Implementación de una estrategia moderna de datos de salud

Creación de un modelo operativo para una organización basada en datos: identifique los roles, las competencias y el modelo operativo objetivo necesarios para crear una organización basada en datos. Fomente la alfabetización en datos en las empresas, TI y cualquier persona que participe en la atención de los pacientes, incluidos los pacientes. Aproveche el potencial innovador de la nube para acelerar la generación de valor empresarial. Comience con una estrategia de datos híbrida para que su organización pueda avanzar con rapidez. Aproveche las herramientas y tecnologías en las instalaciones existentes con soluciones basadas en la nube para crear productos de datos ágiles y eficientes. AWS ofrece un conjunto de productos para adoptar modelos de nube híbrida a fin de acelerar su transición a la nube.

Trabajo a partir de las necesidades de primera línea: para cada rol organizativo, identifique qué datos se necesitan, cuándo y en qué formato. A continuación, determine el origen de los datos y cómo entregarlos a tiempo. Entregue los datos en un formato que los usuarios puedan entender y aplicar fácilmente. Por ejemplo, utilice AWS HealthLake y Amazon Quick Suite para crear paneles que incluyan visualizaciones de datos comprensibles. Siempre que sea posible, cree soluciones de autoservicio a las que los usuarios finales puedan acceder y que puedan manipular sin necesidad de la intervención de un analista o un científico de datos.

Automatización de la canalización de datos: si un trabajador sanitario de primera línea debe transferir manualmente los datos de un sistema a otro, ese paso retrasa la entrega de los datos. Introduce lagunas y errores en los datos, distrae al personal de primera línea de la atención a los pacientes, erosiona la moral del personal y reduce la productividad del personal. La automatización puede parecer cara, pero tenga en cuenta el costo total del procesamiento manual de datos en sus cálculos del retorno de la inversión (ROI). Si los orígenes de datos requieren una transferencia manual de datos, considere la posibilidad de mantener los datos in situ. Para adquirir datos de dispositivos médicos, puede utilizar la integración de AWS con dispositivos médicos y utilizar AWS Glue para crear una canalización de datos eficiente desde el punto de vista operativo.

Paso de un monolito a módulos: los sistemas monolíticos tienen interdependencias que impiden la innovación en los componentes y complican la solución de problemas cuando las cosas van mal. Una estrategia moderna de datos de salud debe ser modular: estar compuesta por componentes independientes con interfaces bien definidas para que pueda innovar en cada módulo sin interrumpir el funcionamiento de otros módulos. Utilice almacenes de datos que admitan los estándares de interoperabilidad. Por ejemplo, considere la posibilidad de usar HealthLake, un almacén de datos compatible con Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) que cumple con los requisitos de la HIPAA, junto con un software de ingesta de datos listo para usar, y use AWS HealthOmics para transformar datos genómicos y transcriptómicos, entre otros datos ómicos.

Uso de servicios administrados y sin servidor: reduzca el trabajo pesado e indiferenciado que supone la configuración de servidores y sistemas operativos, la administración de revisiones y la supervisión mediante servicios administrados, en los que el proveedor de servicios en la nube administra la infraestructura subyacente por usted. Traslade los recursos del personal de TI de la administración de sistemas (manteniendo todo en funcionamiento) a la innovación de datos. Por ejemplo, utilice AWS Lambda o AWS Fargate para servicios de computación, Amazon Aurora sin servidor para bases de datos relacionales y Amazon Redshift sin servidor para su almacén de datos.

Simplificación y reducción de las canalizaciones de datos: mover y transformar datos puede resultar caro y llevar mucho tiempo. También puede introducir errores en las soluciones de datos. Para optimizar los costos, acelerar la entrega de datos y mejorar la calidad de los datos, haga lo siguiente:

Por ejemplo, utilice servicios administrados por AWS para implementar arquitecturas de malla de datos, minimice la sobrecarga que implica el movimiento de datos y utilice consultas federadas.