हेल्थकेयर डेटा को कार्यों में परिवर्तित करने का एक मजबूत दृष्टिकोण: इंद्रप्रीत कैम्बो

हेल्थकेयर में डेटा एक उभरता हुआ क्षेत्र है लेकिन नौसिखिए पेशेवरों और कंपनियों के लिए समझने के लिए काफी जटिल है। स्वास्थ्य सेवा में डेटा का उपयोग करने की यात्रा लंबी और कठिन है, लेकिन कई लोग पसंद करते हैं इंद्रप्रीत कैमबो पहले से ही इस दृष्टिकोण में महारत हासिल कर रहे हैं। वे उस तरीके को प्रभावित करके डोमेन में अधिक मूल्य पैदा कर रहे हैं जिस तरह से डेटा का संस्थान पर प्रभाव पड़ता है।
स्वास्थ्य सेवा में डेटा सीढ़ी चढ़ने के लिए संगठनों को यह मूल्यांकन करने की आवश्यकता होती है कि वे अपने डेटा पर कैसे उत्पन्न, संग्रह, स्टोर, प्रक्रिया और रिपोर्ट करें। इसका मतलब है कि एक रोडमैप विकसित करना जो डेटा यात्रा के साथ हर अवसर की पहचान करता है। इंद्रप्रीत कैम्बो संगठनों को एक योजना से शुरू करने में मदद करते हैं – नैदानिक से लेकर संचालन तक व्यापार से तकनीकी तक। उनकी योजनाएँ व्यापक हैं और इनके माध्यम से बहुत सोचा जाता है। वह निर्णय लेने से पहले ही कार्रवाई करने में विश्वास रखता है। उनका अनुभव संगठनों को नेतृत्व के साथ एक बहु-विषयक टीम को एक साथ लाकर डेटा प्रक्रिया शुरू करने में मदद करता है, जिसमें चिकित्सक, नर्स, कंपनी निदेशक, आईटी विभाग, रोगी प्रतिनिधियों के साथ शामिल होते हैं।डेटा सक्षमता स्पेक्ट्रम पर संगठन के स्थान को इंगित करने के लिए इंद्रप्रीत छह बुनियादी सवालों से निपटकर इन चुनौतियों को हल करने पर काम करते हैं।
1. क्या हमारे पास गुणवत्ता और सुरक्षा, संचालन में शामिल महत्वपूर्ण डेटा सेटों से जुड़ने के लिए डेटा और विश्लेषण है? यदि हमारे पास डेटा तक पहुंच है, तो क्या यह एक सार्थक तरीके से एकीकृत है?
2. क्या हम उस डेटा को देख सकते हैं और क्या हो रहा है, कहां हो रहा है और क्यों हो रहा है, इसके बारे में सार्थक कहानियां बता सकते हैं।
3. यहां तक कि अगर हमारे पास डेटा है और यह सार्थक रूप से एकीकृत है , तो क्या हम कुछ मजबूत कार्यप्रणाली लागू करते हैं, जहां हम इसके बारे में रिपोर्ट करते हैं?
4. यदि हमारे पास डेटा है,और हम एक अच्छी एनालिटिक्स पद्धति का उपयोग करते हैं, तो क्या हम इसे अपने सभी हितधारकों को समझने योग्य तरीके से प्रस्तुत करने में सक्षम हैं?
5. क्या वाकई एनालिटिक्स सार्थक हैं? क्या जानकारी निर्णय लेने में मदद करती है? क्या यह पर्याप्त समृद्ध है कि हम वास्तव में पता लगा सकते हैं कि कुछ क्यों हो रहा है?
6. अंत में, भले ही हमने इन सभी अन्य लक्ष्यों को पूरा किया हो, क्या हम उन लोगों को समय पर जानकारी दे सकते हैं जिन्हें इस डेटा की जरूरत है कि वे अपना काम कर सकें?
यह कदम और सवाल यह उजागर कर सकते हैं कि एनालिटिक्स प्रक्रिया के किन क्षेत्रों पर सबसे ज्यादा ध्यान देने की जरूरत है। कंपनियों के लिए जरूरी है कि वे मुद्दों की पहचान करें। यह तब होता है जब उन्हें इस बात की स्पष्ट समझ होती है कि हेल्थकेयर स्पेस के लिए डेटा क्या प्रभाव डाल सकता है और आपको उच्च मूल्य जोड़ने की आवश्यकता है। डेटा से अंतर्दृष्टि तक की यात्रा तब होती है जब आपके पास एक स्पष्ट दृष्टि होती है। पूरे उद्योग के पास समान डेटा उपकरण उपलब्ध हैं, लेकिन जहां इंद्रप्रीत कैम्बो मदद करते हैं, वे मुख्य समस्या को परिभाषित करते हैं और समाधान प्रदान करते हैं।
संपूर्ण स्वास्थ्य प्रणाली अभी भी संगठन के हर पहलू में इन दृष्टि कोणों को अपनाने से कुछ समय दूर है, उन्हें अभी से ही भविष्य के लिए तैयार करना चाहिए जिसमें डेटा प्रत्येक और प्रत्येक फ़ंक्शन के मूल में है।
ऐसा करने से उन्हें लाभ उठाने में मदद मिलेगी कि स्वास्थ्य सेवा के विश्लेषकों को क्या पेशकश करनी है: एक रोगी-केंद्रित पारिस्थिति की तंत्र जिसमें समय पर, सटीक, और सार्थक डेटा चिकित्सकों के सूचित निर्णयों को चलाता है और देखभाल के पूरे निरंतरता में बेहतर परिणाम उत्पन्न करने में मदद करता है।