DataOps: Merevolusi Otomasi Kesehatan untuk Efisiensi Biaya dan Pertumbuhan Pendapatan

DataOps dapat membantu organisasi kesehatan menggunakan praktik analitik data modern dan mendorong praktik bisnis yang sehat yang secara efektif mengurangi biaya dan meningkatkan pendapatan.

Organisasi kesehatan sedang menghadapi masalah terkait data. Ketidakmampuan untuk menangani volume data yang besar dan menghasilkan wawasan real-time mencegah mereka untuk beroperasi pada tingkat efisiensi tertinggi. Dengan data yang tinggal di sistem internal dan eksternal, mengekstrak, mengintegrasikan, dan menstandarkan data adalah tantangan yang berkelanjutan. Keterbatasan anggaran dan masalah staf menambah kompleksitas, karena memerlukan sumber daya untuk memantau dan mengelola integrasi. Organisasi kesehatan menanggung beban dari sistem yang tidak terelola dengan baik. Sebuah contoh, perubahan versi di sistem sumber yang tidak terintegrasi secara real-time dapat menyebabkan data penagihan kritis hilang. Ini bisa mengakibatkan kebocoran pendapatan yang signifikan bagi rumah sakit dalam bentuk pengembalian yang hilang karena pengajuan terlambat atau, setidaknya, penundaan dalam arus kas. Semua masalah ini dapat diatasi dengan adopsi DataOps.

DataOps adalah inovasi terobosan dalam manajemen data. Organisasi mengelola dan mengoperasikan data untuk organisasi kesehatan daripada hanya merancang dan memantau data. Ini memungkinkan mereka untuk memanfaatkan praktik analitik data modern dan mendorong praktik bisnis yang sehat yang secara efektif mengurangi biaya dan meningkatkan pendapatan.

Baca juga: Veterans Affairs Invests Big in Artificial Intelligence

DataOps

Pada tingkat makro, DataOps fokus pada proses otomatis, aliran data berkelanjutan, dan portal self-service untuk analitik data modern. Ini adalah pergeseran paradigma dari dunia DevOps tradisional. Daripada mengandalkan infrastruktur data untuk menyediakan analitik deskriptif, DataOps menggunakan alat pemrosesan untuk memantau dan terus belajar dari pola data dan mendeteksi perubahan, untuk memperbaiki diri sendiri. Ini memungkinkan analitik yang ditingkatkan (prediktif dan preskriptif), yang melengkapi bisnis dengan informasi yang tepat untuk membuat keputusan bisnis real-time.

Bagaimana cara mengimplementasikan DataOps?

Inti dari membangun program DataOps bergantung pada tiga bahan kunci: pengembangan berkelanjutan, operasi berkelanjutan, dan aliran data berkelanjutan.

1) Pengembangan berkelanjutan: Ini mencari pola berulang untuk mengidentifikasi perubahan data dan melakukan koreksi kursus yang diperlukan untuk melindungi integritas data dan prosesnya.

Ini adalah pergeseran yang signifikan dari program tradisional, yang terdiri dari mesin integrasi statis yang diatur untuk setiap instance dan memerlukan intervensi manual untuk merespons perubahan versi dan skema data. Kemajuan teknologi baru DataOps telah memungkinkan kebebasan yang lebih besar dari proses manual ini dan meningkatkan kualitas data. Integrasi data dibangun untuk mengotomatisasi dan menggunakan kembali proses data menyesuaikan variasi untuk menjaga alur data beroperasi pada tingkat kualitas dan efisiensi tertinggi.

2) Operasi berkelanjutan: Ini terdiri dari pemantauan berkelanjutan, identifikasi data drift, dan aplikasi pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi dan merespons masalah data operasional.

• Pemantauan berkelanjutan menyediakan alat yang memungkinkan penggunaan metrik yang dapat digunakan untuk memantau kinerja proses operasi data. Pengecekan ini dapat melakukan penilaian kesehatan dan mengotomatisasi tugas untuk melakukan koreksi kursus yang diperlukan.
• Identifikasi data drift memungkinkan operasi untuk merespons perubahan skema dan versi tanpa intervensi manual.
• Operasi data menggunakan pembelajaran mesin melibatkan pelatihan data untuk memberikan wawasan tentang pola dan memungkinkan analitik preskriptif dan prediktif bersama dengan pemrosesan data real-time untuk memberikan intelijen bisnis modern untuk mendorong keputusan bisnis yang sehat.

3) Aliran data berkelanjutan: Ini adalah infrastruktur yang diperlukan untuk menangani sejumlah besar data. Metode tradisional yang menggunakan beberapa stack teknologi mahal dan sulit dipelihara. Suatu pasar data memecahkan masalah-masalah ini dengan menyederhanakan pemrosesan data, memperingatkan pengguna akhir saat data baru tersedia, dan menciptakan operasi manajemen metadata. Manfaat segera dari proses ini meliputi otomatisasi proses manual, memastikan transparansi bisnis, dan mengaktifkan metadata untuk penggunaan yang lebih luas di antara mitra bisnis.

Bagaimana DataOps dapat memainkan peran yang signifikan: Sehari dalam kehidupan seorang Penyedia Layanan Kesehatan

Organisasi kesehatan saat ini biasanya mengoperasikan beberapa sistem yang berbeda, setidaknya termasuk platform catatan kesehatan perusahaan yang kompleks. Klinik dan praktik dokter menggunakan sistem Rekam Medis Elektronik, sementara sistem kesehatan mental menggunakan sistem manajemen perilaku kesehatan.

Bagaimana DataOps dapat membantu:

Sumber data tunggal yang mandiri: Setelah data terpusat ke dalam satu lokasi, produk DataOps akan secara otomatis mendeteksi dan merespons perubahan data dari sistem terintegrasi. Penerapan integrasi baru akan dengan mudah diotomatisasi dan akan menyederhanakan manajemen data dalam sistem kesehatan sehingga data dapat dilihat di seluruh organisasi.

Meningkatkan optimasi staf klinis: Dengan menganalisis data staf klinis di masa lalu dan membandingkannya dengan permintaan pasien di masa lalu, DataOps dapat menggunakan pemodelan prediktif untuk memproyeksikan kebutuhan staf di masa depan terhadap permintaan yang diantisipasi di masa depan. Pemodelan ini dapat dilakukan dengan:

• Mendapatkan pandangan masa lalu dari pasar data yang membandingkan bagaimana permintaan cocok dengan kapasitas
• Membuat model prediktif masa depan berdasarkan data real-time
  • Buat volume pasien prediktif masa depan berdasarkan volume data historis yang diukur seiring waktu sambil mempertimbangkan fluktuasi seperti yang disebabkan oleh permintaan musim dan jenis prosedur.
  • Buat model alokasi staf masa depan untuk menunjukkan ketersediaan berdasarkan permintaan pasien di masa depan.

Menyediakan model prediktif ini memungkinkan rumah sakit untuk memastikan bahwa tingkat staf harian dioptimalkan. Optimasi ini dapat mengurangi biaya dari staf berlebih dan meningkatkan kepuasan pasien dalam kasus-kasus di mana area klinis biasanya kronis kekurangan staf.

Kesimpulan

Ringkasan, karena banyak organisasi kesehatan sedang dalam jalur program transformasi data, mereka akan perlu menyertakan DataOps sebagai komponen integral dari strategi digital keseluruhan. Ini adalah solusi transformatif yang, saat diterapkan dengan benar, dapat merespons persyaratan yang selalu berubah yang diperlukan untuk menjalankan organisasi dengan paling efektif.