Las mejoras en la productividad han ayudado a una variedad de industrias, excepto a la atención médica. De 1999 a 2014, la productividad del cuidado de la salud aumentó solo un 8 %, mientras que otras industrias experimentaron eficiencias mucho mayores del 18 %. Si bien las comparaciones de productividad entre industrias tienden a ser inexactas, muestran que la atención médica está muy por detrás de otras industrias en términos de productividad y potencial.

Para mejorar operativamente la productividad del cuidado de la salud, deben suceder dos cosas. En primer lugar, los datos deben entenderse como un activo estratégico. Los datos deben aprovecharse a través de soluciones de flujo de trabajo inteligentes e integrales y el uso de inteligencia artificial (IA) para impulsar la automatización y colocar al paciente en el centro de la cadena de valor de imágenes.

En segundo lugar, para poder hablar de una cadena de valor, los campos de competencia deben estar conectados entre sí. La conexión debe ser lo más fluida, abierta y segura posible. El objetivo es garantizar que todos los datos relevantes estén disponibles cuando sea necesario para los pacientes, los profesionales de la salud y los investigadores médicos por igual.

Una solución de software de imagen empresarial moderna debe priorizar la optimización de resultados, diagnósticos mejorados y colaboración mejorada.

El cuidado de la salud hoy: brechas, cuellos de botella, silos

Los costos y las consecuencias del actual estado fragmentado de los datos de salud son de gran alcance: ineficiencias operativas y duplicación innecesaria, errores médicos y oportunidades perdidas para la investigación básica. La literatura médica reciente está repleta de ejemplos de oportunidades perdidas y de pacientes que están en riesgo debido a la falta de intercambio de datos.

Más de cuatro millones de pacientes de Medicare son dados de alta en centros de enfermería especializada (SNF) cada año. La mayoría de ellos son pacientes de edad avanzada con condiciones médicas complejas y la transición puede ser peligrosa. Según un estudio de 2019 publicado en Revista estadounidense de atención administrada, una de las razones principales por las que los pacientes tienen un desempeño deficiente durante esta transición es la falta de intercambio de datos de atención médica, incluida la información faltante, retrasada o difícil de usar, entre los hospitales y los SNF. «Las prácticas de atención de transición débiles entre los hospitales y los SNF comprometen los resultados de calidad y seguridad para esta población», anotaron los investigadores.

El intercambio de datos también sigue siendo un problema importante dentro de los hospitales. Un estudio de la Asociación Americana de Hospitales de 2019 publicado en el Journal cuidado de la salud Se analizaron las capacidades de interoperabilidad que forman parte del programa de promoción de la interoperabilidad administrado por los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid (CMS) de los EE. UU. y adoptado por hospitales calificados de los EE. UU. El estudio mostró que de 2.781 hospitales no gubernamentales de atención aguda, solo el 16,7 % había adoptado las seis funciones básicas necesarias para cumplir con los objetivos del programa de Tecnología de registros médicos electrónicos certificados (CEHRT) de nivel 3. La interoperabilidad de datos en el cuidado de la salud no es una cuestión de rutina.

Los silos de datos y los conjuntos de datos incompatibles siguen siendo otro obstáculo. En un artículo de 2019 en la revista JCO Informática clínica del cáncer, Los investigadores analizaron datos del Cancer Imaging Archive (TCIA), examinando específicamente nueve conjuntos de datos de investigación de pulmones y cerebro con 659 campos de datos para comprender qué se necesitaría para armonizar los datos para el acceso de estudios cruzados. El esfuerzo tomó más de 329 horas durante seis meses solo para identificar 41 campos de datos superpuestos en tres o más archivos y armonizar 31 de ellos.

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