DataOps:Masa Depan Otomasi Layanan Kesehatan

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

Organisasi perawatan kesehatan bergulat dengan masalah terkait data. Ketidakmampuan untuk menangani volume data yang besar dan memperoleh wawasan waktu nyata mencegahnya beroperasi pada tingkat efisiensi tertinggi. Dengan data yang berada di sistem internal dan eksternal, mengekstraksi, mengintegrasikan, dan menstandardisasi data merupakan tantangan yang berkelanjutan. Kendala anggaran dan masalah kepegawaian menambah kompleksitas, karena memerlukan sumber daya untuk memantau dan mengelola integrasi. Organisasi perawatan kesehatan menanggung beban dari sistem yang salah urus tersebut. Contoh kasus penggunaan, perubahan versi dalam sistem sumber yang tidak terintegrasi secara real-time dapat menyebabkan data penagihan penting hilang. Hal ini dapat menyebabkan rumah sakit mengalami kebocoran pendapatan yang signifikan dalam bentuk penggantian yang hilang dari pengajuan yang terlambat atau, paling tidak, keterlambatan arus kas. Semua masalah ini dapat diatasi dengan adopsi DataOps.

DataOps adalah terobosan inovatif dalam manajemen data. Organisasi mengelola dan mengoperasikan data untuk organisasi layanan kesehatan, bukan hanya merekayasa dan memantau data. Hal ini memungkinkan mereka untuk memanfaatkan praktik analisis data modern dan mendorong praktik bisnis yang sehat yang secara efektif mengurangi biaya dan meningkatkan pendapatan.

Lihat juga: Urusan Veteran Berinvestasi Besar dalam Kecerdasan Buatan

DataOps

Pada tingkat makro, DataOps berfokus pada proses otomatis, aliran data berkelanjutan, dan portal layanan mandiri untuk analisis data modern. Ini adalah perubahan paradigma dari dunia tradisional DevOps. Daripada mengandalkan infrastruktur data untuk menyediakan analitik deskriptif, alat pemrosesan DataOpsuses untuk memantau dan terus belajar dari pola data dan mendeteksi perubahan, untuk mengoreksi diri. Hal ini memungkinkan analitik yang disempurnakan (prediktif dan preskriptif), yang melengkapi bisnis dengan informasi yang tepat untuk membuat keputusan bisnis waktu nyata.

Bagaimana cara mengimplementasikan DataOps?

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

1) Pengembangan berkelanjutan: Ini mencari pola berulang untuk mengidentifikasi perubahan data dan membuat koreksi arah yang diperlukan untuk melindungi integritas data dan proses.

Ini adalah perubahan yang nyata dari program tradisional, yang terdiri dari mesin integrasi statis yang disiapkan 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 peningkatan kualitas data. Integrasi data dibuat untuk mengotomatisasi dan menggunakan kembali proses data yang menyesuaikan variasi untuk menjaga saluran data tetap beroperasi pada kualitas dan tingkat efisiensi tertinggi.

2) Operasi berkelanjutan: Ini terdiri dari pemantauan berkelanjutan, identifikasi penyimpangan data, dan penerapan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi dan menanggapi masalah data operasional.

• Pemantauan berkelanjutan menyediakan alat yang memungkinkan penggunaan metrik yang dapat digunakan untuk memantau kinerja proses operasi data. Eksposur ini dapat melakukan penilaian kesehatan dan mengotomatisasi tugas untuk membuat koreksi kursus yang diperlukan.
• Identifikasi penyimpangan data memungkinkan operasi merespons perubahan skema dan versi tanpa intervensi manual.
• Operasi data yang memanfaatkan pembelajaran mesin mencakup pelatihan data untuk memberikan wawasan tentang pola dan memungkinkan analitik preskriptif dan prediktif bersama dengan pemrosesan data waktu nyata untuk memberikan kecerdasan bisnis modern guna mendorong keputusan bisnis yang baik.

3) Aliran data berkelanjutan: Ini adalah infrastruktur yang dibutuhkan untuk menangani sejumlah besar data. Metode tradisional yang menggunakan beberapa tumpukan teknologi mahal dan sulit untuk dipelihara. Pasar data memecahkan masalah tersebut dengan merampingkan pemrosesan data, memperingatkan pengguna akhir ketika data baru tersedia, dan membuat operasi manajemen metadata. Manfaat langsung dari proses ini termasuk otomatisasi proses manual, memastikan transparansi bisnis, dan memungkinkan metadata untuk penggunaan yang lebih luas di antara mitra bisnis.

Bagaimana DataOps dapat memainkan peran penting:Hari dalam kehidupan aProvider

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

Bagaimana DataOps dapat membantu:

Sumber data tunggal yang mandiri: Setelah data dipusatkan ke dalam satu lokasi, produk DataOps akan secara otomatis mendeteksi dan merespons perubahan data dari sistem terintegrasi. Orientasi integrasi baru akan mudah otomatis dan akan merampingkan manajemen data dalam sistem kesehatan yang memungkinkan data dilihat di seluruh organisasi.

Meningkatkan pengoptimalan staf klinis: Dengan menganalisis data kepegawaian klinis di masa lalu dan membandingkan permintaan pasien di masa lalu, DataOpscan menggunakan pemodelan prediktif untuk memproyeksikan kebutuhan kepegawaian di masa mendatang dengan permintaan di masa mendatang yang diantisipasi. Pemodelan ini dapat dilakukan dengan:

• Memperoleh gambaran masa lalu dari pasar data yang membandingkan bagaimana permintaan sesuai dengan kapasitas
• Membuat model prediksi masa depan berdasarkan data waktu nyata
  • Buat prediksi volume pasien di masa mendatang berdasarkan volume data historis yang diukur dari waktu ke waktu sambil memperhitungkan fluktuasi seperti yang disebabkan oleh permintaan musiman dan jenis prosedur.
  • Buat model alokasi staf di masa mendatang untuk menunjukkan ketersediaan berdasarkan permintaan pasien di masa mendatang.

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

Kesimpulan

Singkatnya, karena banyak organisasi layanan kesehatan berada di jalur program transformasi data, mereka perlu memasukkan DataOpsas sebagai komponen integral dari keseluruhan strategi digital. Ini adalah solusi transformatif, yang bila diterapkan dengan benar, dapat merespons kebutuhan yang selalu berubah yang diperlukan untuk menjalankan organisasi dengan paling efektif.