Data management en salud: un diferencial para elevar la eficiencia

El sector de la salud sufre diversos cambios a medida que pasa el tiempo y ha logrado mayores eficiencias, pero ahora, se enfrenta a otro desafío importante: la data management

Si bien es cierto que las organizaciones del sector utilizan cada vez, más datos para mejorar la toma de decisiones, es fundamental garantizar que los datos sean de calidad suficiente pues, de no ser así, esto puede provocar pérdida de ingresos, mala experiencia para los pacientes y procesos ineficientes de atención.

Hay múltiples áreas donde el análisis de datos puede resultar invaluable y junto con una estrategia bien desarrollada los aportes positivos que trae a las organizaciones son múltiples.

Beneficios de una buena estrategia de data management para las organizaciones del sector salud

La gestión eficaz de datos brinda a las organizaciones de atención médica la capacidad de transformar sus servicios y la forma en que operan, haciendo que el personal sea más eficiente y capaz de atender mejor a los pacientes.

Al aplicar análisis de última generación a los datos que se recopilan día tras día, se pueden tomar decisiones basadas en evidencia. Estos mejoran tanto la eficiencia, como la calidad de los servicios prestados, al tiempo que fomentan una visión global de la organización en lugar del tradicional enfoque aislado.

También, podría ahorrar miles de millones de dólares y reducir los eventos relacionados con medicamentos y conducir a una mejor relación médico-paciente.

“Varios investigadores coinciden en que una mayor inversión en tecnología de la información de salud y la calidad de la información puede disminuir los errores médicos, los costos operativos y mejorar la calidad de los procesos de atención médica”

¿Qué características debería tener la gestión de los datos?

Una calidad de datos mal mantenida puede resultar en más cuellos de botella, menor eficiencia y posiblemente una mala experiencia para los pacientes.

Aquí es donde entra en juego un sistema eficaz de gestión de la calidad de los datos que ayuda a mejorar la precisión y confiabilidad de los datos con base en algunos principios básicos en los que deben centrarse los esfuerzos:

1. Exactitud: los datos de alta calidad deben ser correctos y estar libres de errores o inconsistencias. La precisión y exactitud de los datos dependen de cómo se utilizarán los datos; por lo tanto, es importante comprender el propósito de los datos para evitar el desperdicio de recursos y la información no deseada.
2. Validez: **se refiere a requisitos específicos establecidos para los tipos de datos, como encuestas con opciones de respuesta predefinidas. Las respuestas incompletas o incorrectas se consideran inválidas, lo cual es crucial para determinar la calidad de los datos.
3. Fiabilidad: los datos recopilados por múltiples sistemas pueden haberse originado en diferentes fuentes, pero un mecanismo constante debe garantizar la coherencia entre la recopilación y el almacenamiento de datos. Esto es para evitar variaciones injustificadas que podrían afectar la calidad de los datos, independientemente de la fuente de datos o la ubicación de almacenamiento.
4. Cohesión: los datos inexactos e incompletos son igualmente problemáticos, ya que la información faltante crea una visión distorsionada que no refleja la realidad. Sin una comprensión completa de las operaciones, es probable que se tomen decisiones mal informadas, lo que generará ineficiencias en la organización.
5. Oportunidad: en el sector salud, contar con datos oportunos y precisos es fundamental para brindar a los pacientes la mejor atención posible. La información retrasada o desactualizada puede dar lugar a diagnósticos incorrectos, tratamientos inadecuados e incluso daños al paciente.x

¿Cómo superar los problemas de calidad de los datos en el sector salud?

A continuación abordaremos algunos pasos a tener en cuenta:

Creación de políticas

El establecimiento de políticas y procedimientos de gobernanza de datos garantiza que los datos se gestionen de forma coherente y estandarizada en toda la organización. Esto incluye la creación de políticas sobre recopilación de datos, almacenamiento de datos, intercambio de datos y control de calidad de los datos.

Te puede interesar: Recolección y análisis de datos: Cómo hacer más eficientes tus canales de atención

Estandarización de datos

Estandarizar elementos de datos como terminología, codificación y formato puede ayudar a garantizar que los datos sean consistentes y precisos en diferentes sistemas y departamentos.

Limpieza de datos

Limpiar los datos periódicamente eliminando duplicados, corrigiendo errores y completando los datos faltantes puede ayudar a mejorar la calidad.

Validación de datos

Validar los datos a medida que se ingresan en el sistema puede ayudar a reducir los errores de ingreso de datos y garantizar que los datos sean precisos y completos.

Formación del personal

Proporcionar al personal capacitación sobre recopilación de datos, ingreso de datos y control de calidad de los datos puede ayudar a mejorar la calidad de los datos y garantizar que los datos se recopilen y administren de manera consistente en toda la organización.

Tecnología

La implementación de soluciones tecnológicas como Debmedia puede ayudar a mejorar la calidad de los datos al automatizar la recopilación de datos y reducir los errores en el ingreso de datos.

Te recomendamos leer: ¿Qué datos puedes obtener del funcionamiento de tus sucursales con la plataforma Debmedia?

Auditorías de datos

La realización de auditorías periódicas de los datos y el monitoreo continuo de la calidad de los datos pueden ayudar a identificar y corregir problemas de calidad de los datos antes de que se conviertan en un problema.

La verdadera eficiencia operativa radica en la capacidad de transformar los datos en información útil

En primer lugar, la recopilación y el análisis de datos permiten a las entidades de salud identificar patrones y tendencias en la prestación de servicios médicos. Mediante el uso de herramientas de análisis de datos avanzadas, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los profesionales de la salud pueden detectar señales tempranas de enfermedades, prever la demanda de servicios médicos y optimizar los horarios de personal y recursos.

La eficiencia operativa también se beneficia de la optimización de los flujos de trabajo internos en las entidades de salud. Al analizar los datos de los procesos administrativos y clínicos, es posible identificar cuellos de botella, eliminar redundancias y simplificar los procedimientos.

Además, los datos también desempeñan un papel crucial en la mejora continua de la calidad y la seguridad de la atención médica.

En resumen

Los datos son un activo invaluable para mejorar la eficiencia operativa en las entidades de salud. Al aprovechar la información generada por los pacientes y los sistemas de atención médica, es posible optimizar los procesos, mejorar la calidad de la atención y, en última instancia, mejorar los resultados para los pacientes. Sin embargo, es fundamental que las entidades de salud inviertan en infraestructura tecnológica robusta y en capacitación adecuada para garantizar el manejo seguro y ético de los datos de salud.