Dominando a governança de dados na área da saúde com linhagem de dados

O setor de saúde enfrenta indiscutivelmente os maiores riscos quando se trata de gestão de dados. Para começar, as organizações de saúde se deparam constantemente com grandes (e cada vez maiores) quantidades de dados pessoais altamente regulamentados.

O impacto do uso de dados de saúde na vida das pessoas está no centro do motivo pelo qual a gestão de dados na área da saúde é tão crucial. Na área da saúde, gerenciar a precisão, a qualidade e a integridade dos dados é o foco da gestão de dados. Quando as organizações de saúde se destacam nisso, isso pode levar a uma melhor tomada de decisão clínica, melhores resultados para os pacientes e prevenção de erros médicos. 

Apesar disso, muitas organizações de saúde enfrentam desafios. As organizações de saúde precisam de um forte framework de gestão de dados para ajudar a garantir a conformidade com regulamentações como a  Lei de portabilidade e responsabilidade de planos de saúde de 1996 (HIPAA) nos EUA e o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) na UE.

Como um prestador de serviços de saúde pode melhorar sua estratégia de gestão de dados, especialmente considerando o efeito dominó de pequenas mudanças? A linhagem de dados pode ajudar. Com a linhagem de dados, sua equipe estabelece uma forte estratégia de gestão de dados, permitindo que obtenha controle total de seu pipeline de  dados de saúde .

A necessidade de um forte framework de gestão de dados é inegável em qualquer setor altamente regulamentado, mas o setor de saúde é único porque coleta e processa grandes quantidades de dados pessoais para tomar decisões informadas sobre o atendimento ao paciente. Um dado quebrado ou incompleto pode desencadear não só problemas de não conformidade e auditoria, mas também prejudicar pessoas reais. Por exemplo:

• Os prestadores de serviços de saúde dependem regularmente de registros médicos para diagnosticar e estabelecer planos de tratamento para os pacientes. Inexatidões nesses registros médicos que levam a diagnósticos errados, erros de medicação ou atraso no atendimento podem ter sérias consequências.
• Imprecisões também podem levar a mais atrasos ou complicações com a cobertura do seguro. 
• As organizações de saúde devem aderir aos regulamentos de privacidade de dados, como HIPAA e GDPR. A não conformidade com essas leis é cara e pode prejudicar sua reputação, além de representar um perigo para pacientes e profissionais quando ocorrem violações de dados.

Por outro lado, a confiança na precisão e consistência de seus dados pode minimizar o risco de resultados adversos na integridade, em vez de simplesmente reagir ou causar problemas. Além disso, o uso da análise preditiva de dados pode ajudar a identificar tendências, padrões e possíveis riscos futuros para a integridade de seus pacientes.

Vale a pena notar que a maioria dos sistemas de registros eletrônicos de saúde (EHR) oferece recursos de análise preditiva de dados. A precisão dessas análises de dados é limitada pela precisão dos dados usados. 

Assim, é fundamental ter uma compreensão abrangente do ambiente de dados e uma cadeia de custódia clara. A detecção de vazamentos e pontos de pressão depende da implementação de uma forte estratégia de gestão de dados, com a linhagem de dados como um componente crítico.

A gestão de dados pode ajudar as organizações de saúde a maximizar a precisão e a segurança de seus ativos de dados. Ao mesmo tempo, a implementação de um framework de gestão de dados apresenta alguns desafios, como questões de qualidade de dados, segurança de silos e preocupações com a privacidade. 

1. Problemas de qualidade de dados

Decisões e resultados de negócios positivos dependem de dados confiáveis e de alta qualidade. No entanto, as instalações de saúde continuam enfrentando problemas de qualidade de dados, apesar dos melhores esforços dos líderes empresariais, principalmente devido ao grande número de pessoas inserindo dados e às situações de alta pressão em que a entrada de dados frequentemente ocorre.

Um estudo conduzido pelo Journal of the American Medical Association (JAMA) revelou que foram encontrados erros nos registros de um quinto dos pacientes com acesso a notas de cuidados ambulatoriais. Entre esses pacientes, 21% identificaram os erros como críticos, com problemas comuns, incluindo erros de diagnóstico, erros de dados de medicação e conversões de dados de EHR incompletas ou imprecisas. Esses erros são cruciais e podem ocorrer diariamente. Para evitar esses erros, é crítico que os fluxos de dados sejam mapeados e que os problemas com a qualidade dos dados sejam sinalizados usando a análise de causa raiz, reduzindo assim o impacto sobre os pacientes.

2. Silos de dados

No setor de saúde, onde se estima que 30% do total de dados do mundo seja gerado, os dados dos pacientes muitas vezes permanecem não estruturados e espalhados por sistemas díspares. A consequência? Uma imagem incompleta da integridade do paciente e múltiplas fontes de verdade impedem que você alcance os benefícios da visibilidade de dados, como o atendimento informado ao paciente. Problemas de conformidade e conduta de auditoria também surgem devido a essas fontes de dados dispersas.

A solução está na capacidade de visualizar dados de pacientes de diferentes fontes em um só lugar. É exatamente isso que a linhagem de dados em toda a empresa faz. A linhagem de dados se estende por todo o seu ambiente de dados para criar um mapa abrangente de todos os seus fluxos e dependências de dados, eliminando os silos de dados de forma eficaz.

No entanto, nem todas as soluções de linhagem de dados conseguem visualizar dados de diferentes silos. Algumas plataformas permitem apenas que você veja os dados armazenados em seu catálogo específico. Optar por uma solução independente de catálogo ajuda a lidar com esse problema. 

 3. Preocupações de segurança e cadeia de custódia

As organizações de saúde estão em uma posição única, pois dependem do compartilhamento de informações entre departamentos para facilitar o atendimento ao paciente e estão vinculadas a regulamentações rigorosas para ajudar a garantir a transmissão segura de dados.

Como parte da conformidade com a HIPAA e o GDPR, as organizações de saúde precisam fornecer aos auditores detalhes sobre a cadeia de custódia dos registros de pacientes. Isso inclui informações sobre quem acessou os registros, horário e local do acesso. Estabelecer uma cadeia de custódia para dados armazenados em um sistema de EHR acessível por vários dispositivos dentro de uma instalação médica pode ser trabalhoso e demorado, especialmente quando se lida com tantos registros que existem em formato de papel ou que foram inseridos ou digitalizados manualmente. 

A linhagem de dados reduz significativamente a quantidade de esforço necessário para estabelecer uma cadeia de custódia dentro dos sistemas de informação de saúde. Mapeando os fluxos de dados, você pode rastrear a jornada de seus dados para ver onde e quando eles foram alterados em seus sistemas. Combinado com seus esforços de governança que estabelecem o significado, a qualidade e a administração do armazenamento de dados nessa cadeia de custódia, você pode fornecer as informações cruciais do pipeline de dados exigidas por seus auditores.

Com dados de alta qualidade, você pode fornecer atendimento ao paciente bem informado, colaborativo e personalizado. Você também coloca uma confiança mais profunda na análise preditiva de dados dentro do seu sistema de EHR para prever as condições do paciente, a progressão da doença, as internações prolongadas, readmissões e muito mais. Tudo isso depende de dados confiáveis e requer linhagem de dados para governança.

Se você está enfrentando silos de dados, qualidade de dados ou comprovando a cadeia de custódia, pode também estar enfrentando dificuldades para estabelecer e comprovar a conformidade com regulamentações relacionadas à saúde, como HIPAA e GDPR. A linhagem de dados pode ajudar você a estabelecer sua cadeia de fluxo de informações e dependências para auditores de forma clara e rápida, o que é fundamental para a conformidade. 

No setor de saúde, a privacidade de dados é fundamental. Quando a linhagem de dados cria um mapa do seu ambiente de dados, ela o faz sem compartilhar ou processar qualquer informação privada. Em vez disso, ele usa metadados ativos. Isso significa que você pode criar um framework de gestão de dados sem sacrificar a privacidade do paciente.

O mapeamento manual dos fluxos de dados é um processo que consome tempo e recursos, especialmente no setor de saúde altamente complexo. Entre as principais vantagens da linhagem de dados automatizada para a gestão de dados estão sua eficiência operacional e economia. Você economiza tempo e dinheiro com os custos de mão de obra e concentra seus esforços no que é mais importante para sua organização.

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No setor de saúde, garantir a conformidade com regulamentações como HIPAA e GDPR é outra parte importante da gestão de dados, crucial tanto para proteger a privacidade do paciente quanto para facilitar o compartilhamento seguro de informações crítico para o mais alto nível de atendimento ao paciente.

Atualmente, algumas organizações de saúde ainda enfrentam dificuldades paraerros manter a conformidade com a HIPAA e o GDPR. Enquanto isso, o cenário regulatório do mundo está se tornando cada vez mais complexo. Na verdade, a Gartner prevê que, até o final de 2024, 75% da população mundial terá seus dados protegidos por regulamentações modernas de privacidade. Considerando que os setores de saúde estão gerando novos dados de pacientes regulamentados a cada segundo, agora é o momento de iniciar uma estratégia eficaz de gestão de dados. 

Vale a pena observar que esses regulamentos não se aplicam apenas às organizações focadas no atendimento ao paciente. Quase todas as áreas da saúde processaram grandes quantidades de dados protegidos, incluindo:

• Empresas de biotecnologia
• Provedores de seguro-saúde
• Fabricantes de dispositivos médicos
• Empresas farmacêuticas

Com a linhagem de dados, você obtém um mapa detalhado de seus fluxos de dados que ajudam a garantir que você esteja processando e protegendo os dados dentro dos rigorosos requisitos de frameworks regulatórios, como HIPAA e GDPR. Você também pode comprovar com mais facilidade a cadeia de custódia para auditores, que precisarão ver quem teve acesso aos seus ativos de dados regulamentados e aplicar controles mais rigorosos sobre quem tem acesso.

O setor de saúde moderno é inegável em sua complexidade, com o surgimento de sistemas de EHR, a proliferação de dados de saúde e um cenário regulatório cada vez mais complexo contribuindo para essa complexidade.

Para se manterem atualizadas, as empresas de saúde de hoje precisam implementar a gestão de dados. Um forte framework de gestão de dados ajuda a garantir que você possa verificar se os dados que está coletando, processando e usando são precisos, consistentes e confiáveis. Sem isso, você corre o risco de tomar decisões mal informadas sobre o atendimento ao paciente com base em dados errôneos ou insights preditivos imprecisos. Essas decisões podem ter resultados graves ou até fatais para os pacientes.

A gestão de dados também é fundamentalno cumprimento dos regulamentos de privacidade de dados de saúde, como HIPAA e GDPR. Qualquer organização de saúde que processa dados protegidos precisa ter uma estratégia de gestão de dados em vigor para manter a conformidade com essas regulamentações e estar preparada para quaisquer novas regulamentações que possam surgir. 

Apesar dos desafios como questões de qualidade de dados, silos de dados, preocupações com segurança e prova da cadeia de custódia, existe uma solução: a linhagem de dados automatizada. Usando linhagem de dados automatizada, sua organização pode superar barreiras comuns de gestão de dados, melhorar o atendimento ao paciente, aprimorar a conformidade regulatória, aumentar a segurança de dados e privacidade e aumentar a eficiência operacional, reduzindo custos.