ต่อไปนี้เป็นบทความรับเชิญโดย Mark Coetzer รองประธานฝ่ายพัฒนาธุรกิจของ IMAT Solutions
ทุกคนในแวดวงการดูแลสุขภาพเห็นพ้องกันว่าข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการปรับปรุงคุณภาพ การประสานงานด้านการดูแล การวิเคราะห์ และ AI อย่างไรก็ตาม มีองค์กรเพียงไม่กี่แห่งเท่านั้นที่มีความมั่นใจอย่างเต็มที่ในข้อมูลที่พวกเขาทำงานด้วยในปัจจุบัน ความท้าทายไม่ใช่ว่าผู้จัดการไม่เห็นคุณค่าของข้อมูล แต่ส่วนใหญ่ไม่รู้ว่าเมื่อใดที่ข้อมูลของตนทำงานอย่างเงียบๆ เพื่อต่อต้านพวกเขา
ผู้จัดการส่วนใหญ่จะค้นพบปัญหาข้อมูลของตนเฉพาะหลังจากที่การตรวจสอบล้มเหลว การวัดคุณภาพหยุดชะงักโดยไม่มีคำอธิบาย หรือโมเดล AI มีประสิทธิภาพต่ำกว่าปกติ เมื่อถึงเวลานั้น ความเสียหายก็ได้เกิดขึ้นแล้ว และโอกาสที่ใหญ่ที่สุดคือการก้าวไปข้างหน้าของปัญหาด้วยการตระหนักถึงสัญญาณเตือนล่วงหน้าว่าข้อมูลมีคุณภาพไม่ดี
ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ของข้อมูลที่ “ไม่ดี”
ข้อมูลที่ไม่ดีในการดูแลสุขภาพแทบจะไม่ปรากฏว่าเป็นความล้มเหลวร้ายแรงเพียงครั้งเดียว แต่จะคืบคลานเมื่อเวลาผ่านไปโดยที่ฟีดห้องปฏิบัติการหายไปที่นี่ และโค้ดที่แมปที่นั่นอย่างหลวมๆ หรือมีความล่าช้าในไฟล์การอ้างสิทธิ์ ขั้นตอนการทำงานด้านเอกสารที่ค่อยๆ พังทลายลง แต่ละปัญหาอาจดูเล็กน้อย แต่เมื่อรวมกันแล้วทำให้เกิดจุดบอดที่บ่อนทำลายการวิเคราะห์
เมื่อข้อมูลกระจัดกระจายหรือไม่ได้รับการตรวจสอบ ระบบสุขภาพและผู้ชำระเงินจะทำการตัดสินใจโดยยึดถือความจริงเพียงบางส่วน สิ่งนี้ส่งผลกระทบต่อการให้คะแนนความเสี่ยง การวัดคุณภาพ การปิดช่องว่างการดูแล และแม้แต่ความพยายามในการสร้างความพึงพอใจของสมาชิก องค์กรคิดว่ามันทำงานจากข้อมูลเชิงลึก เมื่อเป็นจริงจากการประมาณ
ห้าสัญญาณที่บ่งบอกว่าข้อมูลสุขภาพของคุณมีปัญหาด้านคุณภาพ
คุณไม่จำเป็นต้องมีโมเดลที่ซับซ้อนเพื่อทราบว่าข้อมูลของคุณลอยไปเมื่อใด ในสภาพแวดล้อมส่วนใหญ่ อาการต่างๆ จะปรากฏให้เห็นอยู่แล้ว:
- ทีมใช้เวลาไล่ตามข้อมูลมากกว่าการใช้มัน– หากนักวิเคราะห์หรือทีมคุณภาพพยายามกระทบยอดสเปรดชีตหรือไล่ตามบันทึกอยู่ตลอดเวลา ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ความสามารถในการวิเคราะห์ โดยพื้นฐานแล้วมันคือการกระจายตัวของข้อมูล
- การปรับปรุงคุณภาพเป็นการตอบสนองมากกว่าเชิงรุก– เมื่อมีการค้นพบช่องว่างในช่วงฤดูการตรวจสอบมากกว่าในระหว่างการให้การดูแล ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ความพยายามในการปฏิบัติงาน มันขาดการมองเห็น
- ผลลัพธ์จะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับระบบที่ค้นหา– หากฝ่ายบริหารได้รับคำตอบที่แตกต่างจากแดชบอร์ดภายใน 2 แดชบอร์ด ความเชื่อใจก็ถูกทำลายลงแล้ว
- นักบิน AI หยุดทำงานหลังการทดสอบครั้งแรก– โมเดลไม่สามารถทำงานได้หากข้อมูลการฝึกไม่สมบูรณ์ ไม่ปกติ หรือล้าสมัย
- เอกสารจากผู้ให้บริการมาถึงล่าช้าหรือไม่ได้รับเลย– สิ่งที่ดูเหมือนปัญหา “การมีส่วนร่วมของผู้ขาย” มักเป็นสัญญาณของการสตรีมข้อมูลทางคลินิกที่ขาดหายไปหรือไม่สอดคล้องกัน
สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่ความรำคาญในการปฏิบัติงาน แต่เป็นสัญญาณว่าองค์กรกำลังทำการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์บนพื้นที่ที่ไม่มั่นคง
เหตุใดการประเมินข้อมูลด้านสุขภาพจึงมีความสำคัญ
ผู้จัดการด้านการดูแลสุขภาพหลายคนคิดว่าตนมีปัญหาด้านคุณภาพของข้อมูล มีปริมาณน้อยลง และน้อยกว่านั้นก็มีพื้นฐานในการวัดการปรับปรุง หากไม่มีพื้นฐาน จะไม่มีทางรู้ได้ว่าการลงทุนในการทำงานร่วมกัน การวิเคราะห์ หรือ AI กำลังขับเคลื่อนเข็มหรือไม่
การประเมินคุณภาพที่มีโครงสร้างช่วยตอบคำถามพื้นฐาน เช่น:
- ข้อมูลของเราในฟีดทางคลินิก การกล่าวอ้าง และการละเมิดมีความสมบูรณ์เพียงใด
- ข้อมูลของเราเป็นปัจจุบันเพียงใดเมื่อดูในบริบทการส่งมอบการดูแลหรือการรายงานคุณภาพ
- ช่องว่าง ความซ้ำซ้อน หรือรูปแบบการดริฟท์ที่สร้างความเสี่ยงปลายน้ำอยู่ที่ไหน
- สภาพแวดล้อมของเรามีความสมบูรณ์ที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูงหรือ AI หรือไม่
- ข้อมูลมีความน่าเชื่อถือเพียงพอที่จะใช้ในโปรแกรมการปฏิบัติงานของผู้ให้บริการหรือโครงสร้างสิ่งจูงใจตามสัญญาหรือไม่
การประเมินไม่ได้เกี่ยวกับการชี้ให้เห็นปัญหา แต่เกี่ยวกับการสร้างความจริง เมื่อมีข้อมูลพื้นฐานแล้ว ฝ่ายบริหารสามารถดำเนินการด้วยความชัดเจนมากกว่าการคาดเดา
จากความเงียบสู่สัญญาณ
ในภาคส่วนอื่นๆ การตรวจสอบข้อมูลอย่างต่อเนื่องถือเป็นแนวปฏิบัติมาตรฐาน ในการดูแลสุขภาพ ข้อมูลมักถือว่ามีความถูกต้อง เว้นแต่จะมีเหตุขัดข้อง แต่เมื่อการนำ AI มาใช้เร็วขึ้น สมมติฐานนั้นก็ไม่ปลอดภัยอีกต่อไป
AI ไม่ได้แก้ไขข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง แต่จะช่วยขยายข้อมูลให้ดีขึ้น หากอินพุตเอียง เอาท์พุตจะทำให้เข้าใจผิดในระดับที่เร็วขึ้น ดังนั้นการประเมินจึงกลายเป็นก้าวแรกที่สำคัญสำหรับองค์กรที่เตรียมพร้อมสำหรับการปรับปรุงการวิเคราะห์ให้ทันสมัยหรือการนำ AI ไปใช้อย่างมีความรับผิดชอบ
หนทางข้างหน้า
การดูแลสุขภาพไม่สามารถคาดเดาได้ ยุติธรรม หรือมีประสิทธิภาพมากขึ้นได้หากไม่มีฐานข้อมูลที่แข็งแกร่ง การรู้ว่าข้อมูลของคุณอยู่ที่ไหนในวันนี้เป็นวิธีที่น่าเชื่อถือที่สุดในการสร้างความมั่นใจในการวิเคราะห์ของคุณในวันพรุ่งนี้
การประเมินข้อมูลด้านสุขภาพอย่างเป็นทางการไม่เพียงแต่ประเมินคุณภาพเท่านั้น มันสร้างแผนงานสำหรับความไว้วางใจ มันบอกองค์กรว่าข้อมูลของคุณแข็งแกร่งตรงจุดไหน จุดอ่อน และนี่คือสิ่งที่ต้องเปลี่ยนแปลงเพื่อรองรับผลลัพธ์ที่คุณตั้งใจจะส่งมอบ
ก่อนที่เราจะถามว่า AI สามารถเปลี่ยนรูปแบบการดูแลสุขภาพได้หรือไม่ เราต้องถามคำถามที่ง่ายกว่านี้: ใครบ้างที่ข้อมูลของเราสามารถไว้วางใจให้สนับสนุนได้ สำหรับหลายๆ องค์กร ขั้นตอนต่อไปที่ฉลาดที่สุดไม่ใช่เครื่องมือวิเคราะห์อีกต่อไป มันคือความชัดเจน และนั่นเริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจความสมบูรณ์ของข้อมูลที่คุณมีอยู่แล้ว
เกี่ยวกับ มาร์ค โคทเซอร์
มาร์ค โคทเซอร์ เป็นรองประธานฝ่ายพัฒนาธุรกิจของ IMAT Solutions ด้วยประสบการณ์ด้านเทคโนโลยีมากกว่า 30 ปีและทศวรรษที่ทุ่มเทให้กับการดูแลสุขภาพ เขานำความเชี่ยวชาญเชิงลึกในการบูรณาการข้อมูลทางคลินิก การทำงานร่วมกัน และสุขภาพของประชากร และมีความมุ่งมั่นในการช่วยให้องค์กรต่างๆ สร้างรากฐานข้อมูลที่เชื่อถือได้เพื่อการดูแลที่ดีขึ้นและผลลัพธ์ที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น