Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Componentes de una estrategia moderna de datos de salud Para aplicar una estrategia moderna de datos de salud, adopte metodologías ágiles y céntrese en ofrecer casos de uso que estén directamente relacionados con la estrategia empresarial. Al adoptar enfoques ágiles en materia de datos, su organización puede alcanzar rápidamente sus objetivos empresariales. Una metodología ágil para los datos incluye lo siguiente: + **Perspectiva**: céntrese en diseñar y crear ofertas estables y basadas en datos. Desarrolle requisitos empresariales que respalden a los trabajadores de primera línea, minimicen la carga de entrada de datos y mejoren la experiencia de los pacientes. Cree un entorno seguro para probar ideas, experimentar y captar las lecciones aprendidas. Utilice estas lecciones para impulsar futuras iteraciones. Trate los datos como un activo organizacional fundamental y otorgue el mismo nivel de importancia que se asocia a otros activos críticos. + **Propiedad**: comparta la propiedad de los problemas y los resultados entre los líderes empresariales y tecnológicos. Deben definir los objetivos empresariales estratégicos de la organización, incluidos los resultados de los pacientes, la rentabilidad y el cumplimiento normativo. Por ejemplo, puede establecer un *centro de excelencia ([CCoE](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/cloud-center-of-excellence/introduction.html)) en la nube* con la participación de los líderes empresariales y de TI. Una CCo E ayuda a crear una responsabilidad conjunta para acelerar la adopción y el valor empresarial. Al mismo tiempo, una CCo E aprovecha el potencial de innovación de la nube y ayuda a garantizar una solución de datos bien diseñada. + **Alfabetización en datos**: para promover la alfabetización en datos, establezca un comité de datos que incluya a representantes clínicos y operativos. Los líderes del comité deben comprometerse a promover la agilidad, la innovación y una mentalidad orientada a los datos en toda la organización y dentro de sus respectivas unidades de negocio. Cree una hoja de ruta que alinee la alfabetización en datos con la transformación empresarial basada en los datos. Capacite y aliente a los line-of-business líderes a utilizar sistemas de apoyo a la toma de decisiones y a tomar decisiones basadas en datos. + **Gobernanza**: establezca un marco de gobernanza de datos que describa las políticas, los procedimientos y los estándares para administrar los datos en su organización. Desarrolle directrices sobre la calidad, la privacidad y la seguridad de los datos y el acceso a estos. Diseñe estas directrices para facilitar el cumplimiento normativo. Implemente el marco de gobernanza por etapas a medida que implementa los casos de uso empresariales. Cree modelos de gobernanza federada o distribuida para equilibrar las preocupaciones no negociables en materia de seguridad, privacidad y cumplimiento con la necesidad de innovar. Identifique las oportunidades de administración central de datos (por ejemplo, un índice central de pacientes o un catálogo de datos unificado). Evalúe el posible impacto en la empresa de la unificación de los datos multimodales. Al mismo tiempo, la gobernanza debería facilitar la democratización de los datos para que quienes lo necesiten puedan acceder a ellos de forma rápida e intuitiva, de modo que se ayuda a los usuarios a sentirse empoderados, no controlados. Para cumplir con los requisitos de gobierno de manera más eficiente y con menos carga para el personal de primera línea, utilice las mejores prácticas y herramientas de [conformidad AWS sanitaria](https://aws.amazon.com/health/healthcare-compliance/) diseñadas específicamente para ello. Siempre que sea posible, proporcione herramientas de autoservicio para reducir el impacto en los equipos de datos y analistas. + **Artefactos**: defina y utilice artefactos que mejoren la colaboración y el intercambio de datos entre diferentes equipos y departamentos. Entre los artefactos clave se incluyen los catálogos de datos, los diccionarios de datos y los modelos de datos. Por ejemplo, use [AWS Glue Data Catalog](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/start-data-catalog.html) para catalogar los datos. Usa [Amazon DataZone [AWS Clean Rooms](https://aws.amazon.com/clean-rooms/)](https://aws.amazon.com/datazone/)para compartir datos específicos o información sobre los datos dentro y entre las organizaciones de atención médica sin comprometer la privacidad de los pacientes ni infringir los requisitos de cumplimiento de la HIPAA. + **Arquitectura de datos**: diseñe y perfeccione continuamente su arquitectura de datos. Una arquitectura que respalde una estrategia moderna de datos de salud debe incluir activos de datos multimodales. Adopte un enfoque basado en el dominio para gestionar los datos multimodales; para ello, desacople los productores de datos de los consumidores dentro de la arquitectura. Tenga en cuenta el almacenamiento, la retención y el formato. Haga hincapié en la facilidad de acceso y uso, favorecida por una sólida administración de metadatos. Las necesidades específicas de los servicios de salud, como el cumplimiento normativo y la administración del consentimiento, deberían ayudar a definir las políticas y los procedimientos de gestión de datos. Considere la posibilidad de definir los estándares de datos centrales que se requieren para definir de forma única las entidades comerciales, como los pacientes, los proveedores y los empleados. Para reducir la complejidad de los procesos, defina y cree conjuntos de datos anonimizados para ayudar a acelerar los casos de uso que no requieren acceso a la información médica protegida (PHI). + **Tecnología**: adopte una arquitectura basada en la nube que utilice servicios personalizados en función de las necesidades empresariales actuales. Cree soluciones donde su organización necesite innovar, pero utilice off-the-shelf soluciones y servicios gestionados siempre que sea posible para reducir la necesidad de mantener a sus equipos centrados en la innovación. Por ejemplo, utilice el [análisis predictivo](https://aws.amazon.com/blogs/startups/healthcare-response-part-1-predictive-analytics-on-the-front-lines/) para identificar a los pacientes vulnerables o en riesgo a fin de ofrecerles atención y asistencia proactivas. Utilice [Amazon Comprehend Medical](https://aws.amazon.com/comprehend/medical/) para consultar y extraer información de datos no estructurados y semiestructurados, como las notas médicas. Use [AWS HealthImaging](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/new-amazon-healthlake-capabilities-enable-next-generation-imaging-solutions-and-precision-health-analytics/) para ayudar a los trabajadores de primera línea a procesar las imágenes médicas de forma más precisa y eficiente. + **Acceso democratizado a los datos**[: promueva la transparencia y la visibilidad de los datos de la organización mediante el uso de herramientas de catalogación como Amazon. DataZone](https://aws.amazon.com/datazone/) Estas herramientas permiten buscar y explorar los datos disponibles de la organización, comprender las definiciones, el ciclo de vida y el linaje de los datos, y solicitar acceso a ellos. + **Facilidad de uso**: el éxito de su estrategia moderna de datos de salud depende de la facilidad de uso. Evalúe los diferentes niveles de alfabetización en datos de la organización y desarrolle un plan para abordar el consumo entre una amplia gama de usuarios. Evalúe los niveles actuales de alfabetización en datos de toda la organización, diseñe un plan de estudios de alfabetización en datos e identifique las oportunidades de proyectos para desarrollar planes de capacitación y de personal. Tenga en cuenta las siguientes tres categorías generales de usuarios en las que podría estar incluido su personal y céntrese en sus necesidades de capacitación y adopción: + **Limpiador y transformador de datos**: estos usuarios son expertos en datos y poseen habilidades tecnológicas para explorar conjuntos de datos semiseleccionados y no seleccionados. Para mejorar la productividad, es esencial equipar a estos usuarios con los conjuntos de herramientas que necesitan. AWS servicios como [Amazon Athena, Amazon](https://aws.amazon.com/athena/) [Redshift Spectrum [AWS Glue DataBrew](https://aws.amazon.com/glue/features/databrew/)y SageMaker Amazon](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c-getting-started-using-spectrum.html) [AI Data Wrangler ayudan a estos usuarios a conectarse a conjuntos de datos](https://aws.amazon.com/sagemaker/data-wrangler/) dispares e integrarlos sin tener que escribir códigos complejos de ingeniería de datos. + **Usuarios avanzados: estos usuarios** suelen ser expertos en la materia empresarial (). SMEs Son expertos en datos, pero poseen habilidades técnicas limitadas. Se basan en conjuntos de datos seleccionados para aprovechar el valor de los datos. Estos usuarios se benefician de las herramientas gráficas para efectuar operaciones sencillas de modificación de datos y crear imágenes atractivas. Los servicios de AWS, como [Amazon Quick](https://aws.amazon.com/pm/quicksight/), ayudan a estos usuarios a explorar, editar, limpiar, armonizar, visualizar y compartir datos. + **Consumidores**: son ejecutivos y line-of-business líderes no técnicos. Por lo general, estos usuarios prefieren consumir informes prediseñados y paneles interactivos. Ofrecer a estos usuarios una forma de llevar a cabo una exploración guiada de los datos puede acelerar la innovación y las decisiones empresariales fundamentales. Las herramientas de inteligencia empresarial (BI) generativa, como [Amazon Quick Q](https://aws.amazon.com/blogs/business-intelligence/announcing-generative-bi-capabilities-in-amazon-quicksight/), que permite que las interacciones en lenguaje natural obtengan información basada en datos, pueden ayudar a esta categoría de usuarios. En general, una estrategia moderna de datos de salud debe basarse en casos de uso y acciones que estén directamente relacionados con la estrategia empresarial. También debe tener en cuenta la mentalidad, la propiedad, los artefactos, la gobernanza y la tecnología como componentes igualmente importantes. De este modo, su organización de servicios de salud puede basarse en los datos, ser ágil y ser capaz de adaptarse rápidamente a condiciones que escapan al control de la organización.