DataOps:o futuro da automação de saúde

O DataOps pode ajudar as organizações de saúde a usar práticas modernas de análise de dados e conduzir práticas de negócios sólidas que reduzem custos e aumentam as receitas de forma eficaz.

As organizações de saúde estão enfrentando problemas relacionados a dados. A incapacidade de lidar com grandes volumes de dados e obter insights em tempo real está impedindo que eles operem nos mais altos níveis de eficiência. Com os dados residindo em sistemas internos e externos, extrair, integrar e padronizar os dados é um desafio contínuo. Restrições orçamentárias e problemas de pessoal aumentam a complexidade, pois exigem recursos para monitorar e gerenciar as integrações. As organizações de saúde estão sofrendo o impacto desses sistemas mal gerenciados. Um caso de uso em questão, uma mudança de versão em um sistema de origem que não se integra em tempo real pode fazer com que dados críticos de cobrança desapareçam. Isso pode custar ao hospital uma perda significativa de receita na forma de reembolsos perdidos por atraso no arquivamento ou, no mínimo, atraso nos fluxos de caixa. Todos esses problemas podem ser resolvidos com a adoção do DataOps.

DataOps é um avanço inovador em gerenciamento de dados. As organizações gerenciam e operam dados para organizações de saúde, em vez de apenas projetar e monitorar os dados. Isso permite que eles utilizem práticas modernas de análise de dados e conduzam práticas de negócios sólidas que efetivamente reduzem os custos e aumentam as receitas.

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Operações de dados

Em um nível macro, o DataOps se concentra em processos automatizados, fluxo de dados contínuo e portais de autoatendimento para análises de dados modernas. É uma mudança de paradigma do mundo tradicional do DevOps. Em vez de depender da infraestrutura de dados para fornecer análises descritivas, a DataOps usa ferramentas de processamento para monitorar e aprender continuamente com os padrões de dados e detectar alterações para autocorreção. Isso permite análises aprimoradas (preditivas e prescritivas), que equipam as empresas com as informações certas para tomar decisões de negócios em tempo real.

Como implementar DataOps?

O núcleo da construção de um programa DataOps depende de três ingredientes principais:desenvolvimento contínuo, operações contínuas e fluxo de dados contínuo.

1) Desenvolvimento contínuo: Isso procura padrões repetidos para identificar alterações de dados e fazer correções de curso necessárias para proteger a integridade dos dados e dos processos.

Essa é uma mudança marcante em relação aos programas tradicionais, que consistem em mecanismos de integração estáticos que são configurados para cada instância e exigem intervenção manual para responder às alterações de versão e esquema de dados. O novo avanço tecnológico do DataOps permitiu maior liberdade desses processos manuais e maior qualidade dos dados. As integrações de dados são construídas para automatizar e reutilizar processos de dados que se ajustam a variações para manter o pipeline de dados operando nos mais altos níveis de qualidade e eficiência.

2) Operações contínuas: Isso consiste em monitoramento contínuo, identificação de desvio de dados e aplicação de aprendizado de máquina para identificar e responder a problemas de dados operacionais.

• O monitoramento contínuo fornece ferramentas que permitem o uso de métricas que podem ser utilizadas para monitorar o desempenho dos processos de operações de dados. Essas exposições podem realizar uma avaliação de saúde e automatizar tarefas para fazer as correções de curso necessárias.
• A identificação de desvio de dados permite que as operações respondam a alterações de esquema e versão sem intervenção manual.
• As operações de dados que utilizam o aprendizado de máquina incluem o treinamento dos dados para fornecer insights sobre padrões e permitir análises prescritivas e preditivas, juntamente com processamento de dados em tempo real, para fornecer inteligência de negócios moderna para orientar decisões de negócios sólidas.

3) Fluxo de dados contínuo: Esta é a infraestrutura necessária para lidar com grandes quantidades de dados. Os métodos tradicionais que utilizam várias pilhas de tecnologia são caros e difíceis de manter. Um mercado de dados resolve esses problemas simplificando o processamento de dados, alertando os usuários finais quando novos dados estão disponíveis e criando operações de gerenciamento de metadados. Os benefícios imediatos desses processos incluem a automação de processos manuais, garantindo a transparência dos negócios e habilitando metadados para uso mais amplo entre os parceiros de negócios.

Como o DataOps pode desempenhar um papel significativo:Dia na vida de um Provedor

As organizações de saúde de hoje normalmente operam vários sistemas diferentes, incluindo as plataformas típicas de registros de saúde corporativos complexos. Clínicas e consultórios médicos utilizam sistemas de Registro Médico Eletrônico, enquanto os sistemas de saúde mental usam sistemas de saúde de gerenciamento comportamental.

Como o DataOps pode ajudar:

Fonte única de dados autossustentável: Uma vez que os dados são centralizados em um único local, o produto DataOps detectaria e responderia automaticamente às alterações de dados dos sistemas integrados. A integração de novas integrações seria facilmente automatizada e simplificaria o gerenciamento de dados dentro do sistema de saúde, permitindo que os dados fossem visualizados em toda a organização.

Melhorar a otimização da equipe clínica: Ao analisar dados de pessoal clínico anteriores e comparar a demanda anterior de pacientes, o DataOpscan usa modelagem preditiva para projetar necessidades futuras de pessoal em relação à demanda futura prevista. Essa modelagem pode ser realizada por:

• Obter uma visão anterior do mercado de dados que compara como a demanda corresponde à capacidade
• Criação de modelos preditivos futuros com base em dados em tempo real
  • Crie volumes futuros de pacientes preditivos com base em volumes de dados históricos medidos ao longo do tempo, considerando flutuações, como aquelas causadas pela demanda sazonal e pelo tipo de procedimento.
  • Crie futuros modelos de alocação de pessoal para mostrar a disponibilidade com base na demanda futura do paciente.

Fornecer esses modelos preditivos permite que o hospital garanta que os níveis diários de pessoal sejam otimizados. Essa otimização pode diminuir o custo do excesso de pessoal e aumentar a satisfação do paciente nos casos em que as áreas clínicas são tipicamente cronicamente insuficientes.

Conclusão

Em resumo, como muitas organizações de saúde estão no caminho dos programas de transformação de dados, elas precisarão incluir o DataOps como um componente integral da estratégia digital geral. É uma solução transformadora que, quando implementada corretamente, pode responder aos requisitos em constante mudança necessários para administrar as organizações com mais eficácia.