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juillet 24, 2018

Les 7 défis critiques soutenant les cas d'utilisation des soins de santé


Les défis liés à la fourniture de solutions de données de santé qui traitent de problèmes complexes liés aux activités de soins de santé ne sont pas évidents lorsque l'on se lance dans un nouveau projet passionnant. Il est facile de concentrer un grand pourcentage de votre temps à rechercher les derniers outils sophistiqués de calcul de données, d'apprentissage automatique et d'analyse de données prédictives qui résoudront magiquement tous les problèmes sans vraiment comprendre ce que vous adressez.

tendance à assumer l'évidence des problèmes et à minimiser la complexité de traiter avec eux.

Tout d'abord, il est essentiel lorsque vous vous lancez dans une solution de données que votre premier départ avec chaque problème individuel que vous essayez de résoudre ou d'éviter. en supposant qu'ils sont similaires dans le maquillage. Chaque problème discret nécessite un scalpel, décompose les couches, documente ce que vous voyez et ne s'arrête pas jusqu'à ce que vous arriviez au noyau.

Comprendre la cause première de chaque problème discret vous amènera à une image globale de ce qui doit être traité et où vous devez vous concentrer. Vous pourriez être surpris par les types de causes profondes que vous pouvez trouver.

Voici 7 défis critiques:

  1. Les bonnes données ne sont pas collectées pour supporter le cas d'utilisation qui peut conduire à améliorer les processus de flux de travail en amont. Les données sont incomplètes ou la qualité est insuffisante pour résoudre le cas d'utilisation, ce qui peut améliorer les contrôles du système et éduquer ceux qui entrent les données.
  2. Les données brutes doivent être normalisées ou fournir un contexte ontologique supplémentaire pour soutenir le cas d'utilisation. 19659007] Les données ne sont pas complètement intégrées entre les systèmes pour prendre en charge le cas d'utilisation
  3. Les règles métier utilisées pour dériver les métriques et les KPI peuvent être calculées de manière incorrecte.
  4. Les données en cours sont non documentées ou comprises pour déterminer si elles fonctionnent
  5. Enfin, les suppositions dans les informations dont vous auriez besoin pour soutenir le cas d'utilisation pourraient être tout à fait incorrectes!

C'est beaucoup d'endroits qui peuvent causer un obstacle à la résolution d'un problème. Le cas d'utilisation et vous pouvez en trouver un, ou tous dans une certaine mesure dans un seul cas d'utilisation, diluant la valeur des paramètres clés que vous pouvez fournir.

Oui, cela peut être assez compliqué et accablant Cependant, vous trouverez à la fin de votre analyse que vous pouvez fournir des attentes réalistes quant à ce que votre solution de données sera en mesure de réaliser hors de la porte, mais fournissent également une véritable appréciation de la complexité et de la portée des problèmes pour obtenir un support approprié à l'avenir.




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