最新のヘルスデータ戦略のコンポーネント

最新の医療データ戦略を実行するには、ビジネス戦略に直接結びついたユースケースの提供に焦点を当てたアジャイル手法を採用します。データにアジャイルなアプローチを採用することで、組織はビジネス目標を迅速に達成できます。データのアジャイル方法には、次のようなものがあります。

• パースペクティブ — 安定したデータ対応サービスを設計および作成することに焦点を当てます。フロントラインワーカーをサポートし、データ入力の負担を最小限に抑え、患者のエクスペリエンスを向上させるビジネス要件を開発します。アイデアのテスト、実験、教訓の収集のための安全な環境を作成します。これらの教訓を参考にして、今後のイテレーションを推進してください。データを重要な組織アセットとして扱い、他の重要なアセットと同じレベルの重要度で対応します。

• 所有権 — ビジネスリーダーとテクノロジーリーダーの間で問題と成果の所有権を共有します。患者の成果、コスト効率、規制コンプライアンスなど、組織の戦略的ビジネス目標を定義する必要があります。例えば、ビジネスと IT の両方のリーダーシップの関与により、Cloud Center of Excellence (CCoE) を確立できます。CCoE は、ビジネスの導入と価値を加速するための共同責任の創出に役立ちます。同時に、CCoE はクラウドのイノベーションの可能性を受け入れ、適切に設計されたデータソリューションを確保するのに役立ちます。

• データリテラシー — 臨床表現と運用表現を含むデータリテラシーを確立することで、データリテラシーを促進します。委員会のリーダーは、組織全体およびそれぞれのビジネスユニット内で、俊敏性、イノベーション、データ指向の考え方を促進することをコミットする必要があります。データリテラシーとデータ駆動型ビジネストランスフォーメーションを整合させるロードマップを作成します。意思決定サポートシステムを使用し、データベースの意思決定を行うようline-of-business業務リーダーをトレーニングし、奨励します。

• ガバナンス – 組織内のデータを管理するためのポリシー、手順、標準を概説するデータガバナンスフレームワークを確立します。データ品質、データプライバシー、データセキュリティ、データアクセスに関するガイドラインを作成します。規制コンプライアンスを容易にするために、これらのガイドラインを設計します。ビジネスユースケースを実装する際に、ガバナンスフレームワークを段階的に実装します。フェデレーティッドガバナンスモデルまたは分散ガバナンスモデルを作成し、交渉不可能なセキュリティ、プライバシー、規制上の懸念とイノベーションの必要性のバランスを取ります。中央データ管理の機会 (中央患者インデックス、統合データカタログなど) を特定します。マルチモーダルデータの統一におけるエンタープライズへの潜在的な影響を評価します。

  同時に、ガバナンスは、データを必要とするユーザーのデータに迅速かつ直感的にアクセスできるようにデータの民主化を促進し、ユーザーが権限を与えられ、制御されていないと実感できるようにする必要があります。ガバナンス要件をより効率的に、フロントラインスタッフへの負担を軽減するために、専用の AWS 医療コンプライアンスツールとベストプラクティスを使用します。可能な限り、データとアナリストチームへの影響を軽減するためのセルフサービスツールを提供します。

• アーティファクト – さまざまなチームや部門間のコラボレーションとデータ共有を改善するアーティファクトを定義して使用します。主要なアーティファクトには、データカタログ、データディクショナリ、データモデルが含まれます。たとえば、 を使用してデータをカタログAWS Glue Data Catalog化します。Amazon DataZone と AWS Clean Roomsを使用して、患者のプライバシーを侵害したり、HIPAA コンプライアンス要件に違反したりすることなく、医療組織内外で特定のデータやデータインサイトを共有できます。

• データアーキテクチャ – データアーキテクチャを設計し、継続的に改善します。最新のヘルスデータ戦略をサポートするアーキテクチャでは、マルチモーダルデータアセットを採用する必要があります。アーキテクチャ内のコンシューマーからデータプロデューサーをデカップリングすることで、マルチモーダルデータを処理するためのドメイン駆動型のアプローチを採用します。ストレージ、保持、形式を検討します。堅牢なメタデータ管理によって容易になる、アクセスと使用のしやすさを重視します。

  規制コンプライアンスや同意管理など、ヘルスケア固有のニーズは、データ処理ポリシーと手順を定義するのに役立ちます。患者、プロバイダー、従業員などの事業体を一意に定義するために必要な中央データ標準を定義することを検討してください。保護対象医療情報 (PHI) へのアクセスを必要としないユースケースの加速に役立つ、識別されていないデータセットを定義して作成することで、プロセスの複雑さを軽減します。

• テクノロジー — ビジネスニーズに基づいて専用のサービスを使用するクラウドベースのアーキテクチャを採用します。組織がイノベーションが必要なソリューションを作成しますが、可能な場合はoff-the-shelfソリューションとマネージドサービスを使用して、チームがイノベーションに集中し続けるようにします。例えば、予測分析を使用して、予防的なアウトリーチとケアのために脆弱またはリスクのある患者を特定します。Amazon Comprehend Medical を使用して、メディカルノートなどの非構造化および半構造化データから情報をクエリおよび抽出します。を使用してAWS HealthImaging、フロントラインワーカーが医療画像をより正確かつ効率的に処理できるようにします。

• データへの民主化されたアクセス — Amazon DataZone などのカタログツールを使用して、組織のデータの透明性と可視性を高めます。これらのツールを使用すると、利用可能な組織データを検索および探索し、データ定義、ライフサイクル、系統を理解し、データへのアクセスをリクエストできます。

• 使いやすさ – 最新のヘルスデータ戦略の成功は、使いやすさによって異なります。組織内のさまざまなレベルのデータリテラシーを評価し、さまざまなユーザーの消費に対処するための計画を立てます。組織全体の現在のデータリテラシーレベルを評価し、データリテラシーのカリキュラムを考案し、スタッフとトレーニング計画を策定するプロジェクトの機会を特定します。トレーニングと導入のニーズに焦点を当てて、スタッフが属する可能性のある次の 3 つの広範なユーザーカテゴリを検討してください。

  • データラングラー – これらのユーザーはデータに精通しており、半精選データセットと未精選データセットを探索するためのテクノロジースキルセットを持っています。生産性を向上させるには、これらのユーザーに必要なツールセットを用意することが重要です。 AWS Amazon Amazon Athena Redshift Spectrum、、Amazon SageMaker AI Data Wrangler などの サービスはAWS Glue DataBrew、複雑なデータエンジニアリングコードを記述することなく、これらのユーザーがさまざまなデータセットに接続して統合するのに役立ちます。

  • パワーユーザー – これらのユーザーは通常、ビジネス分野のエキスパート (SMEs。データに精通していますが、技術的なスキルは限られています。キュレーションされたデータセットに依存して、データの値をロック解除します。これらのユーザーは、グラフィカルなツールを活用して、軽量のデータ変更オペレーションを実行し、魅力的なビジュアルを作成できます。Amazon QuickSight などの AWS サービスは、これらのユーザーがデータを検索、編集、クリーンアップ、調和、視覚化、共有できるようにします。

  • コンシューマー – これらは非技術系のエグゼクティブとline-of-business業務リーダーです。これらのユーザーは、通常、構築済みのレポートとインタラクティブダッシュボードの使用を好みます。これらのユーザーにデータのガイド付き探索を実行する方法を与えることで、イノベーションと重要なビジネス上の意思決定を加速できます。Amazon QuickSight Q などの生成ビジネスインテリジェンス (BI) ツールを使用すると、自然言語によるやり取りでデータベースのインサイトを取得できるため、このユーザーカテゴリに役立ちます。

全体として、最新のヘルスデータ戦略は、ビジネス戦略に直接関連するユースケースとアクションに根付く必要があります。また、考え方、所有権、アーティファクト、ガバナンス、テクノロジーを同様に重要なコンポーネントと見なす必要があります。これにより、医療組織はデータ駆動型になり、機敏になり、組織の制御範囲外の条件に応じて迅速にピボットできるようになります。