10 min czytania

Potęga mapowania danych w opiece zdrowotnej: korzyści, przypadki użycia i przyszłe trendy

Analityka danych

Opieka zdrowotna

Trendy

Potęga mapowania danych w opiece zdrowotnej: korzyści, przypadki użycia i przyszłe trendy

As the healthcare industry and its supporting technologies rapidly expand, an immense amount of data and information is generated. Statistics show that about 30% of the world’s data volume is attributed to the healthcare industry, with a projected growth rate of nearly 36% by 2025. This indicates that the growth rate is far beyond that of other industries such as manufacturing, financial services, and media and entertainment.

Dane te mają ogromny potencjał, aby poprawić opiekę nad pacjentami, usprawnić badania i zoptymalizować operacje opieki zdrowotnej. Jednak efektywne wykorzystanie tego bogactwa danych stanowi poważne wyzwanie. W tym miejscu wkracza mapowanie danych.

W tym wpisie na blogu badamy koncepcję mapowania danych w branży opieki zdrowotnej, podkreślając jej zalety i analizując praktyczne zastosowania na rzeczywistych przykładach.

Czym jest mapowanie danych w opiece zdrowotnej

Mapowanie danych w opiece zdrowotnej to proces dopasowywania danych medycznych z różnych systemów informatycznych, takich jak EMR/EHR, do ujednoliconego formatu. Umożliwia to świadczeniodawcom dostęp do danych pacjentów i ich efektywne wykorzystanie. Proces ten obejmuje tworzenie szczegółowej mapy oprogramowania lub planu wszystkich danych w ekosystemie oprogramowania opieki zdrowotnej.

Dane dotyczące opieki zdrowotnej często pochodzą z różnych źródeł, w tym z elektronicznej dokumentacji medycznej, urządzeń do noszenia, systemów obrazowania medycznego i systemów rozliczeniowych. Każde z tych źródeł może wykorzystywać różne formaty i standardy, co utrudnia integrację i interpretację danych. Mapowanie danych ma na celu przezwyciężenie tej złożoności i fragmentacji wspólnej dla systemów danych opieki zdrowotnej.

Uzyskaj większą kontrolę nad ekosystemem danych opieki zdrowotnej dzięki mapowaniu danych

Mapowanie danych w opiece zdrowotnej: przypadki użycia

Mapowanie danych jest zazwyczaj częścią procesu migracji danych w ramach większych projektów. W opiece zdrowotnej jest ono stosowane w różnych obszarach, ale istnieją pewne wspólne scenariusze.

Migracja danych

Migracja danych odnosi się do przenoszenia danych z jednego systemu do drugiego, często spowodowanego przejściem na nowy system, aktualizacją istniejącego lub działaniami związanymi z transformacją cyfrową, takimi jak przejście do systemów w chmurze. Mapowanie danych zapewnia zgodność między polami danych w różnych systemach, bezbłędny transfer i utrzymanie spójności danych z oryginałem.

Integracja danych

Integracja danych obejmuje łączenie danych z różnych źródeł w jednym miejscu, co jest szczególnie ważne dla firm korzystających z wielu systemów zarządzania danymi. Mapowanie danych odgrywa kluczową rolę w integracji, ponieważ tworzy pomosty między systemami wykorzystującymi dane, zapewniając ich spójność i dokładność.

Transformacja danych

Data transformation involves converting data from one format to another to enhance its usability and facilitate analysis. Data mapping allows you to create a unified format for data from diverse sources. For instance, when moving time and date data from a spreadsheet to a database, it can be converted to the standard “month, day, year” format.

Wdrażanie narzędzi do raportowania

Wiele rozwiązań do raportowania wykorzystuje unikalną terminologię i struktury danych, więc firmy muszą dostosować swoje dane, aby pasowały. Mapowanie danych pozwala firmom zsynchronizować swoje dane z terminologią i strukturą narzędzi do raportowania. Pomaga określić, jakie dane są potrzebne do konkretnych analiz i raportów, dzięki czemu podejmowanie decyzji jest bardziej świadome.

Elektroniczna wymiana danych

Electronic data interchange (EDI) automates document exchange between companies, optimizing processes, cutting costs, and boosting efficiency. In this case, data mapping specifies the data used in documents, where it’s located, and how it’s transformed to match partner systems.

Korzyści z mapowania danych w opiece zdrowotnej

Według firmy Gartner, dane niskiej jakości kosztują organizacje średnio $12,9 miliona rocznie. To z kolei prowadzi do bardziej złożonych ekosystemów danych i niedokładnego podejmowania decyzji. Dzięki mapowaniu danych dostawcy usług medycznych mogą poprawić jakość opieki, zminimalizować wydatki, poprawić wyniki pacjentów i podejmować skuteczne decyzje oparte na danych.

Lepsza opieka nad pacjentem

By matching data from different sources, healthcare providers gain a better understanding of a patient’s health profile, including allergies, medications, and past treatments. This leads to faster referrals, minimized delays, and decreased administrative burdens, resulting in cost savings and increased patient satisfaction.

Interoperacyjność

Interoperability ensures that doctors and other healthcare professionals can access the complete picture of a patient’s health information, even if it’s spread across different systems. This leads to better-informed decisions, improved care coordination, and better patient outcomes.

Oszczędność kosztów

W rozliczeniach opieki zdrowotnej powszechne jest ręczne wprowadzanie danych, co prowadzi do błędów i zaniżania lub zawyżania rachunków. Mapowanie danych automatyzuje transfer danych między różnymi systemami, redukując te błędy i standaryzując formaty w celu łatwiejszego przetwarzania ubezpieczeń.

Zgodność z przepisami

Organizacje opieki zdrowotnej mogą wykorzystać mapowanie danych w celu uproszczenia zgodności z przepisami, takimi jak HIPAA. Mapując elementy danych do określonych standardów, mogą zapewnić dokładność, bezpieczeństwo i prywatność chronionych informacji zdrowotnych.

Spostrzeżenia oparte na danych

Przyjmując mapowanie danych, organizacje opieki zdrowotnej mogą przeprowadzać kompleksową analizę danych i identyfikować obszary optymalizacji zasobów. Te spostrzeżenia umożliwiają im bardziej efektywne przydzielanie personelu i sprzętu, obniżanie kosztów operacyjnych i maksymalne wykorzystanie zasobów.

Badania i rozwój

Naukowcy mogą wykorzystywać mapowanie danych do przeprowadzania zakrojonych na szeroką skalę prób klinicznych i badań naukowych. Pozwala im to identyfikować trendy we wzorcach i związkach chorób, przewidywać zapotrzebowanie na zasoby i opracowywać skuteczniejsze strategie opieki zdrowotnej.

“Mapowanie danych w opiece zdrowotnej jest niezbędnym elementem świadomego podejmowania decyzji. Łączy różne źródła w jedno repozytorium, co pomaga usprawnić diagnostykę, spersonalizować leczenie i zwiększyć wydajność systemu opieki zdrowotnej. Ostatecznie jest to inwestycja w poprawę jakości życia, obniżenie kosztów oraz opiekę zdrowotną opartą na danych i skoncentrowaną na pacjencie”.

Anastasia Ilkevich,

Menedżer portfela w sektorze opieki zdrowotnej i technologii medycznych / Account Manager

Rzeczywiste przykłady mapowania danych w opiece zdrowotnej

Epic’s EHR software is utilized by more than 305 million patients worldwide. At the core of seamless data exchange lies data mapping. This technology enables healthcare providers to exchange information effortlessly and deliver enhanced, personalized care.

Epic’s unified electronic medical record integrates doctor’s appointments, test results, scans, and more, providing physicians with a comprehensive view to make informed decisions.

Pacjenci również odnoszą korzyści z korzystania z systemu Epic. Mogą z łatwością śledzić swoją drogę do zdrowia i wygodnie udostępniać swoje dane innym świadczeniodawcom.

Merative, wcześniej znana jako IBM Watson Health, wykorzystuje sztuczną inteligencję, analizę danych i przetwarzanie w chmurze do opracowywania produktów i usług dla branży opieki zdrowotnej, ułatwiając badania medyczne i poprawiając opiekę nad pacjentami.

Dopasowywanie danych umożliwia firmie Merative integrację danych pacjentów z różnych instytucji w celu pogłębienia badań. Zapewnia również dokładność i standaryzację danych w celu dokładnej analizy AI, prowadząc do lepszych decyzji dotyczących opieki zdrowotnej.

InterSystems’ HealthShare platform solves the issue of data silos in healthcare. By utilizing data mapping, HealthShare seamlessly integrates and aggregates patient information from various sources like electronic medical records and imaging systems.

The company’s technology manages over 1 billion medical records worldwide, providing support to all 20 institutions recognized as Top Hospitals by U.S. News & World Report.

Redox specializes in healthcare data integration, building bridges between organizations, applications, and data sources. They leverage data mapping to optimize data exchange, ensuring secure access and exchange of patient information across systems. With a track record of over 11 billion healthcare data transactions and a network spanning 6,700 connected entities, Redox provides seamless data exchange with 99.95% uptime. They enable seamless healthcare interoperability by facilitating real-time, bidirectional data exchange across multiple environments. Additionally, Redox enables legacy standards transformation to meet industry standards.

Masz trudności z uzyskaniem całościowego obrazu swoich pacjentów lub optymalizacją operacji?

Nasi eksperci mogą pomóc we wdrożeniu rozwiązań do mapowania danych w celu ułatwienia wymiany danych, poprawy koordynacji opieki i uzyskania cennych informacji.

Skontaktuj się z nami już dziś

Mapowanie danych w kosztach wdrożenia opieki zdrowotnej

Mapowanie danych w opiece zdrowotnej ma zasadnicze znaczenie dla integracji różnych systemów, poprawy opieki nad pacjentem i zwiększenia wydajności operacyjnej. Pomyślne wdrożenie wymaga jednak starannego rozważenia związanych z tym kosztów.

While there’s an initial investment in data mapping, the long-term benefits often outweigh this. Determining the precise price can be challenging, as it depends on various factors.

Złożoność źródeł danych

Format danych

Różnice strukturalne systemu

Bieżąca konserwacja

Wielkość i skład zespołu

Czas trwania projektu

Przyszłe trendy w mapowaniu danych w opiece zdrowotnej

W miarę jak opieka zdrowotna staje się coraz bardziej oparta na danych, przyszłe trendy obejmują zwiększoną interoperacyjność, analitykę opartą na sztucznej inteligencji, integrację blockchain w celu zapewnienia bezpieczeństwa danych oraz modelowanie predykcyjne dla medycyny spersonalizowanej. Istnieje jednak kilka kluczowych trendów, które należy obserwować.

Semantyczne mapowanie danych

Mapowanie danych zazwyczaj obejmuje konwersję formatu danych (np. CSV na XML) w celu zapewnienia kompatybilności. Semantyczne mapowanie danych ma na celu zrozumienie znaczenia danych. Wykorzystuje on ontologie i wykresy logiczne, aby lepiej zrozumieć relacje między punktami danych. Umożliwia to dokładniejsze porównywanie i analizę danych, prowadząc do rozwoju spersonalizowanej medycyny i poprawy wyników leczenia pacjentów.

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja

Large datasets often contain inconsistencies or missing information. However, machine learning algorithms excel at handling this data, finding patterns and relationships within medical records. Additionally, AI can adapt to ever-changing data formats and sources, ensuring that the mapping system is dynamic and adaptable. This will lead to the development of new data-matching rules that can capture more nuances, providing deeper insights for research and decision-making.

Mapowanie danych dla IoT

Data mapping often involves sending all data to the cloud for analysis. However, with IoT devices generating a constant stream of vital signs and sensor readings, this approach is not practical. That’s where edge computing comes in handy. It processes important data right on the devices or gateways. This enables real-time analysis and immediate action, such as triggering alerts for abnormal readings.

Dane przestrzenne

Spatial data integration in healthcare combines information on services provided and location. This allows the identification of where cases are clustered, where resources are insufficient, and how social factors affect healthcare. It will help improve healthcare delivery and decision-making and predict trends in healthcare.

Podsumowanie

Mapowanie danych ma kluczowe znaczenie dla zarządzania ogromną ilością generowanych danych dotyczących opieki zdrowotnej. Dzięki mapowaniu danych świadczeniodawcy opieki zdrowotnej mogą zapewnić bardziej świadomą opiekę, zmniejszyć liczbę błędów i koszty operacyjne oraz spersonalizować plany leczenia. W rezultacie opieka zdrowotna jest bardziej wydajna, skuteczna i skoncentrowana na pacjencie.

However, successful implementation requires careful planning and experience. Our team of experts can help you navigate the complexities of the process and ensure a seamless transition. If you’re interested in learning more about data mapping, its potential benefits for your business, and how we can help you leverage it for positive change, don’t hesitate to get in touch with us.

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

What is data mapping in healthcare, and why is it important?

Mapowanie danych w opiece zdrowotnej jest często wykorzystywane do wymiany użytecznych informacji między dwoma lub więcej systemami, takimi jak EMR lub EHR, w określonym celu. Zebrane informacje mogą być wykorzystywane do analiz opartych na zbiorach danych, analiz predykcyjnych, testowania leków, badań pacjentów, studiów przypadków i innych.

How does data mapping benefit healthcare organizations?

Mapowanie danych ułatwia koordynację opieki i procesy decyzyjne. Usprawnia również agregację danych z wielu źródeł, takich jak EMR lub EHR, do zadań takich jak analiza wydajności i prognozowanie trendów. Ponadto mapowanie danych pomaga chronić dane pacjentów, zapewniając zgodność z przepisami dotyczącymi prywatności, takimi jak HIPAA i RODO.

Is data mapping in healthcare secure and compliant with privacy regulations?

Prawidłowo przeprowadzone mapowanie danych w służbie zdrowia nadaje priorytet bezpieczeństwu i zgodności z przepisami. Wymaga to szyfrowania danych przy użyciu solidnych algorytmów i przechowywania ich w chronionym środowisku, z dostępem ograniczonym tylko do upoważnionego personelu. Ponadto zgodność z przepisami dotyczącymi prywatności, takimi jak HIPAA i RODO, pozwala na stosowanie dodatkowych środków bezpieczeństwa, takich jak kontrola dostępu, regularne audyty i szkolenia personelu w zakresie najlepszych praktyk ochrony danych.

Anastasia Ilkevich CTO

Data: 18 stycznia 2024 roku

Anastasia Ilkevich CTO

Data: 18 stycznia 2024 roku

Spis treści

Oceń ten artykuł:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 opinii)

Powiązane treści

Skontaktuj się z nami!

Zadzwoń lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

Telefon

Wiadomość Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.

Nagraj wiadomość głosową na temat projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć

W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

Co będzie dalej?

Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.