Wat kunnen organisaties met datawarehousing bereiken in de gezondheidszorg?

Datawarehousing is een van de cruciale onderdelen van een enterprise data management strategie. Het stelt organisaties wereldwijd in staat om hun gegevens effectiever te gebruiken, de operationele efficiëntie te verbeteren, betere besluitvorming te stimuleren en strategische inzichten mogelijk te maken. Door gegevens te integreren en te centraliseren, kunnen bedrijven geavanceerde analyses uitvoeren, AI-mogelijkheden bouwen bovenop datawarehouses en voorspellende strategieën op maat maken om de ROI van bedrijven te verbeteren.

Om precies te zijn fungeren datawarehouses als een centrale opslagplaats voor bedrijven om enorme hoeveelheden gegevens uit verschillende bronnen te beheren en analyseren. Sinds
datawarehouses
historische gegevens in een gestructureerd formaat opslaan, zijn ze geoptimaliseerd voor query’s en analyse, wat leidt tot eenvoudige toegang en rapportage. In deze blog bespreken we 6 bedrijfsgerichte use cases van datawarehousing in de zich ontwikkelende gezondheidszorg.

Gevallen van gegevensopslag in de gezondheidszorg

1. Verbetering en personalisatie van patiëntenzorg

Probleemstelling: Organisaties in de gezondheidszorg worstelen met onsamenhangende patiëntinformatie in meerdere systemen, zoals EHR’s, laboratoriumresultaten en beeldvormingssystemen. In dergelijke situaties worden ziekenhuizen geconfronteerd met uitdagingen bij het leveren van gepersonaliseerde zorg aan individuele patiënten, wat resulteert in suboptimale behandelplannen en zorgresultaten.

Oplossing: Het implementeren van een datawarehouse in de cloud dat patiëntgegevens uit meerdere bronnen integreert, is van vitaal belang voor het bieden van gepersonaliseerde patiëntenzorg. Dit gecentraliseerde magazijn geeft zorgverleners een uitgebreid overzicht van de medische geschiedenis en andere relevante informatie van elke patiënt. Door alle gegevens op één plek te consolideren, kunnen organisaties in de gezondheidszorg beter geïnformeerde beslissingen nemen en gepersonaliseerde behandelplannen maken die zijn afgestemd op de individuele behoeften van de patiënt.

Technische implementatie:

• ETL-processen: Implementeer robuuste ETL-processen (Extract, Transform, Load) om gegevens te verzamelen uit verschillende bronnen, ze te transformeren naar een consistent formaat en ze te laden in het datawarehouse. Dit zorgt ervoor dat gegevens accuraat, up-to-date en toegankelijk zijn.
• Gegevensintegratie: Gebruik gegevensintegratieservices om gegevens uit verschillende systemen samen te voegen en te standaardiseren, zodat alle patiëntinformatie consistent en betrouwbaar is. Hierbij kan het gaan om het oplossen van discrepanties in het formaat van gegevens en het waarborgen van de kwaliteit van gegevens door validatie en opschoning.

2. Operationele efficiëntie en kostenbeheer

Probleemstelling: Zorgaanbieders hebben vaak te maken met stijgende operationele kosten als gevolg van onsamenhangende gegevens op gebieden zoals planning, supply chain-systemen en resource management. Deze onsamenhangende gegevens maken het moeilijk om een holistisch beeld te krijgen van de activiteiten, wat leidt tot hogere operationele kosten.

Oplossing: Een datawarehouse op locatie of in de cloud verzamelt operationele gegevens uit alle bronnen, waardoor uitgebreide analyses van resourcegebruik, workflows en supply chain management mogelijk worden. Organisaties in de gezondheidszorg kunnen processen optimaliseren, inefficiënties identificeren en kosten verlagen door deze gegevens te analyseren. Gegevensanalyse kan bijvoorbeeld patronen onthullen in opnames van patiënten, waardoor er betere beslissingen kunnen worden genomen over planning en personeel.

Technische implementatie:

• Analytische hulpmiddelen: Analytische tools kunnen worden gebruikt om inzichten te genereren en inefficiënties te identificeren, zoals onderbenutting van middelen of te grote voorraden. Deze tools kunnen zorgverleners helpen om datagestuurde beslissingen te nemen om hun activiteiten te optimaliseren.

Meer weten: Real-time analytische oplossing voor een speler in de gezondheidszorg.

3. Naleving van regelgeving en rapportage

Probleemstelling: Handmatige nalevingsrapportage in organisaties in de gezondheidszorg is gevoelig voor fouten en kan leiden tot boetes als het niet correct gebeurt.

Oplossing: Een datawarehouse is een rigide bescherming die nodig is voor naleving van regelgeving en rapportage, waarbij nauwkeurigheid en consistentie worden gewaarborgd. Tools voor het automatisch genereren van rapporten kunnen de benodigde gegevens extraheren en indelen volgens de wettelijke vereisten. Dit proces stroomlijnt het rapportageproces, vermindert de kans op fouten en zorgt ervoor dat rapporten op tijd worden ingediend.

Technische implementatie:

• Consistentie van gegevens: Datavalidatie- en opschoningsprocessen implementeren om de nauwkeurigheid van gegevens in het magazijn te garanderen. Dit is essentieel voor het produceren van betrouwbare nalevingsrapporten.
• Rapportagetools: BI-tools gebruiken om het genereren van rapporten te automatiseren en naleving van de wettelijke normen te garanderen. Deze tools helpen bij het genereren van rapporten in de vereiste formaten en schema’s, waardoor handmatige inspanningen en fouten worden verminderd.

4. Klinisch onderzoek en uitkomstenanalyse

Probleemstelling: Het analyseren van behandelresultaten en het uitvoeren van klinisch onderzoek is gecompliceerd in een gezondheidszorgomgeving vanwege inconsistente gegevensformaten en ongelijksoortige gegevensbronnen. Onderzoekers besteden momenteel enorm veel tijd aan het voorbereiden van gegevens, waardoor er minder tijd overblijft voor interpretatie en analyse.

Oplossing: Een datawarehouse integreert klinische gegevens van verschillende onderzoeken, studies en patiëntendossiers en standaardiseert deze voor eenvoudige toegang en analyse in een gestructureerd formaat. Onderzoekers hebben toegang tot een uniforme dataset om trends te identificeren, de effectiviteit van behandelingen te beoordelen en nieuwe medische inzichten te genereren. Dit gestroomlijnde proces versnelt medisch onderzoek en vergroot de mogelijkheid om bevindingen eenvoudig te vertalen naar de praktijk.

Technische implementatie:

• Standaardisatie van gegevens: Zorgen voor consistente gegevensformaten en terminologie in verschillende klinische datasets.
• Analytics-platforms: Maak gebruik van geavanceerde analyseplatforms om complexe gegevensanalyses uit te voeren en onderzoeksresultaten te visualiseren. Deze platforms helpen bij het identificeren van patronen en correlaties die mogelijk niet duidelijk worden door handmatige analyse.

5. Voorspellende analyses voor ziektepreventie

Probleemstelling: Het voorspellen van het uitbreken van ziekten en het voorkomen van chronische aandoeningen is een uitdaging voor R&D in de gezondheidszorg zonder uitgebreide mogelijkheden voor gegevensanalyse. Traditionele methoden voor preventie en bewaking van ziekten zijn vaak eerder reactief dan proactief.

Oplossing: Cloud data warehouses ondersteunen geavanceerde integratiemogelijkheden van diverse gegevensbronnen, waaronder patiëntendossiers en gegevens van draagbare apparaten. Datawetenschappers kunnen voorspellende analyses uitvoeren op gegevens die zijn verkregen uit datawarehouses om risicopopulaties te identificeren, ziektetrends te voorspellen en preventieve maatregelen te implementeren. Zo kunnen voorspellende modellen patiënten met chronische aandoeningen monitoren en ingrijpen voordat er complicaties optreden.

Technische implementatie:

• Integratie van gegevens: Integreer gegevens uit EHR’s, openbare gezondheidsdossiers en IoT-apparaten zoals draagbare gezondheidsmonitoren.
• Voorspellende modellen: Ontwikkelen en implementeren van machine learning-modellen om gegevens te analyseren en uitbraken van ziekten te voorspellen. Deze modellen kunnen historische gegevens gebruiken om patronen te identificeren en voorspellingen te doen, waardoor tijdig kan worden ingegrepen.

6. Verbeterde betrokkenheid en tevredenheid van patiënten

Probleemstelling: Patiënttevredenheid draagt bij aan de reputatie van de gezondheidszorg, maar is complex als er geen 360-graden beeld is van de interacties tussen patiënten op verschillende touchpoints. Onsamenhangende systemen stellen zorgorganisaties niet in staat om de behoeften en voorkeuren van patiënten volledig te begrijpen.

Oplossing: Het bouwen van een datawarehouse in de cloud dat gegevens over patiëntinteracties consolideert, waaronder behandelingsdossiers, afspraken, communicatiekanalen en feedbackformulieren, biedt een eenduidig beeld. Deze bepaling ondersteunt zorgorganisaties bij het ontwikkelen van gerichte betrokkenheid en gepersonaliseerde communicatiestrategieën. Het analyseren van interactiepatronen en feedback van patiënten kan bijvoorbeeld helpen bij het ontwerpen van betere ondersteunende diensten voor patiënten.

Technische implementatie:

• Tools voor betrokkenheid: Gebruik tools voor patiëntbetrokkenheid om communicatie te personaliseren op basis van inzichten uit het datawarehouse. Deze tools kunnen herinneringen voor afspraken automatiseren, persoonlijke gezondheidstips geven en voortdurend feedback verzamelen om de diensten voortdurend te verbeteren.

Van een optioneel systeem tot de hartslag van de data-infrastructuur, datawarehouses fungeren als een enkele bron van waarheid om geïnformeerde beslissingen te nemen in meerdere aspecten van het bedrijf, waaronder het genereren van inkomsten, procesautomatisering en het verhogen van de klanttevredenheid. Wilt u een datawarehouse voor uw organisatie vanaf nul opbouwen of uw beperkte en niet-schaalbare on-premise warehouses naar de cloud verplaatsen? Praat met onze experts. We zijn op reis om bedrijven te helpen het volledige potentieel van AI en analyse te realiseren.