DataOps:el futuro de la automatización del cuidado de la salud

DataOps puede ayudar a las organizaciones de atención médica a utilizar prácticas modernas de análisis de datos e impulsar prácticas comerciales sólidas que reduzcan los costos y aumenten los ingresos de manera efectiva.

Las organizaciones de atención médica están lidiando con problemas relacionados con los datos. La incapacidad de manejar grandes volúmenes de datos y obtener información en tiempo real les impide operar con los niveles más altos de eficiencia. Con datos que residen en sistemas internos y externos, extraer, integrar y estandarizar los datos es un desafío continuo. Las restricciones presupuestarias y los problemas de personal se suman a la complejidad, ya que requiere recursos para monitorear y administrar las integraciones. Las organizaciones de atención médica están soportando la peor parte de estos sistemas mal administrados. Un caso de uso en cuestión, un cambio de versión en un sistema de origen que no se integra en tiempo real puede causar la pérdida de datos de facturación críticos. Esto podría costarle al hospital una fuga de ingresos significativa en forma de reembolsos faltantes por presentación tardía o, como mínimo, retraso en los flujos de caja. Todos estos problemas se pueden abordar con la adopción de DataOps.

DataOps es un avance innovador en la gestión de datos. Las organizaciones administran y operan datos para organizaciones de atención médica en lugar de solo diseñar y monitorear los datos. Esto les permite utilizar prácticas modernas de análisis de datos e impulsar prácticas comerciales sólidas que reducen los costos y aumentan los ingresos de manera efectiva.

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Operaciones de datos

A nivel macro, DataOps se enfoca en procesos automatizados, flujo de datos continuo y portales de autoservicio para análisis de datos modernos. Es un cambio de paradigma del mundo tradicional de DevOps. En lugar de depender de la infraestructura de datos para proporcionar análisis descriptivos, DataOps utiliza herramientas de procesamiento para monitorear y aprender continuamente de los patrones de datos y detectar cambios para autocorregirse. Esto permite un análisis mejorado (predictivo y prescriptivo), que equipa a las empresas con la información correcta para tomar decisiones comerciales en tiempo real.

¿Cómo se implementa DataOps?

El núcleo de la creación de un programa DataOps se basa en tres ingredientes clave:desarrollo continuo, operaciones continuas y flujo de datos continuo.

1) Desarrollo continuo: Esto busca patrones repetitivos para identificar cambios en los datos y hacer las correcciones necesarias para proteger la integridad de los datos y los procesos.

Este es un cambio marcado de los programas tradicionales, que consisten en motores de integración estáticos que se configuran para cada instancia y requieren intervención manual para responder a los cambios de versión y esquema de datos. El nuevo avance tecnológico de DataOps ha permitido una mayor libertad de estos procesos manuales y una mayor calidad de los datos. Las integraciones de datos están diseñadas para automatizar y reutilizar procesos de datos que se ajustan a las variaciones para mantener la canalización de datos operando con los niveles más altos de calidad y eficiencia.

2) Operaciones continuas: Esto consiste en monitoreo continuo, identificación de deriva de datos y la aplicación de aprendizaje automático para identificar y responder a problemas de datos operativos.

• El monitoreo continuo proporciona herramientas que permiten el uso de métricas que se pueden usar para monitorear el rendimiento de los procesos de operaciones de datos. Estas exposiciones pueden realizar una evaluación de salud y automatizar tareas para hacer las correcciones de curso necesarias.
• La identificación de deriva de datos permite que las operaciones respondan a los cambios de esquema y versión sin intervención manual.
• Las operaciones de datos que utilizan el aprendizaje automático incluyen el entrenamiento de los datos para proporcionar información sobre patrones y permitir análisis prescriptivos y predictivos junto con el procesamiento de datos en tiempo real para proporcionar inteligencia comercial moderna para impulsar decisiones comerciales acertadas.

3) Flujo continuo de datos: Esta es la infraestructura necesaria para manejar grandes cantidades de datos. Los métodos tradicionales que utilizan múltiples pilas de tecnología son costosos y difíciles de mantener. Un mercado de datos resuelve esos problemas agilizando el procesamiento de datos, alertando a los usuarios finales cuando hay nuevos datos disponibles y creando operaciones de administración de metadatos. Los beneficios inmediatos de estos procesos incluyen la automatización de los procesos manuales, la garantía de la transparencia comercial y la habilitación de los metadatos para un uso más amplio entre los socios comerciales.

Cómo DataOps puede desempeñar un papel importante:un día en la vida de un proveedor

Las organizaciones de atención médica de hoy en día generalmente operan múltiples sistemas dispares, entre los cuales se incluyen las típicas plataformas complejas de registros de salud empresariales. Las clínicas y los consultorios médicos utilizan sistemas de registros médicos electrónicos, mientras que los sistemas de salud mental utilizan sistemas de salud de gestión del comportamiento.

Cómo puede ayudar DataOps:

Única fuente de datos autosuficiente: Una vez que los datos se centralicen en una sola ubicación, el producto DataOps detectará y responderá automáticamente a los cambios de datos de los sistemas integrados. La incorporación de nuevas integraciones se automatizará fácilmente y agilizará la gestión de datos dentro del sistema de salud, lo que permitirá que los datos se vean en toda la organización.

Mejora de la optimización del personal clínico: Mediante el análisis de datos de personal clínico anteriores y la comparación de la demanda anterior de pacientes, DataOpscan utiliza modelos predictivos para proyectar las necesidades futuras de personal frente a la demanda futura anticipada. Este modelado se puede lograr mediante:

• Obtener una vista anterior del mercado de datos que compare cómo la demanda coincide con la capacidad
• Creación de futuros modelos predictivos basados ​​en datos en tiempo real
  • Cree volúmenes de pacientes predictivos futuros basados ​​en volúmenes de datos históricos medidos a lo largo del tiempo, teniendo en cuenta las fluctuaciones, como las causadas por la demanda estacional y el tipo de procedimiento.
  • Cree futuros modelos de asignación de personal para mostrar la disponibilidad en función de la demanda futura de los pacientes.

Proporcionar estos modelos predictivos permite al hospital garantizar que se optimicen los niveles diarios de personal. Esta optimización puede disminuir el costo del exceso de personal y aumentar la satisfacción del paciente en aquellos casos en los que las áreas clínicas suelen tener escasez crónica de personal.

Conclusión

En resumen, dado que muchas organizaciones de atención médica están en el camino de los programas de transformación de datos, deberán incluir DataOps como un componente integral de la estrategia digital general. Es una solución transformadora que, cuando se implementa correctamente, puede responder a los requisitos en constante cambio necesarios para administrar las organizaciones de manera más efectiva.