Les organisations de soins de santé comptent sur de nombreuses applications de base pour maintenir les opérations en cours d'exécution, y compris les systèmes de dossiers de santé électroniques, les outils de gestion de la relation client et les solutions de planification des ressources d'entreprise, pour n'en nommer que quelques-uns.
Ils ont fait un investissement important dans ces applications, et ils ont capturé de nombreuses données précieuses à travers eux. Malheureusement, cela peut signifier que les données sont clôturées dans des environnements déconnectés, incapables d'être exploités pour des informations plus larges exploitables.
La qualité des données et la gouvernance continuent d'être des domaines d'intérêt majeurs, car les organisations de soins de santé explorent le rôle de l'intelligence artificielle dans leurs flux de travail, d'autant plus qu'ils cherchent à soutenir les équipes cliniques surpassées au milieu de budgets serrés.
Dans toutes les industries, les organisations examinent leurs efforts de données alors qu'elles se préparent à mettre en œuvre des solutions d'IA génératives. Une étude des services d'analyse de la revue des affaires 2024 parrainée par Amazon Web Services a révélé que 49% des répondants améliorent la qualité et le nettoyage des données, et 41% améliorent les politiques et les normes de gouvernance des données.
Les soins de santé ne sont pas différents, et avec l'IA à l'esprit, l'importance d'une bonne stratégie de données ne fera que croître.
Évaluez votre maturité actuelle des données
La taille d'une organisation peut avoir un impact sur son approche des données (qu'il y ait suffisamment de membres de l'équipe ou des ressources financières pour gérer les données, par exemple), mais le facteur clé est la maturité globale des données, que vous ayez établi la gouvernance des données ou les capacités d'analyse existantes. Les grandes organisations peuvent être à un avantage dans certains cas, mais les petites organisations peuvent également exceller si elles ont une maturité des données plus avancée.
Il existe un certain nombre de cadres que les organisations peuvent utiliser pour évaluer leur préparation. Le modèle d'évaluation de la maturité HIMSS Analytics mis à jour vise à aider les fournisseurs à se préparer à l'adoption de l'IA. Gartner propose également des ressources de référence plus générales. Travailler avec un partenaire est généralement le meilleur moyen d'évaluer votre approche des données maintenant.
Il peut également être utile d'augmenter et de canaliser vos applications dans une plate-forme de données moderne une fois que vous avez exploité le plus possible les capacités de gestion des données et d'analyse que vos fournisseurs de base ont permis dans leurs solutions.
Il est également temps de s'appuyer davantage sur le cloud et les approches plus mises à jour pour collecter, gérer, stocker et déplacer les données grâce à la modernisation des plateformes de données.
Concentrez-vous sur l'aspect populaire de la gouvernance des données
La gouvernance des données jette les bases de la façon dont les données sont traitées comme un actif dans une organisation, et cela implique la gestion, la protection et la utilisation des données. Cela ne devrait pas être une considération supplémentaire; Il doit être un élément essentiel d'une organisation. Il permet également aux équipes commerciales et techniques de se connecter davantage sur les données et de clarifier et de redistribue les responsabilités.
Les organisations peuvent généralement mûrir la gouvernance des données parallèlement à la gouvernance de l'IA, car les solutions d'IA nécessitent que les données soient efficaces. La gouvernance de l'IA comprend des normes et des approches pour tenir compte du biais, de la transparence et du risque associés à un outil; Ceux-ci s'alignent sur les principes et les pratiques de la gouvernance des données.
Et l'aspect humain de la gouvernance ne peut pas être surestimé. Les organisations doivent communiquer avec et impliquer directement les parties prenantes qui compteront sur de telles solutions et nécessiteront des données. Quelle formation et quelle éducation sont nécessaires pour préparer une main-d'œuvre pour une mise en œuvre de l'IA? Comment une solution peut-elle libérer les membres de l'équipe pour passer des tâches par cœur au travail de niveau supérieur? Quel est le processus d'évaluation d'une solution pour des flux de travail spécifiques?
Une partie de ce changement comprend un changement de culture. Bien qu'il soit normal et prévu que les membres de l'équipe aient peur des nouvelles technologies, les organisations doivent communiquer clairement les attentes pour l'IA et essayer des cas d'utilisation spécifiques. Favoriser un environnement qui sera ouvert au changement plutôt que de craindre un avenir inconnu. Articuler les cas d'utilisation de telle sorte que vous puissiez estimer le retour sur investissement, puis suivre et mesurer ce retour sur investissement.
Être en mesure de transmettre le lien significatif entre une technologie et les processus commerciaux ou cliniques qu'il aura un impact est une compétence fondamentale dans laquelle chaque organisation devra s'améliorer pour réussir avec les données et les efforts d'analyse à l'avenir.
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