La importancia del gobierno de datos en el sector sanitario
El gobierno de datos en el sector sanitario resurgió como tema de reflexión y debate a propósito de la pandemia del Covid-19. La información que los organismos oficiales suministran a los medios requiere no sólo de una verificación de exactitud.
Sino también de conocimiento sobre cómo cada fuente gestiona sus datos antes de suministrarlos. Al hablar de fuentes, nos referimos a hospitales y clínicas privadas y públicas, incluso las mismas autoridades sanitarias.
La opacidad o transparencia de las instituciones nos importa a todos. Pero el gobierno de datos pone más atención a la forma en que los datos son captados, almacenados y tratados. Esto influye mucho en las políticas a implementar por las autoridades sanitarias para prevenir y controlar enfermedades. Pero también en la operatividad de los centros de salud, así como en la pertinencia y efectividad de los tratamientos médicos. Y por supuesto, en la información que recibimos sobre un tema tan delicado como la pandemia de covid.
Repaso al concepto de gobierno de datos
Antes de analizar la importancia del gobierno de datos en el sector sanitario, es prudente recordar y delimitar el concepto de data governance. El término engloba los procesos y procedimientos empleados por las organizaciones en la gestión y protección de datos. En un contexto más amplio, esta información incluiría los datos de carácter digital y los físicos o impresos. Pero considerando los avances del sector salud en transformación tecnológica, consideraremos más los primeros.
Sin duda, los datos son los activos más imprescindibles del sector sanitario. Estos abarcan desde los niveles de presión arterial, analíticas e historial quirúrgico, hasta la información de las aseguradoras y los datos demográficos de los pacientes. Sin olvidar, por supuesto, los historiales clínicos, ahora digitales. Tras todo acto de los participantes del ecosistema sanitario hay un flujo incesante de información.
¿Cómo funciona el gobierno de datos en el sector sanitario?
En este sentido, el objetivo del gobierno de los datos es garantizar a los usuarios la fiabilidad de sus datos. Para los servicios médicos esta condición no sólo es indispensable, sino también crítica. Teniendo en cuenta los datos sanitarios, los profesionales de la medicina toman decisiones sobre la atención de los pacientes. Entonces, el gobierno de datos provee una metodología estándar y estructurada para captar, procesar, almacenar y compartir los datos médicos. Esto asegura a los pacientes la atención y tratamientos adecuados a sus padecimientos.
Esta información sanitaria es y debe ser siempre confidencial. Por tanto es indispensable garantizar su seguridad. De modo que los hospitales, clínicas, aseguradoras, médicos, personal de enfermería y de administración que tengan acceso a ellos, comparten la responsabilidad de proteger dichos datos.
Es evidente que la digitalización y el intercambio de datos están impulsando avances antes inimaginables en la medicina y la asistencia a pacientes. Por ejemplo, muy pronto veremos cómo la Inteligencia Artificial (IA) será capaz de analizar datos médicos y suministrar un diagnóstico preciso mediante el móvil del paciente.
No obstante, para llegar a tal nivel es preciso que las organizaciones sanitarias y su personal tengan conocimientos y destrezas en gestión de datos. Esto haría factible el fluido constante y seguro de los datos a lo largo del sistema sanitario.
En el sector sanitario, como en cualquier otro, la gestión adecuada de ingentes cantidades de datos muy diversos generará resultados positivos y exitosos.
Importancia del gobierno de datos en el sector sanitario
La seguridad del paciente
En primer lugar, un buen gobierno de datos en el sector sanitario garantiza la seguridad del paciente. ¡Esto es prioritario! Una vez que el paciente entra a la consulta o a un mostrador de atención, sus datos deben captarse con precisión. De manera ideal, tal exactitud debería acompañarle durante todo el recorrido y en cada interacción. No obstante, es difícil hacer coincidir siempre a un paciente con el registro correcto. Con frecuencia, quienes gestionan la información sanitaria encuentran faltas de correspondencia de pacientes. Los que deben solucionar muchas veces de forma manual.
Al mismo tiempo, las historias clínicas y los registros duplicados, superpuestos y combinados de manera errónea representan una amenaza para el paciente. Además, causan desperdicio de recursos y eventuales problemas legales y financieros.
Más aún, la omisión de datos o la información incorrecta sobre alergias, medicación, procedimientos previos y condiciones de salud, afectan gravemente la efectividad de los tratamientos. Peor aún, puede resultar en un tratamiento no adecuado que ponga en peligro la salud del paciente.
En resumen, de no contar los centros asistenciales con una política concreta de gobierno de datos, el paciente es vulnerable a graves problemas.
Operatividad y mejora del rendimiento
Igualmente, el gobierno de datos es imprescindible en función de la analítica de Big Data. También para gestionar políticas de salud pública y evaluar de forma comparativa sus resultados. Esto se traduce en informes de gestión con alto nivel de precisión y detalle.
Aparte de facilitar la atención médica efectiva y fiable, el data governance hace viable la preparación de las organizaciones de salud públicas y privadas para proyectos a futuro y en contextos cada vez más complejos. Por lo tanto, mejorar constante el gobierno de datos representa una ventaja para el sector. Junto a la evolución de medidas de calidad clínica para elaborar informes y evaluaciones comparativas, será clave para impulsar la eficiencia de todo el sistema de salud.
Sugerencias para establecer un gobierno de datos en el sector sanitario
En principio, el desarrollo de una política de gobierno de datos en el sector sanitario –y en cualquier otro- pasa por reconocer su necesidad. Esto crea un compromiso con la prioridad y propósitos del plan en todos los niveles de la organización. En el ámbito que nos ocupa, esto abre oportunidades de éxito y la perspectiva para apoyar efectivamente al personal que gestionará la información.
Ubicar la información protegida
Es vital conocer la ubicación exacta de los datos sanitarios protegidos. A partir de allí, es importante clasificarlos y categorizarlos. Por otra parte, hay que reunir todos los archivos y carpetas del almacén de datos. Extraer de cada archivo los datos útiles y sensibles. No olvides correlacionar toda esta información incluyendo sus estructuras de permisos y datos relevantes clasificados. Con ello, podrás elaborar un perfil de riesgo integral que podrás emplear durante la estructuración del data governance.
Replantear los privilegios de acceso
Si un propósito debe tener cualquier política para gobierno de datos es minimizar el privilegio de acceso a la información. Esto implica que los usuarios sólo tendrán acceso a los datos que requieren sus tareas. Asimismo, plantéate la posibilidad de eliminar los grupos de acceso global. Al igual que resolver los problemas heredados antes de facilitar los permisos.
Eliminar los datos obsoletos y los silos
Los datos obsoletos son atractivos para los ladrones de datos. De modo que es imperativo eliminarlos. Por igual, es pertinente identificar y desmontar los silos de datos, unificando los datos para todos los departamentos. Al tiempo que se normaliza y enriquece dicha información. Para este propósito, es pertinente implementar una solución confiable e integral de calidad de datos.
Estructurar el equipo de gobernanza
Toda política de data governance requiere de un equipo interrelacionado de propietarios, gestores y analistas de datos. Para ello, sería ideal contar con un Chief Data Officer (CDO) que lidere el gobierno de datos y dirija a los gestores.
MyDataQ, una solución de data quality para el gobierno de datos en el sector sanitario
Como dijimos, la incorporación de una solución de calidad de datos es indispensable al implementar el data governance. Por consiguiente, los hospitales, clínicas, centros médicos, aseguradoras y organismos de administración pública relacionados con la salud, cuentan con MyDataQ, de Deyde. Un completo sistema de data quality, capaz de normalizar, deduplicar y enriquecer bases de datos.
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