Sağlıkta Veri Ambarları
Sağlıkta Veri Ambarları – Sağlık hizmeti sağlayıcıları çok fazla veriyle ilgilenir. Bu veriler genellikle birbirleriyle o kadar iyi iletişim kurmayan çeşitli eski sistemlerde depolanır. Veri tutarsızlıkları sadece sağlık görevlilerinin zamanını tüketmekle kalmaz (düşün: haftada dokuz saat ), aynı zamanda bakımın kalitesini de etkiler. Bunu herkesten daha iyi bilirsiniz: Bir hastanın sağlık açısından neler yaşadığının ve yaşadığının tam bir resmini çizmek, doğru teşhis ve etkili tedaviye doğru atılan ilk adımdır.
Sağlık hizmetleri veri eşitsizliklerini gidermek için tıbbi kuruluşlar, uzun süredir veri yönetimi ve veri analizi sağlayıcılarına yöneliyor . Hedef? Silo halindeki verileri tek bir birleştirilmiş depolamada (bir sağlık hizmeti veri ambarı) bir araya getirin ve içgörüler elde etmek için kullanın.
Bu blog yazısı, sağlık hizmetlerinde bir veri ambarını benimsemenin, teknik özelliklerini yakınlaştırmanın, merkezi bir veri depolamanın tıbbi kuruluşlar için sağlayabileceği değeri vurgulamanın ve üst düzey bir veri ambarı uygulama yol haritası sağlamanın hayati yönlerini kapsar.
Sağlık veri ambarı nedir?
Bir sağlık veri ambarı, elektronik sağlık kayıtları (EHR), elektronik tıbbi kayıtlar (EMR), kurumsal kaynak planlama sistemleri (ERP), radyoloji ve laboratuvar veritabanları veya giyilebilir cihazlar gibi birden çok kaynaktan alınan tüm sağlık bilgileri için merkezi bir havuz görevi görür. Ambardaki veriler, birleşik biçimlendirmeye uyacak şekilde dönüştürülür, böylece ek bir hazırlık gerekmeden analiz için kullanılabilir.
Sağlık ürünleri depolama pazarı: öne çıkanlar
BlueWave Consulting tarafından yapılan bir araştırmaya göre , küresel sağlık veri depolama pazarının 2020’de 3,08 milyar dolardan 2027’ye kadar yüzde 10,7’lik bir CAGR’de 6,12 milyar dolara çıkacağı tahmin ediliyor . Sağlık sektörü oyuncuları arasında veri ambarı çözümlerine artan ilgi, temel olarak aşağıdakilere kadar izlenebilir:
- Sağlık kuruluşları tarafından üretilen dijital veri hacimlerindeki artış
- EMR, EHR ve CPOE’nin daha geniş kullanımı
- Akış verileri üreten bağlı tıbbi cihazların daha kapsamlı bir şekilde benimsenmesi
- COVID-19’un getirdiği gelişmiş işletme verimliliği çağrısı
Dünyanın dört bir yanındaki sağlık kuruluşları bu nedenle veri ambarı çözümlerine giderek daha fazla yatırım yapıyor. Sürekli artan miktarda klinik veriyi yönetmeyle ilgili zorlukları hafifletmeye ve tahmine dayalı analitik , kuralcı analitik ve klinik süreç otomasyonuna dokunarak daha yüksek operasyonel verimliliğe ulaşmayı amaçlarlar.
Bir sağlık hizmeti veri ambarı: değer teklifi
Bir sağlık hizmeti veri ambarının bir tıbbi kuruluş için sağladığı değer üç temel yönden gelir:
Dijitalleştirme ve otomasyon. Sağlık hizmeti sağlayıcıları, sigorta taleplerinden kabul formlarına ve laboratuvar test sonuçlarına kadar her türlü sağlık hizmeti verisine hızlı erişim ile paydaş yolculuklarını optimize eder ve hatta otomatikleştirir .
İnovasyon. Merkezi veri depolamanın yeteneklerinden yararlanan sağlık kuruluşları, tahmine dayalı analitik, kuralcı analitik ve Tıbbi Nesnelerin İnterneti alanlarında yeni kullanım senaryoları uygulayabilir .
Stratejik hedeflere ulaşmak. Sağlık görevlilerinin zamanından tasarruf etmelerini, sağlık operasyonlarını hızlandırmalarını ve analitikten elde edilen bilgileri kullanıma sunmalarını sağlayan sağlık tesisleri, sağlık hizmetlerinin kalitesini iyileştirebilir, daha fazla hastaya ulaşabilir ve bakım sunum seçeneklerinin kapsamını genişletebilir.
Sağlık kurumlarının yukarıdaki fırsatları gerçekleştirmek için klinik veri ambarı ve beraberindeki analitik araçlarından nasıl yararlanabileceğine dair birkaç örnek:
Klinisyenler, hastalıkların ve kronik durumların teşhis ve tedavisinde en iyi uygulamaları belirlemek için birden fazla doktordan elde edilen verileri analiz edebilir. Hastaları daha iyi sonuçlara sahip olan doktorları tespit etmek ve hasta düzeyine inmek daha etkili tedavi protokolleri geliştirmeye yardımcı olabilir.
Tüm hasta verilerine tek bir yerden erişilebilen doktorlar, daha kişiselleştirilmiş bakım planları geliştirebilir.
Anonimleştirilmiş klinik sonuçların şeffaflığı, meslektaşlar arasındaki işbirliğini ve rekabeti teşvik edebilir, böylece sağlık personelini yüksek kaliteli bakım sunmaya motive edebilir.
Sürekli hasta geri bildirim döngülerinden yararlanmak, hastaların ihtiyaçlarına daha hızlı yanıt verilmesine yardımcı olabilir.
Klinisyenler, önleyici bakıma geçişi sağlamak için tarama yöntemlerinin etkinliğini test edebilir.
Doktorlar, salgınları ve kronik durumların alevlenmelerini tahmin etmek için zaman içinde nüfusun sağlığını izleyebilir.
İdare, bir sağlık kuruluşunun ne kadar iyi performans gösterdiğine dair fikir edinebilir, performansın ölçülebileceği kriterler geliştirebilir, finansal yönetimi optimize edebilir ve diğer idari işlemleri kolaylaştırabilir.
Hastaneler ve diğer sağlık kurumları, mevzuata uygunluk kontrolleri de dahil olmak üzere iç yönetim ve dış denetimler için gelişmiş raporlama fırsatlarından yararlanabilir.
Bir sağlık hizmeti veri ambarının mimarisi
Bir sağlık hizmeti veri ambarının mimarisi aşağıdaki katmanlardan oluşur:
Klinik, yönetici, araştırma, kesinlik, hasta tarafından oluşturulan ve dahili ve harici kaynaklardan gelen diğer verilerden oluşan veri kaynağı katmanı
Birden fazla kaynaktan gelen verilerin bir çıkarma, dönüştürme, yükleme (ETL) veya çıkarma, yükleme, dönüştürme (ELT) işleminden geçtiği ve tek, tutarlı bir veri gövdesinde birleştirildiği geçici depolama anlamına gelen aşamalandırma katmanı.
Entegre veriler için merkezi depolama görevi gören veri depolama katmanı. Katman, birden çok konu alanıyla ilgili verileri kapsayabilir veya veri pazarları olarak bilinen belirli alanlara veya bölümlere atanan alt kümelerden oluşabilir.
Tanımlayıcı, tahmine dayalı ve kuralcı analitik için veri analitiği ve iş zekası sistemlerinin yanı sıra raporlama, görselleştirme ve gösterge panosu araçlarını içeren veri analitiği ve raporlama katmanı .
Önceliklendirilecek bir sağlık veri ambarının özellikleri
Doğası gereği hassas olan sağlık verilerinin uygun şekilde işlenmesi gerekir. Bir sağlık hizmeti veri ambarı, hasta güvenliğini garanti altına almak ve sağlık hizmeti sağlayıcılarını olası yükümlülüklerden korumak için özel gereksinimleri karşılamalıdır. Genişliğe özellikle dikkat etmenizi önerdiğimiz özellikler:
Veri güvenliği ve uyumluluğu
HIPAA gibi ABD federal yasaları ve eyalet yasaları, sağlık verilerini yöneten kuruluşların kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri ifşalardan ve yetkisiz kullanımdan korumak için güvenlik önlemleri uygulamasını gerektirir.
Veri güvenliğini sağlamanın güvenilir yolları şunları içerir:
Bir veri yönetimi stratejisi tasarlamak ve hassas bilgilere yetkisiz kişilerce erişilmesini önlemek için veri yönetişim prosedürleri oluşturmak. Veri yönetişimi, salt okunur kopyalar oluşturarak, önceden tanımlanmış erişim haklarına sahip özel kullanıcı grupları ayarlayarak veya kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri şifreleyerek uygulanabilir.
Kullanıcıların belirli veri girişlerini görüntülemesini kısıtlamak için ham düzey izinler ayarlama. Örneğin, hesap veya hasta sahipliğine göre ham düzeyde izinler ayarlamak, belirli bir doktorun hasta kayıtlarına erişmesini sağlarken, yine de her doktorun her hastanın kişisel sağlık bilgilerine erişmesini engeller.
Hassas verilerin bir pano veya rapor aracılığıyla uygunsuz bir şekilde paylaşılmamasını sağlamak için veri analitiği ve BI düzeyinde izinler ayarlama.
Ayrıca, güvenlik açıklarını önlemek ve zamanında kapatmak için sistematik güvenlik açığı değerlendirmeleri yapmanızı öneririz.
Veri Bütünlüğü
Bir ambardaki veriler yalnızca açık, net, doğru ve yerleşik bir veri modeline uyacak şekilde dönüştürüldüğünde değer yaratır. Veri bütünlüğü, ETL veya ELT süreçleri aracılığıyla gerçekleştirilir. İkisi arasındaki kritik fark, ETL ile verilerin hedef sisteme ulaşmadan önce, genellikle hazırlama sunucusunda dönüştürülmesi, ELT ile ise verilerin ambara yüklendikten sonra dönüşüme uğramasıdır. Bir kuruluşun bir veri ambarı üzerinde çalıştırdığı sağlık hizmeti çözümlerinin türlerine bağlı olarak, ETL veya ELT’ye öncelik vermek mantıklıdır.
Bir ETL motorunun uygulanması daha kolaydır ve orta düzeyde veri hacmine sahip kullanım durumları için uygundur. Ancak süreç zaman alıcıdır ve veri hacimleri ile birlikte işlem süresi de büyür.
Bir ELT motoru , büyük miktarda veriyle uğraşan kullanım durumları için iyi bir seçenektir. Ham veriler hedef sisteme bir kez yüklendiğinden, dönüşüm süreci daha hızlıdır ve işleme hızı, gelen verinin hacmine bağlı değildir.
Veri ambarı performansı
Sağlıkla ilgili bilgileri, özellikle de bağlı tıbbi cihazlar tarafından oluşturulan akış verilerini manipüle etme söz konusu olduğunda, hatasız performans hayati önem taşır. Bir sağlık hizmeti veri ambarı, verilerin hızlı ve tutarlı bir şekilde iletilmesini, sorgulanmasını ve alınmasını sağlamak için aşağıdaki özelliklerle güçlendirilebilir:
- Geçici sorguların yanıt sürelerini azaltan ve veri ambarı performansını artıran bitmap dizini oluşturma
- Karmaşık sorgulama işlemlerini birden çok daha küçük, dolayısıyla daha hızlı işlemlere ayırmaya izin veren paralel görev yürütme
- İş yükü taleplerine yanıt olarak dinamik olarak büyüyen veya küçülen bulut depolama ve bilgi işlem gücüne izin veren bulut kaynaklarının esnek ölçeklendirilmesi
- Olası olaylarda olağanüstü durum kurtarmalarını destekleyen otomatik veri yedeklemeleri.
Uygulanacak hayati entegrasyonlar
Bir sağlık hizmeti veri ambarı, aşağıdaki birlikte çalışan bileşenlerden oluşan daha geniş bir ekosistemin parçası olarak hizmet verdiğinde en fazla değeri sağlar:
Bir veri gölü. Yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veriler için bir havuz olan veri gölü, makine öğrenimi modellerinin eğitimi için bir ham veri kaynağı işlevi görebilir.
İş zekası. BI çözümleri , veri ambarında depolanan temizlenmiş ve yapılandırılmış veriler üzerinde çalışabilir, bu da açıklayıcı analitiği etkinleştirir ve karar vermeyi destekler.
Makine öğrenme. Makine öğrenimini sağlık hizmetlerine getirmek , tahmine dayalı ve kuralcı analitiğin gerçekleştirilmesine yardımcı olabilir, teşhis ve tedaviyi teşvik edebilir ve hastane operasyonlarını optimize edebilir.
Bir sağlık hizmeti veri ambarı uygulama yol haritası
Sağlık hizmeti veri ambarı uygulamak, şüphesiz karmaşık bir girişimdir. Sağlık kuruluşlarının sağlık hizmeti depolama çözümlerini kullanıma sunarken karşılaştıkları güçlükleri hafifletmek için bir sağlık hizmeti veri ambarı uygulama yol haritası oluşturduk.
Tüm veri ambarı uygulama süreci dört adıma ayrılabilir.
Planlama
Gelecekteki tüm çabaları tanımlayan tüm veri ambarı geliştirme sürecindeki en önemli adım olan planlama aşaması, bağlamı değerlendirmek ve bir klinik veri ambarını benimsemenin stratejik yönleri üzerinde düşünmekle ilgilenir. Gerçekleştirilecek görevler şunları içerir:
- Veri yönetimi sürecine dahil olan bireylerin ihtiyaçlarını tanımlayın ve veri yönetimi darboğazlarını veya iyileştirme alanlarını ortaya çıkarın
- Mevcut BT altyapısını analiz edin
- Bir veri ambarı uygulayarak ulaşmayı hedeflediğiniz stratejik hedefleri formüle edin ve bunları öğrendiklerinizle eşleştirin
- Gelecekteki bir veri ambarı vizyonunu bir araya getirin ve gelecekteki bir sağlık hizmeti veri ambarı çözümüne ilişkin mevzuata uygunluk, güvenlik ve performans gereksinimleri de dahil olmak üzere kritik işlevsel ve işlevsel olmayan yönleri özetleyen bir benimseme stratejisi taslağı oluşturun
- Vizyonu gerçekleştirmek için gereken altyapı ve insan kaynaklarını planlayın.
Tasarım
Tasarım aşamasında, gelecekteki bir veri ambarının mimarisini oluşturun, veri entegrasyon prosedürlerini tanımlayın, sağlık veri ambarı modeli üzerinde düşünün ve gerekli entegrasyonları planlayın. Daha spesifik olarak,
- Bir veri entegrasyon stratejisine karar verin ve ETL veya ELT süreçlerini tasarlayın.
- Veri modelini tanımlayın:
- Kurumsal veri modeli, birden çok konu alanından gelen verileri birleştirir ve tüm organizasyonun departmanlarından gelen veri setlerini eşleştirmek için ek fırsatlar sunar.
- Data mart modeli, belirli alanlara veya bölümlere ayrılmış alt kümeler içerir.
- Geç bağlanan veri modeli, verileri ayrı kategorilere ayırmaz, ancak serbestçe akmasını sağlayarak veri bilimcilerin hareket halindeyken yeni sorgulama yetenekleri geliştirmesine olanak tanır.
- Tasarım veri doğrulama prosedürleri
- Gerekli entegrasyonları tasarlayın
Geliştirme ve Dağıtım
Geliştirme aşaması, gerekli altyapı bileşenlerinin kullanıma sunulmasını ve veri ambarı yazılımları ile son kullanıcı uygulamalarının kodlanmasını ve uygulanmasını içerir. Devam eden ve taşıma sonrası testler Geliştirme faaliyetlerine eşlik eden devam eden test faaliyetlerinin yanı sıra taşıma sonrası ek doğrulama gereklidir. Taşınan verileri yinelemeler, hatalar, çelişkiler veya yanlışlıklar için doğrulamak için bir dizi kontrol yapılır.
Sonuç Bağlamı
Veri ambarı, değere dayalı, kişiselleştirilmiş bakım sağlamak, genel hasta deneyimini iyileştirmek ve klinik süreçleri optimize etmek için hayati hale geliyor. Pandemi, yalnızca değişim ihtiyacını hızlandırdı ve sağlık verilerinin yönetimine yönelik daha entegre ve düşünceli bir yaklaşıma geçişi ateşledi.
Daha fazla tıbbi kuruluş veri ambarı projeleri başlatırken, bir veri ambarının tek başına her derde deva olmadığını hatırlamak hayati önem taşımaktadır. Bir klinik veri ambarının tam değerini keşfetmek için, organizasyonun stratejik hedefleriyle uyumlu, düşünülmüş bir veri yönetimi stratejisi geliştirmek ve bir veri ambarını daha geniş, birlikte çalışan bir analitik ekosisteminin bir parçası olarak ele almak gerekir.
Tebrikler, bu yazının sonuna geldiniz! Umarım kariyerinizde size yardımcı olacak yeni bir şey öğrenmişsinizdir.
Yeni bir şey öğrendiyseniz veya bu makaleyi okumaktan zevk aldıysanız, başkalarının görebilmesi için lütfen paylaşın. O zamana kadar, bir sonraki yazıda görüşmek üzere! Ayrıca beni Twitter’da @hasanyildiz84 hesabımdan takip edebilirsiniz.
