Processo decisionale informato con Healthcare Analytics

I prodotti indicati sono intesi come esempi di quanto è stato fornito in casi specifici. Ogni dispositivo/prodotto medico è progettato per rispettare le normative della geografia in cui viene utilizzato. Tuttavia, non possiamo garantirne la disponibilità o la conformità in altre aree specifiche. Per soddisfare le esigenze regionali possono essere necessari adattamenti locali.

Nel settore sanitario, i sottoprodotti delle sfide passate (asset di dati e innovazione) ci stanno aiutando a immaginare un futuro in cui i medici abbiano gli strumenti per prevedere i risultati sanitari e prendere decisioni informate. Immagina un futuro in cui le organizzazioni possano risparmiare risorse e i responsabili politici possano agire rapidamente durante una crisi nel settore della salute pubblica, come un picco nei casi di influenza. Stiamo per assistere a una trasformazione sanitaria in cui questo futuro sta diventando realtà. Grazie ad analisi avanzate, standard informativi e cartelle cliniche olistiche, le decisioni basate sui dati stanno diventando la norma, producendo attività efficienti e risultati ottimizzati.

I dati sono interdisciplinari

I dati aiutano pazienti, fornitori e ricercatori a sostenere l’infrastruttura sanitaria complessiva della nostra società. Ad esempio, l'analisi dei dati ha aiutato le parti interessate del settore sanitario ad affrontare la pandemia di COVID-19 e a migliorare la loro risposta alla crisi nell’ambito della salute pubblica. Ma che dire dei dati provenienti da applicazioni diverse, come processo di approvvigionamento, cartelle cliniche elettroniche e altri sistemi informativi clinici o persino la gestione del capitale umano? In che modo si incanalano nel mondo clinico al fine di usarli per l'analisi avanzata e il processo decisionale?

Le organizzazioni usano da molto tempo fonti di dati diverse, messe a disposizione da fornitori, pagatori e organizzazioni farmaceutiche, con applicazioni SaaS e on-premise. Questi sistemi hanno consentito la trasformazione, ma hanno anche creato inavvertitamente archivi di dati isolati. I dati sanitari intrappolati in molti sistemi non possono facilmente spostarsi con i pazienti che scelgono di cambiare fornitore. Inoltre, la cartella clinica longitudinale, presa in esame per fornire una migliore assistenza ai pazienti, è suddivisa e frammentata. Immagina di dovere reinserire tutti i contatti, le applicazioni e altri dati personali ogni volta che acquisti un nuovo telefono. Se non fosse per il cloud, ogni nuovo acquisto telefonico sarebbe impegnativo. I dati isolati sulla salute dei pazienti possono avere un impatto negativo sulla loro vita.

È utile riunire tutti i dati in un unico punto centralizzato, ma è altrettanto importante che tali dati siano logici, comprensibili, accessibili e selezionati per potere essere usati. Per essere utili i dati devono essere normalizzati. I dati provenienti da più fonti, strutturati o non strutturati, pre-elaborati o non elaborati, devono essere olisticamente accessibili in modo da poter essere analizzati per ottenere insight significativi.

Data Lakehouse: un percorso verso l'interoperabilità

Comprendere il contesto dei dati è fondamentale per un processo decisionale informato. I dati generati dalle applicazioni aziendali sono molto preziosi ma raramente completamente utilizzati. Puoi ottenere insight su origini dati diverse, come transazioni elettroniche, visite in ufficio e trascrizioni telefoniche, utilizzando servizi come Data Lakehouse su Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Un lakehouse semplifica l'accesso ai dati da più applicazioni e fonti e consente una modellazione dei dati sofisticata. L'interoperabilità è supportata non solo a causa delle strutture o della semantica dei dati, ma anche a causa del contesto e della rilevanza dei dati.

I dati storici degli archivi, della ricerca, dell'Internet of Things (IoT) o delle cartelle cliniche elettroniche sono "congelati", ovvero intrappolati in sistemi, fax o su carta. Questi dati non sono stati ottimizzati. Da qualche parte, ci sono dati dei dispositivi di dieci anni fa o dati genomici acquisiti cinque anni fa. Queste informazioni sono state trasformate in dati significativi nell'attuale situazione di salute del paziente? L'utilizzo di dati storici anonimizzati nella modellazione predittiva può aiutare a scoprire insight sulla salute di un paziente. La combinazione di dati attuali, dati in tempo reale e dati storici rende la modellazione predittiva più efficace e affidabile.

I dati del paziente appartengono al paziente. Le organizzazioni di tutto il mondo devono garantire la più elevata sicurezza dei dati dei pazienti. Attraverso le leggi sulla sovranità dei dati (il prossimo sviluppo naturale della sicurezza dei dati) i Paesi garantiscono la sicurezza delle informazioni dei propri cittadini.. In questo modo si può alimentare la fiducia nel sistema sanitario, consentendo ai pazienti di verificare il trattamento dei loro dati.

I dati anonimi tutelano la privacy e possono avere un impatto positivo sulla vita, quando condivisi con i ricercatori delle sperimentazioni cliniche. Quando si aggregano i dati, le soluzioni devono essere flessibili e tenere conto delle normative sulla governance dei dati.

Azioni per prepararsi a soluzioni di analisi avanzate:

• Scegli un'area in cui puoi migliorare i risultati
• Identifica le lacune nei processi e nei metodi di erogazione delle cure
• Utilizza la gestione delle modifiche per colmare queste lacune
• Implementa le procedure di gestione delle modifiche in tutti i reparti in cui il valore aggiunto è maggiore
• Individua le fonti dei dati, verifica la fedeltà dei dati e i metadati, la sintassi e la semantica utilizzati
• Sviluppa competenze relative alla data science e alla nuova tecnologia sanitaria AI/ML
• Sfrutta le soluzioni di analisi che colmano le lacune e migliorano i risultati

Immaginare soluzioni future

I fornitori devono affrontare una miriade di sfide quando forniscono assistenza, dalla mancanza di risorse allo stress e al burnout dei medici. Inoltre gli operatori sanitari vedono solo un quadro frammentato del paziente, perché i relativi fascicoli sanitari sono dispersi in diversi sistemi. I medici passano il tempo a mettere insieme i pezzi, cercando di fornire cure olistiche ai pazienti. Tutto questo sta cambiando. L’analisi dei dati sta aprendo la strada alla possibilità di salvare vite nel settore sanitario.

La modellazione predittiva e l'intelligenza artificiale stanno interconnettendo i dati nell'intero ecosistema per ottenere insight significativi sulla salute da dati globali, gestione del capitale umano e sistemi clinici, tra le altre fonti. Grazie all’efficacia dell'intelligenza artificiale, gli ospedali possono prevedere e gestire il flusso dei pazienti nelle stagioni influenzali e adeguare di conseguenza le risorse, promuovendo la flessibilità nei programmi e riducendo il burnout del personale. Attraverso la diagnostica predittiva, possono curare meglio i pazienti, ottimizzare il tempo dei medici e fornire maggiori insight nel punto di cura. Attraverso la medicina di precisione basata sull'intelligenza artificiale e insight interventistici per i pazienti con criteri di salute simili, i fornitori possono dedicare meno tempo ricomporre informazioni frammentate e più tempo a curare i pazienti.

Una qualità più elevata delle cure e interventi più efficaci producono risultati migliori per i pazienti, oltre a ridurre le spese generali. Le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale e sull'analisi dei dati possono consentire un accesso equo alle cure migliori, specifiche per ogni paziente, di qualità superiore e con un costo ridotto. Con la convergenza delle tecnologie, ovvero AI e ML, potremo passare a una nuova realtà in grado di accrescere l'esperienza umana nel settore sanitario.

Dove l'arte del possibile e la realtà si incontrano

Il futuro dell'assistenza sanitaria sta nei dati che ci circondano. La maggior parte delle organizzazioni sanitarie possiede i dati di cui ha bisogno per la trasformazione, incorporati nelle applicazioni in tutta l'azienda, sepolti nei silos di dati e dietro ore di consolidamento manuale. L'arte del possibile incontra la realtà nella trasformazione del panorama sanitario a livello di dati, nell’apertura degli archivi di dati isolati e nella disponibilità di insight inestimabili per le persone giuste, nel posto giusto e al momento giusto.