7 min läsning

Datakartläggningens kraft inom hälso- och sjukvårdsbranschen

BI och dataanalys

Hälsovård

I takt med att hälso- och sjukvårdsbranschen expanderar genereras en enorm mängd data. Enligt Global Health Journal genererar cirka 30% av världens datavolym kommer från sjukvårdsindustrin. Under de senaste fem åren har den stora mängden data förväntas öka nästan fyrfaldigt - och det är inte troligt att denna trend kommer att förändras inom den närmaste framtiden. Nu förutspår marknadsanalytikerna en 19,9% årlig tillväxt för marknaden för datalagring inom hälso- och sjukvården år 2029 och en 23,7% årlig tillväxt för sektorn för prediktiv analys inom hälso- och sjukvården fram till 2033.

Inom sjukvården har data en enorm potential att förbättra patientvården, förbättra forskningen och optimera arbetsflödena. Detta är dock inte fallet, att effektivt använda denna mängd data utgör en avsevärd utmaning, så nästan hälften av denna information är underutnyttjad. Det är här som datakartläggning kan vända på steken. I det här blogginlägget kommer jag att utforska konceptet med datakartläggning inom sjukvården, lyfta fram dess obestridliga fördelar och undersöka dess praktiska tillämpningar.

Vad är datakartläggning inom hälso- och sjukvården?

Datamappning inom hälso- och sjukvården är en process där man matchar fält mellan databaser i olika informationssystem. Med andra ord skapar datakartläggning mening i varje anslutning och skapar en detaljerad plan för all vårddata inom ett IT-ekosystem.

Sjukvårdsdata kommer från olika källor, till exempel EMR eller EHR, medicinska CRM-system, bärbara enheter, system för medicinsk bildbehandling och faktureringssystem. Var och en av dessa källor använder olika standarder för datautbyte och terminologi, vilket naturligtvis kan komplicera saker och ting. Till exempel kan ett radiologisystem använda DICOM och EHR kan använda HL7, eller så kan olika sjukhus koda procedurer med hjälp av olika system, som CPT och SNOMED CT. Dessa variationer gör det svårt att integrera och tolka medicinska data.

Genom att utnyttja datakartläggning som en del av din utveckling av programvara för hälso- och sjukvård processen kan vårdgivare enkelt koppla samman liknande data och sedan omvandla dem till en enhetlig standard. Som ett resultat av detta kan vårdföretag övervinna den fragmentering som är vanlig för datasystem i branschen och effektivt utnyttja data för patientvård.

Få bättre kontroll över vårdens IT-ekosystem med hjälp av datakartläggning

Hur används datakartläggning inom hälso- och sjukvården?

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

Data integration

Datatransformation

Business intelligence

Driftsättning av rapporteringsverktyg

Elektroniskt datautbyte

Datamigrering

Datamigrering avser Överföring av data från ett system till ett annatDetta sker ofta när man byter till ett nytt system, uppgraderar ett befintligt, flyttar till molnet eller genomgår en digital transformation. Under migreringen upprättar datakartläggningen kopplingar mellan datafält i olika IT-system, möjliggör felfri överföring och hjälper till att upprätthålla datakonsistens mellan olika lösningar.

Data integration

Data integration kombinerar data från olika källor till en enda platsvilket är ett absolut måste för vårdgivare som samlar in operativa och vårdrelaterade data från olika system. Datakartläggning är ett naturligt steg under integrationen eftersom det skapar en bro mellan de system som använder samma data och garanterar att den är konsekvent och korrekt.

Datatransformation

Vårdgivare behöver ofta konvertera data från ett format till ett annatantingen för att integrera flera system eller för att göra data lättare att använda och analysera. Genom att kartlägga vårddata kan man förstå sambanden mellan data i databaser, oavsett hur informationen lagras, och sedan fortsätta med omvandlingen till ett enhetligt format.

Business intelligence

Vid implementering av Business Intelligence inom hälso- och sjukvården hjälper datakartläggning till att säkerställa att data från flera källor anpassas på rätt sätt för analys. Genom att länka olika datakällor förenklas datautvinning, rengöring och förberedelse. På så sätt får BI-verktygen tillgång till data som är redo för analys och kan ge mer exakta och användbara insikter.

Driftsättning av rapporteringsverktyg

Många rapporteringslösningar använder unik terminologi och datastrukturer, vilket innebär att vårdföretagen måste anpassa sina data. Med hjälp av datakartläggning kan vårdgivare synkronisera sina data med rapporteringsterminologin och -strukturen. Det hjälper till att definiera vilka data som behövs för specifika rapporter och register och effektiviserar denna process.

Elektroniskt datautbyte

Elektroniskt datautbyte (EDI) automatiserar dokumentutbyte mellan vårdföretag - som sjukhus och försäkringsbolag - för att optimera arbetsflöden och dokumenthantering. I det här fallet specificerar datamappningen de data som används i dokumenten, var de finns och hur de ska omvandlas för att matcha den datastruktur som krävs av målprogramvaran.

Datamigrering

Data integration

Datatransformation

Business intelligence

Driftsättning av rapporteringsverktyg

Elektroniskt datautbyte

Fördelar med datakartläggning inom hälso- och sjukvården

Data av dålig kvalitet kostar organisationerna i genomsnitt $12,9 miljoner per årenligt Gartner. Och dataproblemen hopar sig, vilket leder till trassliga dataekosystem och felaktigheter som påverkar beslutsfattandet. Datakartläggning kan hjälpa till att hantera många av dem och ge följande fördelar.

Förbättrad driftskompatibilitet

Eftersom datakartläggning är en förutsättning för interoperabilitet hjälper det vårdpersonalen att få tillgång till fullständig vårdinformation, även om den är spridd i olika system. De sparar tid på datasökning, förbättrar vårdsamordningen och minskar de administrativa bördorna.

Förbättrad patientvård

Genom att matcha data från olika källor får vårdgivarna en bättre förståelse för en patients hälsoprofil, inklusive allergier, mediciner och tidigare behandlingar. Detta leder till snabbare remisser, minimerade förseningar och bättre patientresultat.

Kostnadsbesparingar

Manuell datainmatning är vanligt inom sjukvården och leder ofta till fel, dubbletter eller faktureringsproblem. Datakartläggning kan underlätta överföringen av journaler mellan olika system, vilket minskar arbetsbördan för vårdpersonalen. Studier visar att det fungerar: 30% av leverantörerna säger att aggregerade dataplattformar har hjälpt dem att spara kostnader och hantera sin personalstyrka bättre.

Regelefterlevnad

Med korrekt datakartläggning kan vårdorganisationer säkerställa att journalerna är konsekvent strukturerade och hanteras i enlighet med regelverk som HIPAA och GDPR. Genom att organisera och konsolidera data i en plattform kan organisationerna säkerställa att data är korrekta och lättare upprätthålla säkerhetskraven för skyddad hälsoinformation.

Datadrivna insikter

Med hjälp av datakartläggning kan vårdorganisationer göra omfattande dataanalyser och identifiera områden för resursoptimering. Dessa insikter hjälper till att fördela personal och utrustning mer effektivt, förbättra personalens prestationer och maximera resursanvändningen.

Bättre forskning & utveckling

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

"Enligt min erfarenhet behöver vårdgivare med komplexa dataekosystem absolut robust datakartläggning, särskilt när de genomgår digital omvandling. Jag har själv sett hur viktigt det är att effektivisera dataflödet mellan olika system för att säkerställa noggrannhet och konsekvens. Mitt team och jag har en djup förståelse för vårdprocesser och kan hjälpa ditt företag att kartlägga vårddata och lägga grunden för mer komplexa och innovativa IT-projekt."

Aleh Yafimau

Leveransansvarig

Datakartläggning inom hälso- och sjukvården: exempel från verkligheten

Epic Systems Corporation
Merativ
InterSystems Corporation
Redox

Epics EHR-programvara används av mer än 305 miljoner användare 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.

Merative, tidigare känt som IBM Watson Health, tillämpar datakartläggning för 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 hanterar över 1 miljard journaler världen över och löser problemet med datasilos inom sjukvården. Genom att använda datakartläggning integrerar och aggregerar HealthShare sömlöst patientinformation från olika källor som elektroniska journaler och bildsystem.

Redox är specialiserade på dataintegration inom sjukvården och kopplar samman organisationer, applikationer och datakällor. De utnyttjar datakartläggning för att optimera datautbytet och säkerställa säker åtkomst till och utbyte av patientdata. Dessutom underlättar Redox dubbelriktat datautbyte i realtid mellan flera miljöer och möjliggör omvandling av äldre datastandarder.

Kämpar du med att få en helhetssyn på vård och verksamhet?

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.

Men.., framgångsrikt genomförande kräver noggrann planering och erfarenhet. Vårt team av experter kan hjälpa dig att navigera i 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 ta kontakt med oss.

FAQ

Kort sagt handlar datakartläggning inom hälso- och sjukvården om att länka fält mellan systemens databaser. Mappning är ett viktigt steg i datamigrering och integration och används för att utbyta information mellan två eller flera system, t.ex. EMR, EHR eller patientappar. Vidare möjliggör det datasetbaserad analys, prediktiv analys, medicintestning, patientforskning med mera.

Datamappning effektiviserar sammanställningen av information från flera källor, vilket underlättar vårdsamordning mellan vårdpersonal och effektiviserar det kliniska beslutsfattandet. När det inte finns något behov av manuell inmatning av data i flera system minskar risken för dataförlust, medicinska fel, saknade och dubblerade journaler samt säkerhets- och efterlevnadsproblem.

När mappning av vårddata görs på rätt sätt äventyrar det inte säkerheten och efterlevnaden 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 behöver vårdföretag som vill implementera datakartläggning ytterligare skyddsåtgärder, som regelbundna revisioner och personalutbildning i bästa praxis för datasäkerhet.

Anastasia Ilkevich Portföljförvaltare inom hälsovård och medicinteknik

Datum: 28 mars 2025

Anastasia Ilkevich Portföljförvaltare inom hälsovård och medicinteknik

Datum: 28 mars 2025

Innehållsförteckning

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

Skicka ett röstmeddelande till oss

Bifoga dokument

Ladda upp filen

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

Genom att klicka på Skicka samtycker du till att Innowise behandlar dina personuppgifter enligt våra Integritetspolicy för att förse dig med relevant information. Genom att lämna ditt telefonnummer samtycker du till att vi kan kontakta dig via röstsamtal, SMS och meddelandeappar. Samtals-, meddelande- och datataxor kan gälla.