En los últimos tiempos ha incrementado la participación del estudio de datos clínicos para atender la salud de las personas. Desde generar modelos predictivos que toman en cuenta los patrones de comportamiento de los síntomas de una enfermedad, hasta a analizar estructuras de sistemas de salud para combatir una pandemia como la del Covid-19, los datos han tenido una actuación clave en la evolución del sector de la sanidad.
Te invitamos a seguir leyendo esta entrada para conocer más sobre el rol del data quality en el Health Care
Data Quality para potenciar el sector Health Care
En todos los procesos de toma de decisiones, se necesitan análisis de alta confiabilidad. Pero cuando hablamos del sector de sanidad o Health Care, es obligatorio contar con datos de alta confiabilidad. Al tratarse de variables tan delicadas como la estructura de atención a personas con necesidades médicas o directamente atender a un paciente enfermo, los errores deben evitarse a cualquier costo.
La calidad de datos, nos permite contar con procesos analíticos de alto valor. Esto nos permite tener mayor confiabilidad a la hora de gestionar riesgos o incluso a la hora de atender a un paciente. Los usuarios de la información al contar con datos completos, fiables y de alta calidad pueden contar con respuestas correctas a problemas de alta complejidad.
Al tomar en cuenta la calidad de los datos para mejorar los procesos de salud, podemos obtener beneficios directos relacionados con una mejor respuesta a la atención a los pacientes, podemos generar resúmenes completos sobre el estado de salud del paciente y prever su evolución y creando esquemas preventivos para atenderle.
A nivel estructural sobre la gestión del sector Health Care, el Data Quality nos permite gestionar de forma optimizada la cadena de suministro, gestionar procesos de investigación relacionados con enfermedades y a gestionar de forma eficiente la infraestructura clínica para combatir riesgos y enfermedades.
Cómo mejorar la calidad de datos en el Health Care
En el sector salud podemos encontrar uno de los entornos más complejos de generación de datos. La realidad plantea que en cuestión de segundos se pueden generar datos provenientes de diferentes fuentes y tipos. Existen actores como pacientes, proveedores de atención, de consumibles empresas y laboratorios que de forma constante están interactuando. Estos actores generan registros estadísticos, imágenes, gráficos.
Entendiendo esta situación desde una perspectiva de datos, un mismo actor puede generar diferentes tipos de datos sobre una situación específica. Este escenario plantea dudas complejas a quienes administran el sector Health care, como por ejemplo:
- ¿Qué datos vale la pena almacenar?
- ¿Estos datos sobre un paciente son completos, exactos y consistentes?
- ¿Cuáles son las consecuencias de que los datos no sean válidos?
- ¿Se puede establecer un diagnóstico médico con estos datos?
- ¿El tratamiento a administrar es el correcto tomando en cuenta estos datos?
Todas estas dudas son más fáciles de despejar si podemos aprovechar al máximo el potencial del análisis de la calidad de datos en el sector health care.
Es posible aprovechar varios métodos y herramientas para hacer que nuestros análisis aporten valor a los pacientes y a la estructura del sector.
Contar con métodos y herramientas nos permite verificar el estado de calidad de los datos y hacer diagnósticos que se conviertan directamente en generación de bienestar. Uno de los métodos que se pueden aprovechar en el sector es generar un marco de análisis integrado que ayuda a los usuarios de la información a automatizar flujos de trabajo de datos, de forma de que puedan reducir tiempos, errores y costos asociados al análisis de datos.
En cuanto a las herramientas, se pueden utilizar softwares de calidad de datos que pueden ayudar a aplicar reglas y políticas que permitirán seleccionar los datos y métricas correctas. Esto ayudará a evaluar de forma adecuada y objetiva los conjuntos de datos. Adicionalmente, estas herramientas ayudarán a quienes procesan estos datos a construir bases de datos sólidas que incluyan solo datos completos, relevantes, pertinentes y en los formatos adecuados para contar con un enfoque claro y completo que brinde valor analítico a la estructura de salud.
Además, es muy importante que los responsables de la administración de los datos fijen reglas claras que ayuden a incrementar la precisión, puntualidad y coherencia de los datos a recolectar. Desde el enfoque de atención médica, los factores asociados al tiempo, formato y claridad de los datos son extremadamente valiosos.
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