DataOps:의료 자동화의 미래

DataOps는 의료 기관이 최신 데이터 분석 관행을 사용하고 비용을 효과적으로 줄이고 수익을 높이는 건전한 비즈니스 관행을 추진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

의료 기관은 데이터 관련 문제와 씨름하고 있습니다. 대량의 데이터를 처리하고 실시간 통찰력을 얻을 수 없기 때문에 최고 수준의 효율성으로 데이터를 운영할 수 없습니다. 데이터가 내부 및 외부 시스템에 상주하므로 데이터를 추출, 통합 및 표준화하는 것은 지속적인 과제입니다. 예산 제약과 인력 문제는 통합을 모니터링하고 관리하기 위한 리소스를 요구하기 때문에 복잡성을 가중시킵니다. 의료 기관은 이러한 잘못 관리되는 시스템의 정면승부를 하고 있습니다. 사용 사례에서 실시간으로 통합되지 않는 소스 시스템의 버전 ​​변경으로 인해 중요한 청구 데이터가 누락될 수 있습니다. 이것은 늦게 제출하거나 최소한 현금 흐름의 지연으로 인한 환급 누락의 형태로 병원에 상당한 수익 누출을 초래할 수 있습니다. 이러한 모든 문제는 DataOps를 채택하여 해결할 수 있습니다.

DataOps는 데이터 관리의 혁신적 혁신입니다. 조직은 데이터를 엔지니어링 및 모니터링하는 것이 아니라 의료 조직을 위해 데이터를 관리하고 운영합니다. 이를 통해 현대적인 데이터 분석 관행을 활용하고 비용을 효과적으로 줄이고 수익을 높이는 건전한 비즈니스 관행을 추진할 수 있습니다.

참조: Veterans Affairs, 인공 지능에 막대한 투자

데이터 운영

거시적 수준에서 DataOps는 최신 데이터 분석을 위한 자동화된 프로세스, 지속적인 데이터 흐름 및 셀프 서비스 포털에 중점을 둡니다. 이는 DevOps의 전통적인 세계로부터의 패러다임 전환입니다. DataOpsus는 기술 분석을 제공하기 위해 데이터 인프라에 의존하는 대신 처리 도구를 사용하여 데이터 패턴을 모니터링하고 지속적으로 학습하고 변경 사항을 감지하여 자체 수정합니다. 이를 통해 기업이 실시간 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있는 올바른 정보를 제공하는 향상된 분석(예측 및 규범적)이 가능합니다.

DataOps는 어떻게 구현합니까?

DataOps 프로그램 구축의 핵심은 세 가지 핵심 요소인 지속적인 개발, 지속적인 운영 및 지속적인 데이터 흐름에 의존합니다.

1) 지속적인 개발: 이는 반복 패턴을 찾아 데이터 변경 사항을 식별하고 데이터 및 프로세스의 무결성을 보호하는 데 필요한 과정 수정을 수행합니다.

이는 각 인스턴스에 대해 설정되고 버전 및 데이터 스키마 변경에 응답하기 위해 수동 개입이 필요한 정적 통합 엔진으로 구성되는 기존 프로그램에서 현저한 변화입니다. DataOps의 새로운 기술 발전은 이러한 수동 프로세스에서 더 큰 자유를 허용하고 데이터 품질을 향상시켰습니다. 데이터 통합은 데이터 파이프라인이 최고 품질 및 효율성 수준에서 작동하도록 유지하기 위해 변형을 조정하는 데이터 프로세스를 자동화하고 재사용하도록 구축되었습니다.

2) 지속적인 운영: 이는 지속적인 모니터링, 데이터 드리프트 식별, 기계 학습을 적용하여 운영 데이터 문제를 식별하고 대응하는 것으로 구성됩니다.

• 지속적 모니터링은 데이터 작업 프로세스의 성능을 모니터링하는 데 사용할 수 있는 측정항목을 사용할 수 있는 도구를 제공합니다. 이러한 노출은 상태 평가를 수행하고 작업을 자동화하여 필요한 과정을 수정할 수 있습니다.
• 데이터 드리프트 식별을 통해 작업은 수동 개입 없이 스키마 및 버전 변경에 응답할 수 있습니다.
• 머신 러닝을 활용하는 데이터 작업에는 패턴에 대한 통찰력을 제공하고, 실시간 데이터 처리와 함께 규범적 및 예측적 분석을 허용하여 건전한 비즈니스 결정을 내릴 수 있는 현대적인 비즈니스 인텔리전스를 제공하도록 데이터를 교육하는 것이 포함됩니다.

3) 지속적인 데이터 흐름: 이것은 대용량 데이터를 처리하는 데 필요한 인프라입니다. 여러 기술 스택을 활용하는 전통적인 방법은 비용이 많이 들고 유지하기 어렵습니다. 데이터 마켓플레이스는 데이터 처리를 간소화하고, 새 데이터를 사용할 수 있을 때 최종 사용자에게 경고하고, 메타데이터 관리 작업을 생성하여 이러한 문제를 해결합니다. 이러한 프로세스의 즉각적인 이점에는 수동 프로세스 자동화, 비즈니스 투명성 보장, 비즈니스 파트너 간의 광범위한 사용을 위한 메타데이터 활성화가 포함됩니다.

DataOps가 중요한 역할을 하는 방법:제공자의 일상

오늘날의 의료 기관은 일반적으로 일반적인 복잡한 기업 건강 기록 플랫폼을 포함하는 여러 개의 서로 다른 시스템을 운영합니다. 클리닉 및 의사 진료는 전자 의료 기록 시스템을 사용하는 반면 정신 건강 시스템은 행동 관리 건강 시스템을 사용합니다.

DataOps가 도움이 되는 방법:

자립적인 단일 데이터 소스: 데이터가 단일 위치로 중앙 집중화되면 DataOps 제품은 통합 시스템의 데이터 변경 사항을 자동으로 감지하고 이에 대응합니다. 온보딩 새 통합은 쉽게 자동화되고 의료 시스템 내 데이터 관리를 간소화하여 전체 조직에서 데이터를 볼 수 있습니다.

임상 인력 최적화 개선: DataOpscan은 과거 임상 인력 데이터를 분석하고 과거 환자 수요를 비교함으로써 예측 모델링을 사용하여 예상되는 미래 수요에 대해 미래 인력 수요를 예측합니다. 이 모델링은 다음을 통해 수행할 수 있습니다.

• 수요가 용량과 어떻게 일치하는지 비교하는 데이터 시장의 과거 관점 얻기
• 실시간 데이터 기반 미래 예측 모델 생성
  • 계절적 수요 및 절차 유형으로 인한 변동과 같은 변동을 고려하면서 시간 경과에 따라 측정된 과거 데이터 볼륨을 기반으로 미래 예측 환자 볼륨을 생성합니다.
  • 미래의 환자 수요에 기반한 가용성을 보여주기 위해 미래의 인력 할당 모델을 만듭니다.

이러한 예측 모델을 제공함으로써 병원은 일일 인력 수준을 최적화할 수 있습니다. 이 최적화는 과잉 인력으로 인한 비용을 줄이고 임상 영역이 일반적으로 만성적으로 인력 부족인 경우 환자 만족도를 높일 수 있습니다.

결론

요약하면, 많은 의료 조직이 데이터 변환 프로그램의 경로에 있기 때문에 전체 디지털 전략의 필수 구성 요소인 DataOps를 포함해야 합니다. 올바르게 구현되면 조직을 가장 효과적으로 운영하는 데 필요한 끊임없이 변화하는 요구 사항에 대응할 수 있는 혁신적인 솔루션입니다.