El concepto de Inteligencia de negocios o BI, y el análisis de los datos clínicos hay muchas definiciones del término BI publicadas en la literatura. Técnicamente, BI resume todas las aplicaciones utilizadas para el análisis de datos y el soporte de decisiones. Por lo tanto, una simple hoja de cálculo de Microsoft Excel que muestra el número de exámenes e intervenciones en un hospital es una forma de BI. Sin embargo, esta es una perspectiva muy estrecha, ya que BI es más que eso. De acuerdo al portal Health Management [1] Business Intelligence (BI) es un término general que incluye las aplicaciones, la infraestructura y las herramientas, y las mejores prácticas que permiten el acceso y el análisis de la información para mejorar y optimizar las decisiones y el rendimiento. Esta definición muestra que, además de las herramientas y aplicaciones, son necesarias estructuras organizativas apropiadas. Para una implementación exitosa de un entorno de BI, se requiere inversión en recursos técnicos y de personal. El BI cuenta con dos grandes componentes [1]:
Datos y su disponibilidad: Primero debe quedar claro qué datos se necesitan para el análisis. La arquitectura de TI es muy heterogénea, especialmente en un entorno hospitalario, por ejemplo, radiología, laboratorio, quirófanos se pueden encontrar diferentes tipologías de datos. El acceso a los datos en estos sistemas departamentales puede ser un desafío, especialmente si es necesario combinar datos de diferentes sistemas. Dependiendo de la complejidad y los requisitos del análisis, generalmente es necesario construir un almacén de datos e implementar un proceso sólido de ETL (extracción, transformación y carga de datos de diferentes sistemas). Esto ayuda a consolidar y preparar los datos y permite un análisis de datos fácil y confiable. La implementación de un entorno de BI tan profesional es complejo y requiere mucho tiempo, y a menudo choca con la necesidad de resultados inmediatos y válidos a nivel de gestión. También requiere un conocimiento específico que generalmente no está disponible en un entorno hospitalario, especialmente cuando se trata del análisis de datos de sistemas departamentales. La consolidación de estos datos requiere una comprensión profunda de la aplicación y la base de datos específicas, idealmente en combinación con una visión profunda de los procedimientos del departamento correspondiente. Para obtener resultados óptimos, es obligatoria una estrecha cooperación entre los expertos de TI y el propietario del servicio de la aplicación departamental.
Aplicaciones profesionales: Microsoft Excel probablemente sigue siendo la herramienta más común para el análisis de datos y las tareas de control. Incluso en el futuro cercano desempeñará un papel importante en el análisis detallado y ad-hoc. Sin embargo, para un análisis de datos más complejo y estandarizado, se recomienda el uso de una aplicación de BI profesional. Las aplicaciones de BI son adecuadas para las necesidades y requisitos de Key Performance Indicator o KPI rápido, confiable e intuitivo. Superan los medios comunes de presentación de informes y análisis con alto rendimiento y flexibilidad, especialmente en el manejo de grandes datos, algoritmos complejos y visualización de KPI. Además, como la extracción y preparación de datos se puede ejecutar automáticamente, se puede otorgar acceso independiente a todo el personal.
Actualmente, existen muchas aplicaciones diferentes y encontrar la aplicación correcta no es fácil. Como siempre, las soluciones y los proveedores individuales tienen sus propias fortalezas y restricciones, por lo que es útil comenzar con una visión general del mercado de soluciones de BI. Las herramientas de inteligencia empresarial diseñadas para extraer información de los grandes almacenes de datos ofrecen a los proveedores una forma de supervisar y mejorar la calidad y la rentabilidad de su organización. La siguiente es una lista presenta alguna de las principales empresas de inteligencia de negocios de atención médica [2]:
Acmeware, es una solución para el repositorio de datos de MEDITECH. Acmeware está diseñado para analizar grandes cantidades de datos clínicos que abarcan años de atención médica, incluidos los datos recopilados durante las visitas al médico, la atención ambulatoria y las hospitalizaciones. También posee las capacidades analíticas para clasificar y evaluar datos para el manejo de enfermedades crónicas, el manejo de la atención y el modelado del desempeño financiero. Actualmente, el proveedor trabaja en conjunto con MEDITECH para ofrecer servicios de desarrollo de informes y soporte para más de 50 hospitales y sistemas de salud.
Datawatch, se especializa en la preparación de datos de autoservicio y soluciones complementarias para herramientas de análisis. Tiene como objetivo proporcionar apoyo organizacional para permitir que las entidades de atención en salud pasen menos tiempo en la preparación de datos y más en mejorar la calidad y costos. Datawatch prioriza la simplificación del proceso de BI a través de soluciones fáciles de usar que permiten a los usuarios interactuar directamente con los datos disponibles. Las solución también se puede implementar a cualquier escala requerida.
Epic Systems, proporciona herramientas de BI para admitir funciones de Big Data en hospitales, incluida la optimización del flujo de trabajo clínico, el soporte de decisiones clínicas, la gestión de la salud de la población, el análisis predictivo y el modelado del rendimiento financiero. La base de datos Clarity de Epic permite a los hospitales ejecutar informes con gran cantidad de datos adecuados para analizar y administrar grandes cantidades de datos e integrarlos en otros sistemas.
GetWellNetwork, ofrece a las organizaciones acceso a datos procesables y gestión de datos a través de su Consola de gestión. GetWellNetwork es actualmente el mayor proveedor interactivo de atención al paciente para el VA, ayudando a la participación del paciente. También proporciona a los hospitales informes mensuales de rendimiento sobre el estado y el soporte de sus instalaciones de TI para permitir que el personal evalúe problemas y determine soluciones para mejoras.
Inovalon, proporciona plataformas basadas en la nube para facilitar a los hospitales la transición del volumen a los modelos de atención basados en el valor. El proveedor se especializa en aprovechar las capacidades de interconectividad de datos a gran escala, conjuntos de datos patentados, capacidades analíticas y sistemas de intervención basados en datos para optimizar varios aspectos de la gestión del hospital. Inovalon permite a los proveedores evaluar y mejorar los resultados clínicos y de calidad y el desempeño financiero en todo su sistema hospitalario.
MEDHOST, la solucione de inteligencia empresarial proporcionan aplicaciones para informes de datos financieros, clínicos, operativos y reglamentarios. La plataforma modular e interoperable proporciona soluciones escalables que cubren más de 600 indicadores clave de rendimiento (KPI) que rodean la presentación de informes y el cumplimiento normativo. MEDHOST también brinda soporte para análisis móvil, así como implementaciones locales o basadas en la nube.
Qlikview, proporciona una plataforma de BI para convertir los datos en información procesable para más de 24,000 organizaciones de atención médica en todo el mundo. Las capacidades analíticas de Qlikview permiten a los usuarios consolidar, buscar y analizar visualmente los datos disponibles para obtener información comercial y tomar decisiones clínicas. Las herramientas de análisis de datos de la compañía ofrecen análisis sin restricciones de datos de aplicaciones a través de interfaces de usuario simples.
SAS Enterprise BI, ofrece a las organizaciones sanitarias información sobre los datos mediante una variedad de herramientas, incluidos los mapas de información de SAS, los procesos almacenados de SAS y el panel de control de SAS BI. SAS ofrece análisis e información de datos para grandes almacenes de datos variados que permiten una toma de decisiones precisa. La plataforma del proveedor es adaptable a una variedad de fuentes de datos y cumple con los requisitos y regulaciones de las políticas federales de TI.
Estos ejemplos son relevantes para la atención médica, como muestra la Figura 1, por dos razones.
Primero, las operaciones hospitalarias son, en muchos sentidos, como las operaciones de aerolíneas, aeropuertos y servicios de transporte. Hay muchos pasos en la operación del servicio (check-in, equipaje, línea de seguridad, puertas), alta variabilidad en cada paso (demoras climáticas, congestión, problemas mecánicos), múltiples segmentos conectados en el viaje del usuario, y todas estas operaciones implican personas, no solo máquinas. En términos matemáticos, las operaciones hospitalarias, como la de las aerolíneas y el transporte, consisten en cientos de mini procesos, cada uno de los cuales es más estocástico y menos determinista que, por ejemplo, los pasos para ensamblar un automóvil [3], [4]
Segundo, los hospitales hoy enfrentan la misma presión de costos e ingresos que los minoristas, el transporte y las aerolíneas han enfrentado durante años. Como Southwest, Amazon, FedEx y UPS han demostrado, para seguir siendo viables, las industrias intensivas en activos y basadas en servicios deben racionalizar las operaciones y hacer más con menos. Los proveedores de atención médica no pueden seguir gastando sus problemas invirtiendo en más y más infraestructura; en su lugar, deben optimizar el uso de los activos actualmente en su lugar.
Los proyectos de Business Intelligence (BI) son esfuerzos largos y dolorosos que emplean una variedad de metodologías de diseño, inspiradas principalmente en la ingeniería de software y modelos de ciclo de vida de gestión de proyectos. En una investigación reciente de BI, están surgiendo nuevas metodologías de diseño basadas en modelos de negocios conceptuales que capturan objetivos, estrategias y más. Su afirmación es que facilitan la descripción del problema en cuestión, su análisis hacia una solución y la implementación de esa solución. La pregunta clave explorada en este trabajo es: ¿Son realmente útiles estos modelos para los profesionales del diseño de BI? Para responder a esta pregunta, realizamos una evaluación empírica in situ basada en un proyecto de BI en curso para un hospital de Toronto. Las lecciones aprendidas del estudio incluyen: confirmación de que la implementación de BI está bien respaldada por modelos basados en conceptos comerciales; evidencia de que estos modelos mejoran la comunicación dentro del equipo del proyecto y las partes interesadas del negocio; y, evidencia de que existe una necesidad de modelos comerciales para capturar los requisitos de BI y, a partir de ellos, derivar e implementar diseños de BI [4].
Referencias
- Business Intelligence in Hospital Management: Challenges and Opportunities Using the Example of a Radiology Department
- Top Healthcare Business Intelligence Companies by Hospital Users
- Why Hospitals Need Better Data Science
- Tomado de: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-3-642-31095-9_33.pdf
