[KUNSKAPSSAMARBETE] Dataanalys är grunden som stödjer individanpassad patientvård, samtidigt som den maximerar de operativa möjligheterna och affärsutvecklingspotentialen genom strategisk resursfördelning och analytiska insikter.
Vårdgivare samlar in enorma mängder data från fyra huvudsakliga källor: elektroniska patientjournaler (EHR), IoT-anslutna medicinska enheter, medicinsk bilddiagnostik och försäkringskrav.
Dessa informationskällor existerar ofta som isolerade datasamlingar, vilket skapar hinder för både samlad analys och enhetlig dataintegration.
De största hindren uppstår från oberoende lagringssystem och utspridda databaser. Patientinformation som lagras i EHR är svår att matcha med IoT-sensorvärden, och medicinska bilddata finns ofta i separata lagringssystem från resten av informationen. Sådana fragmenteringar skapar luckor i patientinformationen, vilket minskar analysens effektivitet och därmed vårdkvaliteten.
Vårdgivare står inför ett växande behov av en plattform som kombinerar flexibel datalagring med kraftfull analysfunktionalitet för att övervinna dessa begränsningar. Ett data lakehouse framstår som en integrerad lösning som förenar flexibiliteten hos ett data lake med den analytiska styrkan hos ett datalager.
Vad är ett data lakehouse?
Ett data lakehouse är en innovativ dataarkitektur som kombinerar skalbarheten och flexibiliteten hos ett data lake med ACID-kompatibla (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) transaktioner och den strukturella noggrannheten hos ett datalager. Traditionella data lakes kan lagra ostrukturerad data men saknar de strukturerade bearbetningsmöjligheter som krävs för analys. Datlager hanterar strukturerad data med funktioner som indexering, schemahantering och optimering av frågor. Detta förbättrar analysförmågan avsevärt och möjliggör insikter i stor skala.
Viktiga egenskaper hos ett data lakehouse
Viktiga egenskaper hos ett data lakehouse- Enhetlig lagrings- och åtkomstlager
Med en central åtkomstpunkt förenklas datatillgången och minimeras redundans. Till exempel kan ett skräddarsytt vårdsystem i realtid bearbeta IoT-data från övervakningssystem tillsammans med historiska EHR-data.
- Schemanflexibilitet och stöd för både rå och bearbetad data
Med schema-on-read kan data lagras i sitt ursprungliga format och struktureras vid behov. Detta passar väl i hälso- och sjukvården där datatyper ständigt förändras.
- Stöd för både batch- och realtidsanalys
Lakehouse möjliggör både historisk analys (t.ex. trender) och realtidsanalys (t.ex.vitala tecken från IoT-enheter), vilket är avgörande i akuta vårdsituationer.
- ACID-kompatibilitet och datakonsistens
Lakehouse möjliggör tillförlitlig hantering av känsliga patientdata och säkerställer fullständiga och korrekta transaktioner även i komplexa arbetsflöden.
- Inbyggda AI– och maskininlärningsfunktioner
Med ML/AI integrerat kan vårdgivare utveckla prediktiva modeller direkt inom plattformen, vilket möjliggör proaktiv patientvård.
Fördelar med lakehouse för vårdens databehov
Skalbarhet och kostnadseffektivitet
Datamängderna växer snabbt p.g.a. digital hälsa, genetik och bilddiagnostik. Lakehouse löser kostnads- och styrningsproblem genom skalbar molnlagring och ”betala efter användning”-modell.
Förbättrad datatillgång och minskad duplicering
En central datakälla gör det lättare att få en 360-graders vy av patienten, minska dataduplicering och förbättra samarbetet inom organisationen.
Förbättrad analys med enhetlig frågemotor
Ett lakehouse möjliggör avancerade frågor över olika datatyper i samma miljö, utan att flytta data, vilket snabbar upp beslutsfattandet.
Varför lakehouse passar hälso- och sjukvårdens föränderliga reglering
Efterlevnad av HIPAA, GDPR och spårbarhet
Lakehouse inkluderar inbyggd datalinjering, versionshantering och metadata, vilket förenklar regelefterlevnad och gör det lättare att hantera patienternas samtycken.
Datasäkerhet
Lakehouse erbjuder kryptering vid vila och överföring, finfördelade behörigheter och integration med IAM-system.
Avancerad datastyrning och kvalitetskontroll
Med katalogisering, kvalitetsregler och metadatahantering säkerställs datans noggrannhet, vilket är avgörande för både kliniska och administrativa beslut.
Sammanfattning
Data lakehouse-arkitektur erbjuder en optimal lösning för vårdgivare som behöver hantera och analysera snabbt växande och varierande datamängder. Genom att förena data lakes skalbarhet med datalagers tillförlitlighet adresserar lakehouse både regulatoriska krav och behovet av snabba analyser. Vårdgivare som samarbetar med utvecklare av skräddarsydd programvara för hälso- och sjukvård kan med ett lakehouse skapa värdefulla tillgångar av vårddata, samtidigt som de håller sig inom branschens regler.
Om författaren
Marian Faryna är Big Data Competence Lead på Sigma Software, grundande medlem i DAMA Ukraine Kyiv och föreläsare vid UCU. Med en bakgrund som mjukvaruarkitekt brinner Marian för datastyrning, innovativ arkitektur och avancerade big data-lösningar.
Av Marian Faryna, Big Data Competence Lead på Sigma Software Group
Artikeln är ett kunskapsamarbete mellan Sigma Software Group och IT Media Group. Sponsrade inlägg och kunskapsamarbeten är en del av IT Media Groups annonserbjudande. Om du har frågor kring sponsrade inlägg, hör av dig till info@itmediagroup.se
