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Big data en el cuidado de la salud: mejor atención, menor riesgo

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Los macrodatos en el cuidado de la salud pueden mejorar la atención, reducir los costos y salvar vidas. Los proveedores de atención médica digitalizan constantemente sus procesos internos, lo que significa que todos los días se recopilan montañas de datos nuevos. Esto se complementa con la cantidad de información generada por las personas que utilizan Fitbits y otros equipos personales de salud y fitness.

En Billing Savi, los datos son fundamentales para nuestro negocio: proporcionamos información a nuestros clientes de atención médica que transforman sus prácticas al agilizar las operaciones, mejorar la atención al paciente y reducir los errores.

El análisis de toda esta información requiere una gestión adecuada y una tecnología sofisticada. En este artículo, analizaremos algunas de las mayores oportunidades que ofrecen los datos de salud en la actualidad, los tipos de sistemas de los que necesitamos extraer información valiosa y cómo los datos pueden mejorar la atención médica y hacer del mundo un lugar mejor.

Asociación con clientes sanitarios

El auge de los datos sanitarios y la digitalización

Como en muchas otras industrias, la atención médica se basa en grandes cantidades de datos. Estos datos provienen de varias fuentes:

  • Registros médicos
  • Registros de pacientes
  • Resultados de examen
  • Investigación biomédica
  • Documentos de seguros

Los proveedores están digitalizando rápidamente sus operaciones de atención médica incorporando registros médicos electrónicos, que almacenan datos médicos y clínicos recopilados de los pacientes en computadoras en lugar de gráficos físicos. Con los registros de salud electrónicos, los proveedores pueden ver una versión digitalizada del historial médico completo de su paciente. Esto incluye sus diagnósticos médicos, recetas, alergias y resultados de pruebas.

Desarrollamos nuestra plataforma de análisis Savi Sense para ayudar a las organizaciones de atención médica a comprender mejor sus datos. El sistema permite a los usuarios identificar los factores clave del crecimiento de los ingresos e identificar áreas problemáticas en la atención al paciente y la facturación. En las manos adecuadas, una sólida plataforma de análisis como Savi Sense ayuda a los proveedores a mejorar drásticamente los resultados de sus pacientes.

Mejores resultados con IA

Las enormes cantidades de datos de salud que se generan a diario son el mayor activo y el mayor desafío del sector salud. Se requieren herramientas de análisis sofisticadas para obtener un conocimiento valioso de esta enorme cantidad de datos. Debido a su inmenso volumen y alcance, es casi imposible para los humanos clasificarlos de manera efectiva.

Aquí es donde la IA se vuelve crítica: la IA no es (todavía) buena en todo, pero un lugar donde brillan las inteligencias modernas es clasificar grandes cantidades de datos e identificar patrones. Al combinar la comprensión humana con conocimientos y patrones reconocidos por los sistemas de inteligencia artificial, la industria de la salud tiene una gran oportunidad para agilizar las operaciones y tocar más vidas con la misma cantidad de tiempo y energía humanos.

Al automatizar las tareas de detección de rutina, como la detección de enfermedades comunes e incluso tumores durante las exploraciones visuales, los profesionales de la salud están liberando tareas más exigentes que solo una persona puede hacer cara a cara. Sin embargo, con el gran poder del reconocimiento de patrones de IA, viene la responsabilidad de erradicar los prejuicios inconscientes y usarlos de manera responsable.

Reducción de la distorsión en los datos de entrenamiento.

Un sistema de IA es tan confiable y útil como sus datos de entrenamiento. Aquí es donde la combinación de conjuntos de datos puede conducir a una IA más inteligente y útil. Por ejemplo, agregar datos de sus sistemas CRM puede ayudar a eliminar el sesgo en sus análisis.

Los sistemas CRM ayudan a administrar los datos de los clientes. Apoyan la gestión de ventas, proporcionan información procesable, se integran en las redes sociales y facilitan la comunicación del equipo.

Desafortunadamente, cuando se trata de evaluar información, las personas pueden crear sesgos inherentes y pasar por alto fácilmente las señales de alerta en sus conjuntos de datos. Por ejemplo, un laboratorio puede encontrar un representante de ventas en particular extremadamente valioso en función de la cantidad de muestras traídas. Sin embargo, un análisis de datos de IA podría mostrar que el empleado realmente está contribuyendo no tiene precio Ensayar.

Como en casi todos los casos, un solo punto de datos (volumen de muestras recolectadas) no cuenta toda la historia. Un sistema de IA debidamente capacitado puede ver un panorama mucho más amplio más rápido que un humano y resaltar la discrepancia entre las muestras recolectadas y pagadas para ayudar al equipo humano a cambiar su comportamiento, lo que resulta en una mejor atención, operaciones optimizadas y mayores ingresos para los líderes de la organización.

Mejore la precisión del tratamiento con datos

Los proveedores de atención médica pueden mejorar la precisión del tratamiento al presentar información basada en datos sobre los flujos de trabajo de los usuarios que los guían hacia la acción adecuada. Al comprender la efectividad de las diferentes formas de atención, los médicos pueden tomar mejores decisiones y sentirse más seguros acerca de las opciones que han elegido.

Cada vez más organizaciones de salud están convirtiendo sus datos en información útil y procesable. Esto aumenta constantemente la calidad de la atención al paciente y ayuda a los médicos a comprender mejor las prácticas más recientes para el tratamiento de enfermedades, lesiones o dolencias.

Reducción de errores de prescripción

Los errores de prescripción afectan a millones de personas cada año solo en los Estados Unidos, y miles pierden la vida cada año.

Empresas de datos innovadoras como MedAware están tratando de resolver este problema detectando errores antes de que afecten al paciente. Estas plataformas identifican y previenen errores relacionados con medicamentos mediante la aplicación de algoritmos avanzados de aprendizaje automático y mecanismos de detección de valores atípicos.

Al analizar y aprovechar los patrones de práctica de miles de médicos que tratan a millones de pacientes en todo el mundo, estos programas pueden identificar con precisión los medicamentos que entran en conflicto con el perfil del paciente, médico o centro. ¡Los datos correctos, analizados por el sistema correcto, están salvando vidas ahora mismo si estás leyendo esto!

Un mundo más saludable gracias a los datos

Los datos sanitarios ofrecen un enorme potencial para mejorar la atención al paciente, reducir costes y minimizar errores. Mediante el uso de inteligencia artificial, sistemas CRM y análisis humano, los proveedores pueden mejorar enormemente su comprensión de la eficacia con la que funcionan sus procesos de salud.

A medida que la industria continúa dependiendo de las tecnologías de datos, la calidad de los tratamientos y la efectividad de nuestro sistema de atención médica podrían cambiar enormemente. Independientemente del futuro de la atención médica, los datos seguirán siendo una gran parte de él.

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Sumit Mahendru es director ejecutivo de Savi Group, una empresa nacional de gestión de registros médicos, análisis y ciclo de ingresos de atención médica.

Palabras clave: Big Data | Análisis de salud

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