Legg igjen kontaktinformasjon, så sender vi deg oversikten vår på e-post
Jeg samtykker i å behandle personopplysningene mine for å sende personlig tilpasset markedsføringsmateriell i samsvar med Retningslinjer for personvern. Ved å bekrefte innsendingen samtykker du i å motta markedsføringsmateriell.
Takk skal du ha!

Skjemaet har blitt sendt inn.
Mer informasjon finner du i postkassen din.

Innowise er et internasjonalt selskap som utvikler programvare for hele syklusen. selskap grunnlagt i 2007. Vi er et team på 1800+ IT-profesjonelle som utvikler programvare for andre fagfolk over hele verden.
Om oss
Innowise er et internasjonalt selskap som utvikler programvare for hele syklusen selskap grunnlagt i 2007. Vi er et team på mer enn 1600+ IT-profesjonelle som utvikler programvare for andre fagfolk over hele verden.
Kraften i datakartlegging i helsevesenet: fordeler, brukstilfeller og fremtidige trender. I takt med at helsevesenet og støtteteknologiene ekspanderer raskt, genereres det enorme mengder data og informasjon. Statistikk viser at om lag 301 Tp62T av verdens datavolum tilskrives helsevesenet, med en forventet vekst på nesten 361 Tp62T innen 2025. Dette indikerer at veksten er langt høyere enn i andre bransjer, som for eksempel produksjonsindustrien, finanssektoren og medie- og underholdningsbransjen.

The power of data mapping in healthcare: benefits, use cases & future trends

The power of data mapping in healthcare: benefits, use cases & future trends

I takt med at helsevesenet og støtteteknologiene ekspanderer raskt, genereres det enorme mengder data og informasjon. Statistikken viser at om lag 301 TtP62T av verdens datavolum tilskrives helsevesenet, med en forventet vekst på nesten 361 TtP62T innen 2025. Dette indikerer at veksten er langt høyere enn i andre bransjer, som for eksempel produksjonsindustrien, finanssektoren og medie- og underholdningsbransjen.

Disse dataene har et enormt potensial for å forbedre pasientbehandlingen, styrke forskningen og optimalisere driften i helsevesenet. Det er imidlertid en betydelig utfordring å utnytte denne datamengden på en effektiv måte. Det er her datakartlegging kommer inn i bildet.

I dette blogginnlegget utforsker vi konseptet med datakartlegging i helsevesenet, fremhever fordelene og ser på praktiske bruksområder gjennom eksempler fra den virkelige verden.

Hva er datakartlegging i helsevesenet?

Datakartlegging i helsevesenet er en prosess der helsedata fra ulike informasjonssystemer, for eksempel EPJ/EHR, sammenstilles til et enhetlig format. Det gjør det mulig for helsepersonell å få tilgang til og bruke pasientdata på en effektiv måte. Prosessen innebærer å lage et detaljert programvarekart eller en blåkopi av alle dataene i helsevesenets programvareøkosystem.

Data fra helsevesenet kommer ofte fra ulike kilder, blant annet elektroniske pasientjournaler, bærbare enheter, medisinske bildesystemer og faktureringssystemer. Hver av disse kildene kan bruke forskjellige formater og standarder, noe som gjør det vanskelig å integrere og tolke data. Datakartlegging har som mål å overvinne denne kompleksiteten og fragmenteringen som er vanlig for datasystemer i helsevesenet.

Få bedre kontroll over økosystemet for helsedata med datakartlegging

Datakartlegging i helsevesenet: brukstilfeller

Datakartlegging er vanligvis en del av datamigreringsprosessen i større prosjekter. I helsevesenet brukes det på ulike områder, men det finnes noen vanlige scenarier.

Migrering av data

Datamigrering refererer til overføring av data fra ett system til et annet, ofte i forbindelse med bytte til et nytt system, oppgradering av et eksisterende system eller digitale transformasjonsaktiviteter, for eksempel overgang til skysystemer. Datamapping sørger for samsvar mellom datafelter i ulike systemer, feilfri overføring og opprettholdelse av datakonsistens med originalen.

Integrering av data

Dataintegrasjon innebærer å kombinere data fra ulike kilder på ett sted, noe som er spesielt viktig for bedrifter som bruker flere datahåndteringssystemer. Datakartlegging spiller en avgjørende rolle i integrasjonen, siden den bygger bro mellom systemene som bruker dataene dine, og sikrer at de er konsistente og nøyaktige.

Datatransformasjon

Datatransformasjon innebærer å konvertere data fra ett format til et annet for å gjøre dem mer anvendelige og enklere å analysere. Datatilordning gjør det mulig å skape et enhetlig format for data fra ulike kilder. Når du for eksempel flytter tids- og datodata fra et regneark til en database, kan de konverteres til standardformatet "måned, dag, år".

Distribuere rapporteringsverktøy

Mange rapporteringsløsninger bruker unik terminologi og datastrukturer, så bedriftene må tilpasse dataene sine til disse. Datakartlegging gjør det mulig for bedrifter å synkronisere dataene sine med terminologien og strukturen i rapporteringsverktøyene. Det bidrar til å definere hvilke data som trengs for spesifikke analyser og rapporter, noe som gjør beslutningstakingen mer informert.

Elektronisk datautveksling

Elektronisk datautveksling (EDI) automatiserer dokumentutveksling mellom bedrifter, optimaliserer prosesser, reduserer kostnader og øker effektiviteten. I dette tilfellet spesifiserer datakartleggingen dataene som brukes i dokumenter, hvor de befinner seg, og hvordan de skal omdannes for å matche partnersystemene.

Fordeler med datakartlegging i helsevesenet

Ifølge Gartner koster data av dårlig kvalitet organisasjoner i gjennomsnitt $12,9 millioner kroner per år. Dette fører i sin tur til mer komplekse dataøkosystemer og unøyaktige beslutninger. Med datakartlegging kan helsepersonell forbedre kvaliteten på pleien, minimere utgiftene, forbedre pasientresultatene og ta effektive, datadrevne beslutninger.

  • Forbedret pasientbehandling

Ved å sammenstille data fra ulike kilder får helsepersonell en bedre forståelse av pasientens helseprofil, inkludert allergier, medisiner og tidligere behandlinger. Dette fører til raskere henvisninger, færre forsinkelser og mindre administrative byrder, noe som igjen fører til kostnadsbesparelser og økt pasienttilfredshet.

  • Interoperabilitet

Interoperabilitet sikrer at leger og annet helsepersonell får tilgang til et komplett bilde av pasientens helseopplysninger, selv om de er spredt på tvers av ulike systemer. Dette fører til bedre informerte beslutninger, bedre koordinering av behandlingen og bedre pasientresultater.

  • Kostnadsbesparelser

Fakturering i helsevesenet er ofte preget av manuell dataregistrering, noe som fører til feil og under- eller overfakturering. Datakartlegging automatiserer dataoverføringen mellom ulike systemer, noe som reduserer disse feilene og standardiserer formater for enklere forsikringsbehandling.

  • Overholdelse av regelverk

Helseorganisasjoner kan utnytte datakartlegging for å forenkle overholdelsen av forskrifter som HIPAA. Ved å knytte dataelementer til spesifikke standarder kan de sikre nøyaktigheten, sikkerheten og personvernet til beskyttet helseinformasjon.

  • Datadrevet innsikt

Ved å ta i bruk datakartlegging kan helseorganisasjoner utføre omfattende dataanalyser og identifisere områder for ressursoptimalisering. Denne innsikten gjør dem i stand til å allokere personale og utstyr mer effektivt, redusere driftskostnadene og maksimere ressursbruken.

  • Forskning og utvikling

Forskere kan bruke datakartlegging til å gjennomføre storskala kliniske studier og forskningsstudier. På den måten kan de identifisere trender i sykdomsmønstre og sammenhenger, forutsi ressursbehov og utvikle mer effektive strategier for helsetjenester.

"Datakartlegging i helsevesenet er et viktig element i en informert beslutningsprosess. Den kobler ulike kilder til ett enkelt datalager, noe som bidrar til å forbedre diagnostikken, tilpasse behandlingen og øke effektiviteten i helsevesenet. Til syvende og sist er det en investering i bedre livskvalitet, reduserte kostnader og datadrevne og pasientsentrerte helsetjenester."

Anastasia Ilkevich,

Portfolio manager in Healthcare and Medical technologies / Account Manager

Eksempler fra virkeligheten på datakartlegging i helsevesenet

Epics EPJ-programvare brukes av mer enn 305 millioner pasienter over hele verden. Kjernen i sømløs datautveksling er datakartlegging. Denne teknologien gjør det mulig for helsepersonell å utveksle informasjon uten problemer og levere bedre og mer personlig tilpasset behandling.

Epics enhetlige elektroniske pasientjournal integrerer legetimer, testresultater, skanninger og mer, slik at legene får en helhetlig oversikt og kan ta informerte beslutninger.

Pasientene drar også nytte av å bruke Epic. De kan enkelt følge med på helsereisen sin og enkelt dele journalene sine med andre helsepersonell.

Merative, tidligere kjent som IBM Watson Health, bruker kunstig intelligens, dataanalyse og cloud computing til å utvikle produkter og tjenester for helsevesenet, noe som gjør det lettere å drive medisinsk forskning og forbedre pasientbehandlingen.

Datamatching gjør det mulig for Merative å integrere pasientdata på tvers av institusjoner for dypere forskning. Det sikrer også nøyaktighet og standardisering av data for nøyaktig AI-analyse, noe som fører til bedre beslutninger i helsevesenet.

InterSystems' HealthShare-plattform løser problemet med datasiloer i helsevesenet. Ved hjelp av datakartlegging integrerer og aggregerer HealthShare sømløst pasientinformasjon fra ulike kilder, som elektroniske pasientjournaler og bildesystemer.

Selskapets teknologi håndterer over 1 milliard medisinske journaler over hele verden, og gir støtte til alle de 20 institusjonene som er anerkjent som toppsykehus av U.S. News & World Report.

Redox spesialiserer seg på dataintegrasjon i helsevesenet, og bygger broer mellom organisasjoner, applikasjoner og datakilder. De utnytter datakartlegging for å optimalisere datautveksling og sørge for sikker tilgang til og utveksling av pasientinformasjon på tvers av systemer. Med over 11 milliarder datatransaksjoner i helsevesenet og et nettverk som spenner over 6 700 tilkoblede enheter, tilbyr Redox sømløs datautveksling med 99,95% oppetid. De muliggjør sømløs interoperabilitet i helsevesenet ved å legge til rette for toveis datautveksling i sanntid på tvers av flere miljøer. I tillegg gjør Redox det mulig å transformere eldre standarder for å oppfylle bransjestandarder.

Sliter du med å få en helhetlig oversikt over pasientene dine eller optimalisere driften?

Ekspertene våre kan hjelpe deg med å implementere datakartleggingsløsninger for å forenkle datautvekslingen, forbedre pleiekoordineringen og få verdifull innsikt.

Datakartlegging i forbindelse med implementeringskostnader i helsevesenet

Kartlegging av helsedata er avgjørende for å integrere ulike systemer, forbedre pasientbehandlingen og øke effektiviteten i driften. En vellykket implementering krever imidlertid at man tar nøye hensyn til de tilhørende kostnadene.

Selv om det er en innledende investering i datakartlegging, veier de langsiktige fordelene ofte opp for dette. Det kan være utfordrende å fastsette den nøyaktige prisen, ettersom den avhenger av en rekke faktorer.

Datakildenes kompleksitet

Formatet på dataene

Systemstrukturelle forskjeller

Løpende vedlikehold

Teamets størrelse og sammensetning

Prosjektets varighet

Fremtidige trender innen datakartlegging i helsevesenet

Etter hvert som helsevesenet blir stadig mer datadrevet, vil fremtidige trender omfatte forbedret interoperabilitet, AI-drevet analyse, blokkjedeintegrasjon for datasikkerhet og prediktiv modellering for persontilpasset medisin. Det er imidlertid noen viktige trender å holde øye med.

  • Semantisk datakartlegging

Datakartlegging innebærer vanligvis å konvertere dataformatet (f.eks. CSV til XML) for å sikre kompatibilitet. Semantisk datakartlegging har som mål å forstå meningen bak dataene. Den bruker ontologier og logiske grafer for å forstå sammenhengene mellom datapunkter bedre. Dette muliggjør mer nøyaktig datasammenligning og -analyse, noe som fører til utvikling av persontilpasset medisin og bedre pasientresultater.

  • Maskinlæring og kunstig intelligens
Store datasett inneholder ofte uoverensstemmelser eller manglende informasjon. Maskinlæringsalgoritmer utmerker seg imidlertid ved å håndtere disse dataene og finne mønstre og sammenhenger i medisinske journaler. I tillegg kan kunstig intelligens tilpasse seg dataformater og -kilder i stadig endring, noe som sikrer at kartleggingssystemet er dynamisk og tilpasningsdyktig. Dette vil føre til utvikling av nye regler for datamatching som kan fange opp flere nyanser og gi dypere innsikt for forskning og beslutningstaking.
  • Datakartlegging for IoT

Datakartlegging innebærer ofte at alle data sendes til skyen for analyse. Men med IoT-enheter som genererer en konstant strøm av vitale tegn og sensoravlesninger, er ikke denne tilnærmingen praktisk. Det er her edge computing kommer til nytte. Den behandler viktige data direkte på enhetene eller gatewayene. Dette muliggjør analyse i sanntid og umiddelbar handling, for eksempel utløsning av varsler ved unormale målinger.

  • Romlige data
Integrering av romlige data i helsevesenet kombinerer informasjon om tjenestetilbud og lokalisering. Dette gjør det mulig å identifisere hvor tilfeller er samlet, hvor ressursene er utilstrekkelige, og hvordan sosiale faktorer påvirker helsevesenet. Det vil bidra til å forbedre helsetjenestetilbudet og beslutningstakingen og forutsi trender i helsevesenet.
  • Bunnlinjen

Datakartlegging er avgjørende for å håndtere den enorme mengden data som genereres i helsevesenet. Med datakartlegging kan helsepersonell levere mer informert behandling, redusere feil og driftskostnader og tilpasse behandlingsplaner. Resultatet er en mer effektiv og pasienttilpasset helsetjeneste for alle.

En vellykket implementering krever imidlertid nøye planlegging og erfaring. Vårt team av eksperter kan hjelpe deg med å navigere i den komplekse prosessen og sikre en sømløs overgang. Hvis du er interessert i å lære mer om datakartlegging, de potensielle fordelene for virksomheten din og hvordan vi kan hjelpe deg med å utnytte det til å skape positive endringer, er du velkommen til å ta kontakt med oss.

FAQ

Datakartlegging i helsevesenet brukes ofte til å utveksle brukbar informasjon mellom to eller flere systemer, for eksempel en EPJ eller EHR, for et bestemt formål. Den innsamlede innsikten kan brukes til datasettbasert analyse, prediktiv analyse, medisineringstesting, pasientforskning, casestudier og mer.

Datakartlegging gjør det enklere å koordinere pleie og omsorg og å ta beslutninger. Det gjør det også enklere å samle data fra flere kilder, for eksempel EPJ eller EHR, for oppgaver som resultatanalyse og trendprognoser. Datakartlegging bidrar også til å beskytte pasientdata, slik at personvernforskrifter som HIPAA og GDPR overholdes.

Når kartlegging av helsedata gjøres riktig, prioriteres sikkerhet og overholdelse av regelverk. Dette krever kryptering av data ved hjelp av robuste algoritmer og lagring i et beskyttet miljø, med tilgang begrenset til kun autorisert personell. For å overholde personvernforskrifter som HIPAA og GDPR er det dessuten nødvendig med ytterligere sikkerhetstiltak som tilgangskontroller, regelmessige revisjoner og opplæring av personalet i beste praksis for databeskyttelse.

Del:

Innholdsfortegnelse

Ranger denne artikkelen:

4/5

4.8/5 (45 anmeldelser)

Relatert innhold

Ta kontakt med oss!

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så kontakter vi deg så snart vi har behandlet forespørselen din.

    Ta med prosjektdetaljer, varighet, teknisk stack, behov for IT-fagfolk og annen relevant informasjon.
    Spill inn en talemelding om din
    prosjektet for å hjelpe oss å forstå det bedre
    Legg ved ytterligere dokumenter om nødvendig
    Last opp fil

    Du kan legge ved opptil 1 fil på totalt 2 MB. Gyldige filer: pdf, jpg, jpeg, png

    Vær oppmerksom på at når du klikker på Send-knappen, vil Innowise behandle personopplysningene dine i samsvar med vår Personvernerklæring for å gi deg relevant informasjon.

    Hva skjer videre?

    1

    Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.

    2

    Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.

    3

    Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.

    4

    Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.

    Спасибо!

    Cообщение отправлено.
    Мы обработаем ваш запрос и свяжемся с вами в кратчайшие сроки.

    Takk skal du ha!

    Meldingen din er sendt.
    Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.

    Takk skal du ha!

    Meldingen din er sendt. 

    Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.

    pil