DataOps：医療自動化の未来

DataOpsは、ヒースケア組織が最新のデータ分析手法を使用し、コストを効果的に削減して収益を増やす健全なビジネス手法を推進するのに役立ちます。

医療機関はデータ関連の問題に取り組んでいます。大量のデータを処理してリアルタイムの洞察を引き出すことができないため、データを最高レベルの効率で運用できません。データは内部システムと外部システムの両方に存在するため、データの抽出、統合、および標準化は継続的な課題です。統合を監視および管理するためのリソースが必要になるため、予算上の制約と人員配置の問題が複雑さを増します。医療機関は、このような誤って管理されたシステムの矢面に立たされています。適切な使用例として、リアルタイムで統合されないソースシステムのバージョン変更により、重要な請求データが失われる可能性があります。これは、提出の遅れによる払い戻しの欠落、または少なくともキャッシュフローの遅延という形で、病院に重大な収益の漏えいをもたらす可能性があります。これらの問題はすべて、DataOpsを採用することで対処できます。

DataOpsは、データ管理における革新的なブレークスルーです。組織は、データをエンジニアリングおよび監視するだけでなく、ヘルスケア組織のデータを管理および運用します。これにより、最新のデータ分析手法を活用し、コストを効果的に削減して収益を増やす健全なビジネス手法を推進できます。

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DataOps

マクロレベルでは、DataOpsは、自動化されたプロセス、継続的なデータフロー、および最新のデータ分析のためのセルフサービスポータルに重点を置いています。これは、DevOpsの従来の世界からのパラダイムシフトです。 DataOpsusesは、データインフラストラクチャに依存して記述的な分析を提供するのではなく、処理ツールを使用して、データパターンを監視および継続的に学習し、変更を検出して自己修正します。これにより、強化された分析（予測および規範）が可能になり、リアルタイムのビジネス意思決定を行うための適切な情報がビジネスに提供されます。

DataOpsをどのように実装しますか？

DataOpsプログラムの構築の中核は、継続的な開発、継続的な運用、継続的なデータフローという3つの重要な要素に依存しています。

1）継続的な開発： これは、データの変更を識別し、データとプロセスの整合性を保護するために必要なコース修正を行うための繰り返しパターンを探します。

これは、インスタンスごとにセットアップされ、バージョンとデータスキーマの変更に応答するために手動の介入を必要とする静的統合エンジンで構成される従来のプログラムからの顕著な変化です。 DataOpsの新しい技術の進歩により、これらの手動プロセスからの自由度が高まり、データ品質が向上しました。データ統合は、データパイプラインを最高の品質と効率レベルで動作させ続けるために、変動に合わせて調整するデータプロセスを自動化および再利用するように構築されています。

2）継続的な運用： これは、継続的な監視、データドリフトの識別、および運用データの問題を識別して対応するための機械学習の適用で構成されます。

• 継続的な監視は、データ操作プロセスのパフォーマンスを監視するために使用できるメトリックの使用を可能にするツールを提供します。これらの曝露は、健康評価を実行し、必要なコース修正を行うためのタスクを自動化することができます。
• データドリフトの識別により、操作は手動の介入なしにスキーマとバージョンの変更に応答できます。
• 機械学習を利用したデータ操作には、パターンに関する洞察を提供するためのデータのトレーニングが含まれ、リアルタイムのデータ処理とともに規範的および予測的分析を可能にして、健全なビジネス決定を推進するための最新のビジネスインテリジェンスを提供します。

3）継続的なデータフロー： これは、大量のデータを処理するために必要なインフラストラクチャです。複数のテクノロジースタックを利用する従来の方法は、コストがかかり、維持するのが困難です。データマーケットプレイスは、データ処理を合理化し、新しいデータが利用可能になったときにエンドユーザーに警告し、メタデータ管理操作を作成することで、これらの問題を解決します。これらのプロセスの直接の利点には、手動プロセスの自動化、ビジネスの透明性の確保、およびビジネスパートナー間での幅広い使用のためのメタデータの有効化が含まれます。

DataOpsが重要な役割を果たす方法：プロバイダーの生活の1日

今日の医療機関は通常、複数の異なるシステムを運用しており、その中には、典型的な複雑な企業の健康記録プラットフォームが含まれています。クリニックと医師の診療は電子医療記録システムを利用し、メンタルヘルスシステムは行動管理ヘルスシステムを使用します。

DataOpsがどのように役立つか：

単一のデータソースを維持する： データが単一の場所に一元化されると、DataOps製品は統合システムからのデータ変更を自動的に検出して応答します。新しい統合のオンボーディングは簡単に自動化され、医療システム内のデータ管理を合理化して、組織全体でデータを表示できるようにします。

臨床スタッフの最適化の改善： DataOpscanは、過去の臨床スタッフのデータを分析し、過去の患者の需要を比較することにより、予測モデリングを使用して、予想される将来の需要に対して将来のスタッフのニーズを予測します。このモデリングは、次の方法で実行できます。

• 需要と容量の一致を比較するデータ市場からの過去のビューの取得
• リアルタイムデータに基づく将来の予測モデルの作成
  • 季節的な需要や手順の種類などの変動を考慮しながら、時間の経過とともに測定された過去のデータ量に基づいて、将来の予測患者数を作成します。
  • 将来の患者の需要に基づいて可用性を示すために、将来の人員配置モデルを作成します。

これらの予測モデルを提供することで、病院は毎日の人員配置レベルを最適化することができます。この最適化により、通常、臨床領域の人員が不足している場合に、人員過剰によるコストを削減し、患者の満足度を高めることができます。

結論

要約すると、多くの医療機関がデータ変換プログラムの道を進んでいるため、全体的なデジタル戦略の不可欠なコンポーネントとしてDataOpsを含める必要があります。これは革新的なソリューションであり、適切に実装されると、組織を最も効果的に運営するために必要な絶えず変化する要件に対応できます。