10 min läsning

Datakartläggningens kraft inom hälso- och sjukvården: fördelar, användningsområden och framtida trender

Dataanalys

Hälsovård

Trender

Datakartläggningens kraft inom hälso- och sjukvården: fördelar, användningsområden och framtida trender

I takt med att sjukvårdsindustrin och dess stödjande teknik snabbt expanderar genereras en enorm mängd data och information. Statistik visar att cirka 30% av världens datavolym hänförs till sjukvårdsindustrin, med en beräknad tillväxttakt på nästan 36% fram till 2025. Detta indikerar att tillväxttakten är långt högre än för andra branscher som tillverkning, finansiella tjänster samt media och underhållning.

Dessa data har en enorm potential att förbättra patientvården, främja forskningen och optimera sjukvårdens verksamhet. Det är dock en stor utmaning att effektivt utnyttja denna stora mängd data. Det är här som datakartläggning kommer in i bilden.

I det här blogginlägget utforskar vi konceptet med datakartläggning inom hälso- och sjukvårdsbranschen, belyser dess fördelar och undersöker praktiska tillämpningar med hjälp av verkliga exempel.

Vad är datakartläggning inom hälso- och sjukvården?

Datamappning inom sjukvården är en process för att matcha sjukvårdsdata från olika informationssystem, t.ex. EMR/EHR, till ett enhetligt format. Det gör det möjligt för vårdgivare att få tillgång till och använda patientdata på ett effektivt sätt. Processen innebär att man skapar en detaljerad programvarukarta eller ritning över alla data inom ekosystemet för vårdprogramvara.

Sjukvårdsdata kommer ofta från olika källor, bland annat elektroniska journaler, bärbara enheter, medicinska bildsystem och faktureringssystem. Var och en av dessa källor kan använda olika format och standarder, vilket gör det svårt att integrera och tolka data. Datakartläggning syftar till att övervinna denna komplexitet och fragmentering som är vanlig i vårdens datasystem.

Få bättre kontroll över ekosystemet för vårddata med datakartläggning

Datakartläggning inom hälso- och sjukvården: användningsfall

Datamappning är vanligtvis en del av datamigreringsprocessen inom större projekt. Inom hälso- och sjukvården tillämpas det inom olika områden, men det finns några vanliga scenarier.

Datamigrering

Datamigrering innebär att data överförs från ett system till ett annat, ofta på grund av att man byter till ett nytt system, uppgraderar ett befintligt eller genomgår en digital omvandling, t.ex. flytt till molnsystem. Datamappning skapar en korrespondens mellan datafält i olika system, en felfri överföring och upprätthåller datakonsistens med originalet.

Data integration

Dataintegration innebär att data från olika källor kombineras till en enda plats, vilket är särskilt viktigt för företag som använder flera olika datahanteringssystem. Datakartläggning spelar en avgörande roll i integrationen, eftersom den skapar broar mellan de system som använder dina data och säkerställer att de är konsekventa och korrekta.

Datatransformation

Datatransformation innebär att data konverteras från ett format till ett annat för att öka dess användbarhet och underlätta analys. Datamappning gör att du kan skapa ett enhetligt format för data från olika källor. När du t.ex. flyttar tids- och datumdata från ett kalkylblad till en databas kan de konverteras till standardformatet "månad, dag, år".

Driftsättning av rapporteringsverktyg

Många rapporteringslösningar använder unik terminologi och datastrukturer, vilket innebär att företagen måste anpassa sina data. Datamappning gör det möjligt för företag att synkronisera sina data med terminologin och strukturen i rapporteringsverktygen. Det hjälper till att definiera vilka data som behövs för specifika analyser och rapporter, vilket gör beslutsfattandet mer välgrundat.

Elektroniskt datautbyte

EDI (Electronic Data Interchange) automatiserar dokumentutbytet mellan företag, vilket optimerar processer, sänker kostnader och ökar effektiviteten. I det här fallet specificerar datamappning de data som används i dokument, var de finns och hur de omvandlas för att matcha partnersystem.

Fördelar med datakartläggning inom hälso- och sjukvården

Enligt Gartner kostar data av dålig kvalitet organisationer i genomsnitt $12,9 miljoner per år. Detta leder i sin tur till mer komplexa dataekosystem och felaktigt beslutsfattande. Med hjälp av datakartläggning kan vårdgivare förbättra vårdkvaliteten, minimera kostnaderna, förbättra patientresultaten och fatta effektiva datadrivna beslut.

Förbättrad patientvård

Genom att matcha data från olika källor får vårdgivarna en bättre förståelse för patientens hälsoprofil, inklusive allergier, mediciner och tidigare behandlingar. Detta leder till snabbare remisser, minimerade förseningar och minskad administrativ börda, vilket i sin tur leder till kostnadsbesparingar och ökad patientnöjdhet.

Driftskompatibilitet

Interoperabilitet säkerställer att läkare och annan vårdpersonal kan få tillgång till en fullständig bild av en patients hälsoinformation, även om den är spridd i olika system. Detta leder till bättre underbyggda beslut, förbättrad vårdsamordning och bättre patientresultat.

Kostnadsbesparingar

Inom sjukvårdsfakturering är det vanligt med manuell inmatning av data, vilket leder till fel och under- eller överfakturering. Datamappning automatiserar dataöverföringen mellan olika system, vilket minskar dessa fel och standardiserar formaten för enklare försäkringshantering.

Regelefterlevnad

Sjukvårdsorganisationer kan utnyttja datakartläggning för att förenkla efterlevnaden av bestämmelser som HIPAA. Genom att mappa dataelement till specifika standarder kan de säkerställa att den skyddade hälsoinformationen är korrekt, säker och konfidentiell.

Datadrivna insikter

Genom att använda datakartläggning kan vårdorganisationer göra omfattande dataanalyser och identifiera områden för resursoptimering. Dessa insikter gör det möjligt för dem att fördela personal och utrustning mer effektivt, minska driftskostnaderna och maximera resursanvändningen.

Forskning och utveckling

Forskare kan använda datakartläggning för att genomföra storskaliga kliniska prövningar och forskningsstudier. På så sätt kan de identifiera trender i sjukdomsmönster och samband, förutse resursbehov och utveckla mer effektiva vårdstrategier.

"Datakartläggning inom sjukvården är en viktig del av ett välgrundat beslutsfattande. Den matchar olika källor till en enda databas, vilket bidrar till att förbättra diagnostiken, individanpassa behandlingen och öka effektiviteten i hälso- och sjukvårdssystemet. I slutändan är det en investering i förbättrad livskvalitet, minskade kostnader och en datadriven och patientcentrerad hälso- och sjukvård."

Anastasia Ilkevich,

Portfolio manager in Healthcare and Medical technologies / Account Manager

Verkliga exempel på datakartläggning inom hälso- och sjukvården

Epics EHR-programvara används av mer än 305 miljoner patienter över hela världen. Kärnan i ett sömlöst datautbyte är datamappning. Denna teknik gör det möjligt för vårdgivare att utbyta information utan ansträngning och leverera förbättrad, personlig vård.

Epics enhetliga elektroniska patientjournal integrerar läkarbesök, testresultat, skanningar och mycket mer, vilket ger läkarna en heltäckande bild för att kunna fatta välgrundade beslut.

Patienterna har också nytta av Epic. De kan enkelt följa sin hälsoresa och på ett smidigt sätt dela sina journaler med andra vårdgivare.

Merative, tidigare känt som IBM Watson Health, använder AI, dataanalys och cloud computing för att utveckla produkter och tjänster för sjukvårdsindustrin, underlätta medicinsk forskning och förbättra patientvården.

Datamatchning gör det möjligt för Merative att integrera patientdata mellan olika institutioner för djupare forskning. Det säkerställer också att data är korrekta och standardiserade för korrekt AI-analys, vilket leder till bättre beslut inom vården.

InterSystems plattform HealthShare löser problemet med datasilos inom sjukvården. Genom att använda datakartläggning integrerar och aggregerar HealthShare sömlöst patientinformation från olika källor som elektroniska journaler och bildsystem.

Företagets teknik hanterar över 1 miljard medicinska journaler över hela världen och ger stöd till alla 20 institutioner som är erkända som toppsjukhus av U.S. News & World Report.

Redox är specialiserade på dataintegration inom sjukvården och bygger broar mellan organisationer, applikationer och datakällor. De utnyttjar datakartläggning för att optimera datautbytet och säkerställa säker åtkomst till och utbyte av patientinformation mellan olika system. Med en historik på över 11 miljarder transaktioner av vårddata och ett nätverk som omfattar 6 700 anslutna enheter tillhandahåller Redox sömlöst datautbyte med 99,95% drifttid. De möjliggör sömlös interoperabilitet inom sjukvården genom att underlätta dubbelriktat datautbyte i realtid i flera olika miljöer. Dessutom möjliggör Redox omvandling av äldre standarder för att uppfylla branschstandarder.

Kämpar du för att få en helhetsbild av dina patienter eller optimera verksamheten?

Våra experter kan hjälpa dig att implementera lösningar för datakartläggning för att underlätta datautbyte, förbättra vårdsamordningen och få värdefulla insikter.

Kontakta oss idag

Datakartläggning inom hälso- och sjukvårdens implementeringskostnader

Kartläggning av vårddata är avgörande för att integrera olika system, förbättra patientvården och öka effektiviteten i verksamheten. En framgångsrik implementering kräver dock att man noga överväger de kostnader som är förknippade med detta.

Det krävs en initial investering för att kartlägga data, men de långsiktiga fördelarna överväger ofta. Det kan vara svårt att fastställa det exakta priset, eftersom det beror på olika faktorer.

Datakällornas komplexitet

Datans format

Strukturella skillnader i systemet

Löpande underhåll

Teamstorlek och sammansättning

Projektets löptid

Framtida trender inom datakartläggning inom hälso- och sjukvården

I takt med att sjukvården blir alltmer datadriven kommer framtida trender att omfatta förbättrad interoperabilitet, AI-driven analys, blockchain-integration för datasäkerhet och prediktiv modellering för individanpassad medicin. Det finns dock några viktiga trender att hålla ögonen på.

Mappning av semantiska data

Datamappning innebär vanligtvis att dataformatet konverteras (t.ex. från CSV till XML) för att säkerställa kompatibilitet. Semantisk datamappning syftar till att förstå innebörden bakom data. Den använder ontologier och logiska grafer för att bättre förstå relationerna mellan datapunkter. Detta möjliggör mer exakta jämförelser och analyser av data, vilket leder till utveckling av individanpassad medicin och förbättrade patientresultat.

Maskininlärning och AI

Stora datamängder innehåller ofta inkonsekvenser eller information som saknas. Algoritmer för maskininlärning är dock utmärkta på att hantera dessa data och hitta mönster och relationer i medicinska journaler. AI kan dessutom anpassa sig till ständigt föränderliga dataformat och datakällor, vilket säkerställer att kartläggningssystemet är dynamiskt och anpassningsbart. Detta kommer att leda till utveckling av nya regler för datamatchning som kan fånga upp fler nyanser och ge djupare insikter för forskning och beslutsfattande.

Datakartläggning för IoT

Datakartläggning innebär ofta att all data skickas till molnet för analys. Men med IoT-enheter som genererar en konstant ström av vitala tecken och sensoravläsningar är detta tillvägagångssätt inte praktiskt. Det är där edge computing kommer väl till pass. Den bearbetar viktiga data direkt på enheterna eller gateways. Detta möjliggör analys i realtid och omedelbara åtgärder, till exempel att utlösa varningar för onormala avläsningar.

Spatial data

Rumslig dataintegration inom hälso- och sjukvården kombinerar information om tillhandahållna tjänster och plats. Detta gör det möjligt att identifiera var fall är samlade, var resurserna är otillräckliga och hur sociala faktorer påverkar vården. Det kommer att bidra till att förbättra tillhandahållandet av hälso- och sjukvård och beslutsfattandet samt förutse trender inom hälso- och sjukvården.

Resultat

Datakartläggning är avgörande för att hantera den stora mängd vårddata som genereras. Med hjälp av datakartläggning kan vårdgivare ge mer välinformerad vård, minska fel och driftskostnader samt anpassa behandlingsplaner. Detta resulterar i en vårdupplevelse som är mer effektiv, ändamålsenlig och patientcentrerad för alla.

En framgångsrik implementering kräver dock noggrann planering och erfarenhet. Vårt team av experter kan hjälpa dig att navigera genom den komplexa processen och säkerställa en sömlös övergång. Om du är intresserad av att lära dig mer om datakartläggning, dess potentiella fördelar för ditt företag och hur vi kan hjälpa dig att utnyttja den för positiv förändring, tveka inte att kontakta oss.

FAQ

Vad är datakartläggning inom hälso- och sjukvården och varför är det viktigt?

Datamappning inom sjukvården används ofta för att utbyta användbar information mellan två eller flera system, t.ex. en EMR eller EHR, i ett specifikt syfte. De insamlade insikterna kan användas för datasetbaserad analys, prediktiv analys, medicintester, patientforskning, fallstudier med mera.

Hur gynnas vårdorganisationer av datakartläggning?

Datakartläggning underlättar vårdsamordning och beslutsprocesser. Det effektiviserar också dataaggregering från flera källor, t.ex. EMR eller EHR, för uppgifter som prestandaanalys och trendprognoser. Datakartläggning hjälper också till att skydda patientdata och säkerställa efterlevnad av sekretessbestämmelser som HIPAA och GDPR.

Är datakartläggning inom hälso- och sjukvården säker och förenlig med sekretessbestämmelserna?

När mappning av vårddata görs på rätt sätt prioriteras säkerhet och efterlevnad av regelverk. Detta kräver att data krypteras med hjälp av robusta algoritmer och lagras i en skyddad miljö, med åtkomst begränsad till endast behörig personal. För att uppfylla sekretessbestämmelser som HIPAA och GDPR krävs dessutom ytterligare säkerhetsåtgärder som åtkomstkontroller, regelbundna revisioner och utbildning av personalen i bästa praxis för dataskydd.

Dmitry Nazarevich CTO

Datum: 18 januari 2024

Dmitry Nazarevich CTO

Datum: 18 januari 2024

Innehållsförteckning

Betygsätt den här artikeln:

★★★★★ 4/5

4,8/5 (45 recensioner)

Relaterat innehåll

Kontakta oss!

Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande Vänligen inkludera projektinformation, varaktighet, teknologistack, IT-proffs som behövs och annan relevant information

Spela in ett röstmeddelande om ditt projekt för att hjälpa oss att förstå det bättre

Bifoga ytterligare dokument vid behov

Ladda upp filen

Du kan bifoga upp till 1 fil på totalt 2 MB. Giltiga filer: pdf, jpg, jpeg, png

Observera att när du klickar på knappen Skicka kommer Innowise att behandla dina personuppgifter i enlighet med vår Integritetspolicy för att ge dig lämplig information.

Vad händer härnäst?

Efter att ha mottagit och behandlat din begäran kommer vi att återkomma till dig inom kort för att specificera dina projektbehov och underteckna en NDA för att säkerställa konfidentialitet av information.

Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad uppskattningar.

Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma överens.

Vi skriver på ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt.

Datakartläggningens kraft inom hälso- och sjukvården: fördelar, användningsområden och framtida trender

Datakartläggningens kraft inom hälso- och sjukvården: fördelar, användningsområden och framtida trender

Vad är datakartläggning inom hälso- och sjukvården?