidamente i propri obiettivi aziendali. Una metodologia agile per i dati include:

• Prospettiva: concentrati sulla progettazione e sulla creazione di offerte stabili e basate sui dati. Sviluppa requisiti aziendali che supportino gli operatori in prima linea, riducano al minimo il carico di immissione dei dati e migliorino l'esperienza del paziente. Crea un ambiente sicuro per testare idee, sperimentare e raccogliere le lezioni apprese. Usa queste lezioni per guidare le iterazioni future. Tratta i dati come una risorsa organizzativa fondamentale e attribuisci lo stesso livello di importanza associato ad altre risorse critiche.

• Proprietà: condividi la proprietà dei problemi e dei risultati tra i leader aziendali e quelli tecnologici. Devono definire gli obiettivi aziendali strategici per l'organizzazione, compresi gli esiti per i pazienti, l'efficienza dei costi e la conformità normativa. Ad esempio, è possibile creare un Cloud Center of Excellence (CCoE) coinvolgendo sia la leadership aziendale che quella IT. Una CCo E aiuta a creare una responsabilità congiunta per accelerare l'adozione e il valore aziendale. Allo stesso tempo, una CCo E abbraccia il potenziale di innovazione del cloud e aiuta a garantire una soluzione di dati ben architettata.

• Alfabetizzazione dei dati: promuovi l'alfabetizzazione dei dati istituendo un comitato per i dati che includa la rappresentanza clinica e operativa. I leader dei comitati dovrebbero impegnarsi a promuovere l'agilità, l'innovazione e una mentalità orientata ai dati in tutta l'organizzazione e all'interno delle rispettive unità aziendali. Crea una tabella di marcia che allinei l'alfabetizzazione dei dati e la trasformazione aziendale basata sui dati. Forma e incoraggia i line-of-business leader a utilizzare sistemi di supporto decisionale e a prendere decisioni basate sui dati.

• Governance: stabilisci un framework di governance dei dati che delinei le politiche, le procedure e gli standard per la gestione dei dati all'interno della tua organizzazione. Sviluppa linee guida per la qualità, la privacy dei dati, la sicurezza dei dati e l'accesso ai dati. Progetta queste linee guida per facilitare la conformità normativa. Implementa il framework di governance gradualmente man mano che implementi i casi d'uso aziendali. Crea modelli di governance federati o distribuiti per bilanciare le preoccupazioni non negoziabili in materia di sicurezza, privacy e regolamentazione con la necessità di innovare. Identifica le opportunità di gestione centralizzata dei dati (ad esempio, un indice centrale dei pazienti, un catalogo di dati unificato). Valuta il potenziale impatto sull'azienda unificando i dati multimodali.

  Allo stesso tempo, la governance dovrebbe facilitare la democratizzazione dei dati per un accesso rapido e intuitivo ai dati per coloro che ne hanno bisogno, aiutando gli utenti a sentirsi responsabilizzati e non controllati. Per soddisfare i requisiti di governance in modo più efficiente e con meno oneri per il personale in prima linea, utilizza strumenti e best practice di conformità sanitaria appositamente progettati AWS . Ove possibile, fornisci strumenti self-service per ridurre l'impatto sui team di dati e analisti.

• Artefatti: definisci e utilizza artefatti che migliorano la collaborazione e la condivisione dei dati tra diversi team e reparti. Gli artefatti chiave includono cataloghi di dati, dizionari di dati e modelli di dati. Ad esempio, utilizzare per catalogare i dati. AWS Glue Data Catalog Usa Amazon DataZone AWS Clean Roomsper condividere dati o approfondimenti specifici all'interno e tra le organizzazioni sanitarie senza compromettere la privacy dei pazienti o violare i requisiti di conformità HIPAA.

• Architettura dei dati: progetta e perfeziona continuamente la tua architettura dei dati. Un'architettura che supporti una moderna strategia di dati sanitari dovrebbe includere asset di dati multimodali. Adotta un approccio basato sul dominio alla gestione dei dati multimodali separando i produttori di dati dai consumatori all'interno dell'architettura. Prendi in considerazione l'archiviazione, la conservazione e il formato. Ponete l'accento sulla facilità di accesso e utilizzo, facilitata da una solida gestione dei metadati.

  Le esigenze specifiche dell'assistenza sanitaria, come la conformità normativa e la gestione del consenso, dovrebbero contribuire a definire le politiche e le procedure di gestione dei dati. Prendi in considerazione la definizione degli standard di dati centrali necessari per definire in modo univoco entità aziendali come pazienti, fornitori e dipendenti. Riduci la complessità dei processi definendo e creando set di dati non identificati per accelerare i casi d'uso che non richiedono l'accesso a Protected Health Information (PHI).

• Tecnologia: adotta un'architettura basata sul cloud che utilizza servizi creati appositamente in base alle esigenze aziendali attuali. Crea soluzioni in cui la tua organizzazione ha bisogno di innovare, ma utilizza off-the-shelf soluzioni e servizi gestiti quando possibile per ridurle e mantenere i team concentrati sull'innovazione. Ad esempio, utilizza l'analisi predittiva per identificare i pazienti vulnerabili o a rischio per una sensibilizzazione e un'assistenza proattive. Usa Amazon Comprehend Medical per interrogare ed estrarre informazioni da dati non strutturati e semistrutturati come note mediche. Utilizzalo AWS HealthImagingper aiutare gli operatori in prima linea a elaborare le immagini mediche in modo più accurato ed efficiente.

• Accesso democratizzato ai dati: promuovi la trasparenza e la visibilità dei dati organizzativi utilizzando strumenti di catalogazione come Amazon. DataZone Questi strumenti offrono la possibilità di cercare ed esplorare i dati organizzativi disponibili, di comprendere le definizioni, il ciclo di vita e la derivazione dei dati e di richiedere l'accesso ai dati.

• Facilità d'uso: il successo della tua moderna strategia di dati sanitari dipende dalla facilità d'uso. Valuta i diversi livelli di alfabetizzazione dei dati all'interno dell'organizzazione e sviluppa un piano per affrontare il consumo tra una vasta gamma di utenti. Valuta gli attuali livelli di alfabetizzazione dei dati all'interno dell'organizzazione, elabora un curriculum di alfabetizzazione dei dati e identifica le opportunità di progetto per sviluppare personale e piani di formazione. Prendi in considerazione le seguenti tre ampie categorie di utenti in cui il tuo personale potrebbe rientrare, concentrandoti sulle loro esigenze di formazione e adozione:

  • Addetti alla gestione dei dati: questi utenti sono esperti di dati e possiedono competenze tecnologiche per esplorare set di dati semicurati e non curati. Per migliorare la produttività, è essenziale dotare questi utenti dei set di strumenti di cui hanno bisogno. AWS servizi come Amazon Athena, Amazon Redshift Spectrum AWS Glue DataBrewe SageMaker Amazon AI Data Wrangler aiutano questi utenti a connettersi e integrare set di dati diversi senza dover scrivere complessi codici di ingegneria dei dati.

  • Utenti esperti: questi utenti sono in genere esperti in materia aziendale (). SMEs Sono esperti di dati, ma possiedono competenze tecniche limitate. Si affidano a set di dati selezionati per sbloccare il valore dei dati. Questi utenti traggono vantaggio dagli strumenti grafici per eseguire operazioni leggere di modifica dei dati e creare immagini coinvolgenti. I servizi AWS come Amazon QuickSight aiutano questi utenti a esplorare, modificare, pulire, armonizzare, visualizzare e condividere dati.

  • Consumatori: si tratta di dirigenti e leader non tecnici. line-of-business Questi utenti in genere preferiscono utilizzare report predefiniti e dashboard interattivi. Offrire a questi utenti un modo per eseguire un'esplorazione guidata dei dati può accelerare l'innovazione e le decisioni aziendali critiche. Strumenti di business intelligence generativa (BI) come Amazon QuickSight Q, che consente interazioni in linguaggio naturale per ricavare informazioni basate sui dati, possono aiutare questa categoria di utenti.

Nel complesso, una strategia moderna per i dati sanitari dovrebbe essere radicata in casi d'uso e azioni direttamente collegati alla strategia aziendale. Dovrebbe inoltre considerare la mentalità, la proprietà, gli artefatti, la governance e la tecnologia come componenti altrettanto importanti. In questo modo, l'organizzazione sanitaria può diventare basata sui dati, agile e in grado di reagire rapidamente a condizioni che sfuggono al controllo dell'organizzazione.