DataOps :l'avenir de l'automatisation des soins de santé

DataOps peut aider les organisations de soins de santé à utiliser des pratiques d'analyse de données modernes et à adopter des pratiques commerciales saines qui réduisent efficacement les coûts et augmentent les revenus.

Les organisations de santé sont aux prises avec des problèmes liés aux données. L'incapacité à gérer de gros volumes de données et à en tirer des informations en temps réel les empêche de fonctionner au plus haut niveau d'efficacité. Les données résidant à la fois dans des systèmes internes et externes, l'extraction, l'intégration et la normalisation des données constituent un défi permanent. Les contraintes budgétaires et les problèmes de personnel ajoutent à la complexité, car cela nécessite des ressources pour surveiller et gérer les intégrations. Les organisations de soins de santé portent le poids de ces systèmes mal gérés. Exemple d'utilisation, un changement de version dans un système source qui ne s'intègre pas en temps réel peut entraîner la disparition de données de facturation critiques. Cela pourrait coûter à l'hôpital une perte de revenus importante sous la forme de remboursements manquants en raison d'un dépôt tardif ou, à tout le moins, d'un retard des flux de trésorerie. Tous ces problèmes peuvent être résolus avec l'adoption de DataOps.

DataOps est une percée innovante dans la gestion des données. Les organisations gèrent et exploitent les données pour les organisations de soins de santé plutôt que de simplement concevoir et surveiller les données. Cela leur permet d'utiliser des pratiques d'analyse de données modernes et d'appliquer des pratiques commerciales saines qui réduisent efficacement les coûts et augmentent les revenus.

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Opérations de données

Au niveau macro, DataOps se concentre sur les processus automatisés, le flux de données continu et les portails en libre-service pour l'analyse de données moderne. C'est un changement de paradigme par rapport au monde traditionnel de DevOps. Plutôt que de s'appuyer sur une infrastructure de données pour fournir des analyses descriptives, DataOps utilise des outils de traitement pour surveiller et apprendre en continu des modèles de données et détecter les changements, pour s'autocorriger. Cela permet des analyses améliorées (prédictives et prescriptives), qui fournissent aux entreprises les bonnes informations pour prendre des décisions commerciales en temps réel.

Comment mettre en œuvre DataOps ?

Le cœur de la création d'un programme DataOps repose sur trois ingrédients clés :le développement continu, les opérations continues et le flux de données continu.

1) Développement continu : Cela recherche des modèles répétitifs pour identifier les changements de données et effectuer les corrections de trajectoire nécessaires pour protéger l'intégrité des données et des processus.

Il s'agit d'un changement marqué par rapport aux programmes traditionnels, qui consistent en des moteurs d'intégration statiques configurés pour chaque instance et nécessitent une intervention manuelle pour répondre aux changements de version et de schéma de données. La nouvelle avancée technologique de DataOps a permis une plus grande liberté vis-à-vis de ces processus manuels et une meilleure qualité des données. Les intégrations de données sont conçues pour automatiser et réutiliser les processus de données qui s'adaptent aux variations afin de maintenir le pipeline de données fonctionnant aux niveaux de qualité et d'efficacité les plus élevés.

2) Opérations continues : Cela consiste en une surveillance continue, une identification de la dérive des données et l'application de l'apprentissage automatique pour identifier et répondre aux problèmes de données opérationnels.

• La surveillance continue fournit des outils qui permettent d'utiliser des métriques pouvant être utilisées pour surveiller les performances des processus d'exploitation des données. Ces expositions peuvent effectuer une évaluation de la santé et automatiser les tâches pour apporter les corrections de cap nécessaires.
• L'identification de la dérive des données permet aux opérations de répondre aux changements de schéma et de version sans intervention manuelle.
• Les opérations de données utilisant le machine learning incluent la formation des données pour fournir des informations sur les modèles et permettre des analyses prescriptives et prédictives ainsi que le traitement des données en temps réel pour fournir une intelligence économique moderne permettant de prendre des décisions commerciales judicieuses.

3) Flux de données continu : Il s'agit de l'infrastructure nécessaire pour gérer de grandes quantités de données. Les méthodes traditionnelles utilisant plusieurs piles technologiques sont coûteuses et difficiles à entretenir. Une place de marché de données résout ces problèmes en rationalisant le traitement des données, en alertant les utilisateurs finaux lorsque de nouvelles données sont disponibles et en créant des opérations de gestion des métadonnées. Les avantages immédiats de ces processus incluent l'automatisation des processus manuels, la garantie de la transparence de l'entreprise et l'activation des métadonnées pour une utilisation plus large parmi les partenaires commerciaux.

Comment les DataOps peuvent jouer un rôle important :une journée dans la vie d'un fournisseur

Les organisations de santé d'aujourd'hui exploitent généralement plusieurs systèmes disparates, dont le moindre n'inclut pas les plates-formes de dossiers de santé d'entreprise complexes typiques. Les cliniques et les cabinets médicaux utilisent des systèmes de dossiers médicaux électroniques, tandis que les systèmes de santé mentale utilisent des systèmes de santé à gestion comportementale.

Comment DataOps peut vous aider :

Source de données unique et autonome : Une fois les données centralisées en un seul emplacement, le produit DataOps détecterait et réagirait automatiquement aux changements de données des systèmes intégrés. L'intégration de nouvelles intégrations serait facilement automatisée et rationaliserait la gestion des données au sein du système de santé, permettant aux données d'être visualisées dans l'ensemble de l'organisation.

Améliorer l'optimisation du personnel clinique : En analysant les données passées sur la dotation en personnel clinique et en comparant la demande passée des patients, DataOpscan utilise la modélisation prédictive pour projeter les besoins futurs en personnel par rapport à la demande future anticipée. Cette modélisation peut être réalisée par :

• Obtenir une vue passée du marché des données qui compare la façon dont la demande correspond à la capacité
• Création de futurs modèles prédictifs basés sur des données en temps réel
  • Créer des volumes de patients prédictifs futurs en fonction des volumes de données historiques mesurés au fil du temps tout en tenant compte des fluctuations telles que celles causées par la demande saisonnière et le type de procédure.
  • Créez de futurs modèles d'affectation du personnel pour afficher la disponibilité en fonction de la demande future des patients.

La fourniture de ces modèles prédictifs permet à l'hôpital de s'assurer que les niveaux de dotation en personnel quotidiens sont optimisés. Cette optimisation peut réduire les coûts liés au sureffectif et augmenter la satisfaction des patients dans les cas où les domaines cliniques sont généralement en sous-effectif chronique.

Conclusion

En résumé, comme de nombreuses organisations de soins de santé sont sur la voie de programmes de transformation des données, elles devront inclure DataOps en tant que partie intégrante de la stratégie numérique globale. Il s'agit d'une solution transformatrice qui, lorsqu'elle est correctement mise en œuvre, peut répondre aux exigences en constante évolution nécessaires pour gérer les organisations plus efficacement.