Datos clínicos: El análisis clínico es la piedra angular del análisis de datos de atención médica, ya que utiliza los registros médicos para mejorar los resultados de los pacientes. Por ejemplo, los analistas pueden usar los registros médicos electrónicos (EHR) para rastrear los casos de tratamiento del cáncer o identificar estrategias para minimizar los riesgos de contaminación.

‍Datos de seguros :El análisis de los datos de los seguros de salud puede evaluar los datos de las reclamaciones para identificar las áreas que necesitan inversión financiera y evaluar la asequibilidad de las primas. También trabajan para identificar las ineficiencias y reducir el desperdicio de recursos.

Datos farmacéuticos El análisis de datos en la industria farmacéutica se centra en apoyar la investigación y el desarrollo, mejorando productos como los medicamentos con receta o los dispositivos médicos. También contribuyen a acelerar el desarrollo de fármacos y comparten datos históricos de investigación, incluidos los ensayos clínicos y los conocimientos sobre tratamientos.

Datos de comportamiento: El análisis del comportamiento de los pacientes proporciona información cualitativa y cuantitativa valiosa sobre los hábitos de los consumidores, la satisfacción con el tratamiento y más. Estos datos ayudan a los proveedores de atención médica a brindar una atención basada en el valor, sirven de base para el marketing de los proveedores médicos y respaldan las campañas de salud pública. Datos de salud pública Los analistas de salud pública procesan los datos para generar estadísticas, informes e infografías, lo que ayuda en las estrategias de prevención de enfermedades y promoción de la salud para poblaciones enteras.

Almacenamiento seguro de datos Utilice servicios en la nube o servidores locales que cumplan con la HIPAA con cifrado y autenticación multifactor para proteger los datos. Realice copias de seguridad de los datos con regularidad y pruebe los planes de recuperación ante desastres.

‍Habilitar el acceso basado en roles Limite el acceso a los datos confidenciales en función de las funciones de los usuarios para garantizar que solo el personal autorizado pueda ver o modificar la información. Implemente registros de auditoría para rastrear quién accede a los datos o los modifica.

‍Garantice la estandarización de los datos Adopte formatos de datos, sistemas de codificación (por ejemplo, ICD-10, CPT) y terminologías consistentes para permitir una integración e interpretación de datos sin interrupciones. Utilice herramientas de gestión de datos maestros (MDM) para mantener una única fuente de información fiable.

‍Centrarse en la interoperabilidad de datos Utilice soluciones de software intermedio y API para cerrar las brechas entre sistemas dispares. Garantice la interoperabilidad entre sistemas mediante formatos estándar como HL7 o FHIR.

Análisis descriptivo: Resuma los datos históricos para comprender las tendencias pasadas (por ejemplo, los patrones de enfermedades estacionales o el uso de medicamentos).

‍Análisis predictivo: Aplique modelos de aprendizaje automático para pronosticar las tendencias futuras (por ejemplo, los riesgos de readmisión de pacientes o los brotes de enfermedades).

‍Análisis prescriptivo: Genere recomendaciones basadas en los patrones detectados (por ejemplo, optimizando la asignación de recursos).

Supervise la salud de los pacientes fuera del entorno clínico

‍Implemente el aprendizaje automático y la inteligencia artificial Reconocimiento de patrones: Detecte patrones sutiles en los síntomas de los pacientes, los datos de imágenes o los resultados de laboratorio mediante algoritmos. Procesamiento del lenguaje natural (PNL): analice datos no estructurados, como notas clínicas o comentarios de los pacientes, para obtener información. Agrupación y segmentación: agrupe a los pacientes con afecciones o comportamientos similares para realizar intervenciones específicas.

Realizar análisis estadísticos Análisis de correlación y regresión: comprenda las relaciones entre las variables, como la edad y la probabilidad de padecer una enfermedad crónica. Análisis de series temporales: realice un seguimiento de las tendencias a lo largo del tiempo, como los cambios en la prevalencia de la enfermedad o la utilización de los recursos. Prueba de hipótesis: valide las suposiciones sobre los resultados o las intervenciones sanitarias con nuestras soluciones avanzadas de monitorización remota de pacientes (RPM).

Estos incluyen la integración de dispositivos domésticos para rastrear signos vitales como la presión arterial, la frecuencia cardíaca y los niveles de glucosa, todo integrado a la perfección con su plataforma de telesalud.

Los pacientes se benefician de una atención continua y de intervenciones oportunas, mientras que los proveedores pueden actuar de forma proactiva a la hora de controlar las enfermedades crónicas o detectar posibles problemas de salud antes de que se agraven.

Tableros Cree paneles interactivos con herramientas como Retablo, Power BI, o bibliotecas de Python (por ejemplo, Matplotlib, Plotly).

‍Tablas y gráficos Muestre patrones y tendencias con gráficos de líneas, mapas de calor, diagramas de dispersión y gráficos de barras.

Infografías Comunique los hallazgos complejos en un formato simplificado y visualmente atractivo para un público más amplio.

Aplicaciones clínicas Desarrolle planes de tratamiento personalizados, prediga la progresión de la enfermedad o mejore la monitorización de los pacientes.
‍Decisiones operativas Optimice la dotación de personal, reduzca los costos o mejore la eficiencia de la cadena de suministro basándose en la información de los datos.
‍Estrategias de salud pública: Informar las políticas para la prevención de enfermedades, las campañas de vacunación o el tratamiento de las disparidades en la atención.