Din besked er blevet sendt.
Vi behandler din anmodning og kontakter dig så hurtigt som muligt.
Formularen er blevet indsendt med succes.
Du finder yderligere information i din postkasse.
I takt med at sundhedssektoren ekspanderer, genereres der en enorm mængde data. Ifølge Global Health Journal er omkring 30% af verdens datamængde kommer fra sundhedssektoren. I løbet af de sidste fem år har den store mængde data været forventes at stige næsten fire gange - og denne tendens vil sandsynligvis ikke ændre sig i den nærmeste fremtid. Nu forudsiger markedsanalytikere en 19.9% årlig vækst på markedet for datalagring i sundhedssektoren i 2029 og en 23.7% årlig vækst i sektoren for prædiktiv analyse i sundhedssektoren inden 2033.
I sundhedsvæsenet har data et enormt potentiale til at forbedre patientbehandlingen, styrke forskningen og optimere arbejdsgangene. Men det er ikke tilfældet, Det er en stor udfordring at bruge disse mange data effektivt.så næsten Halvdelen af denne information er underudnyttet. Det er her, datakortlægning kan vende op og ned på tingene. I dette blogindlæg vil jeg udforske begrebet datakortlægning inden for sundhedsvæsenet, fremhæve dets ubestridelige fordele og undersøge dets praktiske anvendelser.
Datakortlægning i sundhedssektoren er en proces, hvor man matcher felter mellem databaser i forskellige informationssystemer. Med andre ord giver datakortlægning mening for hver forbindelse og skaber en detaljeret plan for alle sundhedsdata i et IT-økosystem.
Sundhedsdata kommer fra forskellige kilder, f.eks. EMR'er eller EHR'er, Medicinsk CRM, bærbare enheder, medicinske billedsystemer og faktureringssystemer. Hver af disse kilder bruger forskellige dataudvekslings- og terminologistandarder, hvilket naturligvis kan komplicere tingene. For eksempel kan et radiologisystem bruge DICOM, og EPJ kan bruge HL7, eller forskellige hospitaler kan kode procedurer ved hjælp af forskellige systemer, som CPT og SNOMED CT. Disse variationer gør det vanskeligt at integrere og fortolke medicinske data.
Ved at udnytte datakortlægning som en del af din udvikling af sundhedssoftware proces kan udbydere nemt forbinde lignende data og derefter omdanne dem til en samlet standard. Som et resultat kan sundhedsvirksomheder overvinde den fragmentering, der er fælles for datasystemer i branchen og effektivt udnytte data til patientbehandling.
Datakortlægning er typisk en del af datamigreringsprocessen i større projekter. I sundhedssektoren anvendes det på forskellige områder, men der er nogle almindelige scenarier.
Migration af data refererer til Overførsel af data fra et system til et andetDet sker ofte, når man skifter til et nyt system, opgraderer et eksisterende, flytter til skyen eller gennemgår en digital transformation. Under migrering etablerer datakortlægning forbindelser mellem datafelter i forskellige IT-systemer, muliggør fejlfri overførsel og hjælper med at opretholde datakonsistens på tværs af løsninger.
Integration af data kombinerer data fra forskellige kilder til et enkelt stedhvilket er et absolut must for sundhedsudbydere, der indsamler drifts- og plejerelaterede data fra forskellige systemer. Datakortlægning er et naturligt skridt under integrationen, da det bygger bro mellem de systemer, der bruger de samme data, og garanterer deres konsistens og nøjagtighed.
Sundhedsudbydere har ofte brug for at konvertere data fra et format til et andetenten for at integrere flere systemer eller for at gøre data lettere at bruge og analysere. Med kortlægning af sundhedsdata kan de forstå forbindelserne mellem data i databaser, uanset hvordan oplysningerne er lagret, og derefter fortsætte med at omdanne dem til et ensartet format.
Når man implementerer business intelligence i sundhedssektoren, hjælper datakortlægning med at sikre, at data fra flere kilder tilpasses korrekt til analyse. Ved at forbinde forskellige datakilder kan man strømline dataudtræk, -rensning og -forberedelse. På den måde får BI-værktøjer adgang til analyseklare data og giver mere præcis og brugbar indsigt.
Mange rapporteringsløsninger anvender unik terminologi og datastrukturer, så medicinske virksomheder er nødt til at justere deres data, så de passer. Ved at udnytte datakortlægning kan sundhedsudbydere synkronisere deres data med rapporteringsterminologien og -strukturen. Det hjælper med at definere, hvilke data der er brug for til specifikke rapporter og optegnelser og strømliner denne proces.
Elektronisk dataudveksling (EDI) automatiserer dokumentudveksling mellem sundhedsvirksomheder - som hospitaler og forsikringsselskaber - optimering af arbejdsgange og dokumenthåndtering. I dette tilfælde specificerer datakortlægning de data, der bruges i dokumenter, hvor de er placeret, og hvordan de skal omdannes for at matche den datastruktur, der kræves af målsoftwaren.
Migration af data refererer til Overførsel af data fra et system til et andetDet sker ofte, når man skifter til et nyt system, opgraderer et eksisterende, flytter til skyen eller gennemgår en digital transformation. Under migrering etablerer datakortlægning forbindelser mellem datafelter i forskellige IT-systemer, muliggør fejlfri overførsel og hjælper med at opretholde datakonsistens på tværs af løsninger.
Integration af data kombinerer data fra forskellige kilder til et enkelt stedhvilket er et absolut must for sundhedsudbydere, der indsamler drifts- og plejerelaterede data fra forskellige systemer. Datakortlægning er et naturligt skridt under integrationen, da det bygger bro mellem de systemer, der bruger de samme data, og garanterer deres konsistens og nøjagtighed.
Sundhedsudbydere har ofte brug for at konvertere data fra et format til et andetenten for at integrere flere systemer eller for at gøre data lettere at bruge og analysere. Med kortlægning af sundhedsdata kan de forstå forbindelserne mellem data i databaser, uanset hvordan oplysningerne er lagret, og derefter fortsætte med at omdanne dem til et ensartet format.
Når man implementerer business intelligence i sundhedssektoren, hjælper datakortlægning med at sikre, at data fra flere kilder tilpasses korrekt til analyse. Ved at forbinde forskellige datakilder kan man strømline dataudtræk, -rensning og -forberedelse. På den måde får BI-værktøjer adgang til analyseklare data og giver mere præcis og brugbar indsigt.
Mange rapporteringsløsninger anvender unik terminologi og datastrukturer, så medicinske virksomheder er nødt til at justere deres data, så de passer. Ved at udnytte datakortlægning kan sundhedsudbydere synkronisere deres data med rapporteringsterminologien og -strukturen. Det hjælper med at definere, hvilke data der er brug for til specifikke rapporter og optegnelser og strømliner denne proces.
Elektronisk dataudveksling (EDI) automatiserer dokumentudveksling mellem sundhedsvirksomheder - som hospitaler og forsikringsselskaber - optimering af arbejdsgange og dokumenthåndtering. I dette tilfælde specificerer datakortlægning de data, der bruges i dokumenter, hvor de er placeret, og hvordan de skal omdannes for at matche den datastruktur, der kræves af målsoftwaren.
Data af dårlig kvalitet koster organisationer i gennemsnit $12,9 millioner om åretifølge Gartner. Og dataproblemerne hober sig op og fører til sammenfiltrede dataøkosystemer og unøjagtigheder, der påvirker beslutningstagningen. Datakortlægning kan hjælpe med at tackle mange af dem og give følgende fordele.
Da datakortlægning er afgørende for interoperabilitet, hjælper det sundhedspersonalet med at få adgang til de komplette plejeoplysninger, selv om de er spredt på tværs af forskellige systemer. Det sparer dem tid på datasøgning, forbedrer plejekoordineringen og mindsker den administrative byrde.
Ved at matche data fra forskellige kilder får sundhedspersonalet en bedre forståelse af en patients sundhedsprofil, herunder allergier, medicin og tidligere behandlinger. Det fører til hurtigere henvisninger, minimerede forsinkelser og bedre patientresultater.
Manuel indtastning af data er almindelig i sundhedssektoren og fører ofte til fejl, dubletter eller faktureringsproblemer. Datakortlægning kan hjælpe med at overføre journaler mellem forskellige systemer og lette arbejdsbyrden for det medicinske personale. Undersøgelser viser, at det virker: 30% af udbyderne siger, at aggregerede dataplatforme hjalp dem med at spare omkostninger og styre deres arbejdsstyrke bedre.
Med korrekt datakortlægning kan sundhedsorganisationer sikre, at journalerne er konsekvent struktureret og administreret i overensstemmelse med lovgivningsmæssige rammer som HIPAA og GDPR. Ved at organisere og konsolidere data på én platform kan organisationer sikre datanøjagtighed og lettere opretholde sikkerhedskrav til beskyttede sundhedsoplysninger.
Ved at anvende datakortlægning kan sundhedsorganisationer udføre omfattende dataanalyser og identificere områder til ressourceoptimering. Disse indsigter hjælper med at fordele personale og udstyr mere effektivt, forbedre personalets præstationer og maksimere brugen af ressourcer.
Forskere kan bruge datakortlægning til at skabe omfattende datasæt og gennemføre store kliniske forsøg og forskningsstudier. Det giver dem mulighed for at identificere tendenser i sygdomsmønstre, forudsige ressourcebehov og udvikle mere effektive sundhedsstrategier.
"Min erfaring er, at sundhedsudbydere med komplekse dataøkosystemer absolut har brug for robust datakortlægning, især når de gennemgår en digital transformation. Jeg har selv set, hvor vigtigt det er at strømline dataflowet på tværs af forskellige systemer for at sikre nøjagtighed og konsistens. Mit team og jeg har en dyb forståelse af processerne i sundhedsvæsenet og kan hjælpe din virksomhed med at kortlægge sundhedsdataene og lægge grunden til mere komplekse og innovative it-projekter."
Aleh Yafimau
Leder af levering
Epics EPJ-software bruges af mere end 305 millioner brugere verden over. Kernen i problemfri dataudveksling er datakortlægning. Denne teknologi gør det muligt for sundhedsudbydere at udveksle oplysninger uden besvær og levere forbedret, personlig pleje.
Merative, tidligere kendt som IBM Watson Health, anvender datakortlægning til at integrere patientdata på tværs af institutioner til dybere forskning. Det sikrer også nøjagtighed og standardisering af data til nøjagtig AI-analyse, hvilket fører til bedre beslutninger om sundhedspleje.
InterSystems' HealthShare-platform administrerer over 1 milliard journaler på verdensplan og løser problemet med datasiloer i sundhedssektoren. Ved at bruge datakortlægning integrerer og samler HealthShare problemfrit patientoplysninger fra forskellige kilder som elektroniske patientjournaler og billedsystemer.
Redox har specialiseret sig i integration af sundhedsdata og forbinder organisationer, applikationer og datakilder. De udnytter datakortlægning til at optimere dataudveksling og sikre adgang til og udveksling af patientdata. Redox faciliterer også tovejs dataudveksling i realtid på tværs af flere miljøer og muliggør transformation af ældre datastandarder.
Datakortlægning er afgørende for at kunne håndtere den store mængde sundhedsdata, der genereres. Med datakortlægning kan sundhedsudbydere levere mere informeret pleje, reducere fejl og driftsomkostninger og personliggøre behandlingsplaner.
Men.., vellykket implementering kræver omhyggelig planlægning og erfaring. Vores team af eksperter kan hjælpe dig med at navigere i processens kompleksitet og sikre en problemfri overgang. Hvis du er interesseret i at lære mere om datakortlægning, dens potentielle fordele for din virksomhed, og hvordan vi kan hjælpe dig med at udnytte den til positiv forandring, Tøv ikke med at kontakte os..
Kort sagt handler datakortlægning i sundhedssektoren om at forbinde felter mellem systemers databaser. Mapping er et vigtigt trin i datamigrering og -integration og bruges til at udveksle oplysninger mellem to eller flere systemer, f.eks. EMR, EHR eller patientapps. Desuden muliggør det datasætbaseret analyse, prædiktiv analyse, medicintest, patientforskning og meget mere.
Datakortlægning strømliner informationsaggregering fra flere kilder, letter plejekoordinering mellem sundhedspersonale og strømliner klinisk beslutningstagning. Når der ikke er behov for manuel dataindtastning i flere systemer, er der færre risici for datatab, lægefejl, manglende og duplikerede optegnelser samt sikkerheds- og overholdelsesproblemer.
Når kortlægning af sundhedsdata gøres rigtigt, går det ikke ud over sikkerheden og overholdelsen af lovgivningen. Det kræver, at data krypteres ved hjælp af robuste algoritmer og opbevares i et beskyttet miljø, hvor kun autoriseret personale har adgang. For at overholde regler om privatlivets fred som HIPAA og GDPR har sundhedsvirksomheder, der ønsker at implementere datakortlægning, brug for yderligere beskyttelsesforanstaltninger som regelmæssige revisioner og uddannelse af personalet i bedste praksis for datasikkerhed.
Din besked er blevet sendt.
Vi behandler din anmodning og kontakter dig så hurtigt som muligt.
Ved at tilmelde dig accepterer du vores Politik for beskyttelse af personlige oplysninger, herunder brug af cookies og overførsel af dine personlige oplysninger.