DataOps：医疗自动化的未来

DataOps 可以帮助医疗保健组织使用现代数据分析实践并推动有效降低成本和增加收入的合理业务实践。

医疗保健组织正在努力解决与数据相关的问题。无法处理大量数据并获得实时洞察力使它们无法以最高效率运行。由于数据存在于内部和外部系统中，因此提取、集成和标准化数据是一项持续的挑战。预算限制和人员配备问题增加了复杂性，因为它需要资源来监控和管理集成。医疗保健组织首当其冲受到此类管理不善的系统的影响。例如，源系统中的版本更改未实时集成可能会导致关键计费数据丢失。这可能会导致医院因延迟申报而错过报销，或者至少会导致现金流延迟，从而导致医院出现重大的收入流失。所有这些问题都可以通过采用 DataOps 得到解决。

DataOps 是数据管理的创新突破。组织为医疗保健组织管理和操作数据，而不仅仅是设计和监控数据。这使他们能够利用现代数据分析实践并推动有效降低成本和增加收入的合理业务实践。

另见： 退伍军人事务部大力投资人工智能

数据运维

在宏观层面上，DataOps 专注于现代数据分析的自动化流程、连续数据流和自助服务门户。这是对传统 DevOps 世界的范式转变。 DataOps 不是依靠数据基础设施来提供描述性分析，而是使用处理工具来监控和持续学习数据模式并检测变化，从而进行自我纠正。这支持增强的分析（预测性和规范性），为企业提供正确的信息以做出实时业务决策。

如何实现 DataOps？

构建 DataOps 程序的核心依赖于三个关键要素：持续开发、持续运营和持续数据流。

1) 持续发展： 这会寻找重复模式来识别数据更改并进行必要的过程更正以保护数据和流程的完整性。

这是与传统程序的显着转变，传统程序由为每个实例设置的静态集成引擎组成，需要人工干预以响应版本和数据模式的变化。 DataOps 的新技术进步使这些手动过程更加自由并提高了数据质量。数据集成旨在自动化和重用可根据变化进行调整的数据流程，以保持数据管道以最高质量和效率水平运行。

2) 连续操作： 这包括持续监控、数据漂移识别以及应用机器学习来识别和响应操作数据问题。

• 持续监控提供了允许使用可用于监控数据操作流程性能的指标的工具。这些曝光可以执行健康评估并自动执行任务以进行必要的路线修正。
• 数据漂移识别允许操作响应架构和版本更改，而无需人工干预。
• 利用机器学习的数据操作包括训练数据以提供对模式的洞察力，并允许规范性和预测性分析以及实时数据处理以提供现代商业智能以推动合理的业务决策。

3) 持续的数据流： 这是处理大量数据所需的基础设施。利用多个技术堆栈的传统方法成本高昂且难以维护。数据市场通过简化数据处理、在新数据可用时提醒最终用户以及创建元数据管理操作来解决这些问题。这些流程的直接好处包括手动流程的自动化、确保业务透明度以及使元数据在业务合作伙伴中得到更广泛的使用。

DataOps 如何发挥重要作用：提供者生命中的一天

当今的医疗保健组织通常运行多个不同的系统，其中最不重要的是包括典型的复杂企业健康记录平台。诊所和医师实践使用电子病历系统，而心理健康系统使用行为管理健康系统。

DataOps 如何提供帮助：

自我维持的单一数据源： 一旦将数据集中到一个位置，DataOps 产品将自动检测并响应来自集成系统的数据变化。新的集成将很容易实现自动化，并将简化卫生系统内的数据管理，从而允许在整个组织中查看数据。

改进临床人员配置优化： 通过分析过去的临床人员配备数据并比较过去的患者需求，DataOpscan 使用预测模型来预测未来的人员配备需求与预期的未来需求。这种建模可以通过以下方式完成：

• 从数据市场获取过去的观点，比较需求与容量的匹配度
• 基于实时数据创建未来预测模型
  • 根据随时间推移测量的历史数据量创建未来的预测患者量，同时考虑季节性需求和手术类型等引起的波动。
  • 创建未来的人员配置模型，以根据未来的患者需求显示可用性。

提供这些预测模型使医院能够确保优化日常人员配备水平。在临床领域通常长期人手不足的情况下，这种优化可以降低人手过多的成本并提高患者满意度。

结论

总而言之，由于许多医疗保健组织都在进行数据转换计划，他们需要将 DataOpsas 作为整体数字战略的一个组成部分。这是一个变革性的解决方案，如果实施得当，可以响应不断变化的需求，以最有效地运行组织。