Transformando las derivaciones en el sector de la salud con Fivetran, la IA agéntica y Databricks Genie

Todos los sistemas de salud pueden beneficiarse enormemente de la IA: desde mejorar los resultados de los pacientes y reducir el agotamiento de los profesionales clínicos hasta optimizar el ciclo de ingresos. A pesar de la afluencia de tecnología, los hospitales y los sistemas de salud siguen teniendo dificultades para materializar este valor.

Para las organizaciones de prestación de servicios de salud, el problema principal es un entorno de datos e IA muy fragmentado. Los registros de pacientes en la historia clínica electrónica (HCE), las imágenes médicas en los sistemas PACS, la telemetría de streaming de los monitores de cabecera y las notas clínicas no estructuradas están todos aislados. Esta fragmentación conduce a políticas de seguridad inconexas, al bloqueo de datos operativos y clínicos críticos y a una expansión de la IA sin una semántica empresarial adecuada.

Además, crear y poner en producción agentes de IA que cumplan con la HIPAA es increíblemente difícil, sobre todo al intentar equilibrar el costo computacional con la calidad y la seguridad clínicas.

Maximizar el potencial de la IA comienza con tus datos

Databricks unifica y democratiza todos sus datos y la IA, y está diseñada para gestionar la complejidad de los entornos de atención médica de forma segura y eficiente. Pero para crear una única fuente de verdad, primero necesitas desbloquear tus datos de los silos heredados. Fivetran puede ayudar. 

Tradicionalmente, la extracción de datos de EHR complejos implicaba que los ingenieros pasaran semanas creando scripts de ETL frágiles y personalizados. Hoy en día, el conector Epic Clarity de Fivetran acelera este proceso al proporcionar un pipeline totalmente gestionado y sin código. Extrae de forma automática y segura valiosos datos clínicos y operativos de Epic Clarity y los sincroniza directamente en Databricks.  

Al automatizar la captura de datos de cambios (CDC) y el mapeo de esquemas, Fivetran elimina el trabajo de extracción manual, lo que permite a los sistemas de salud transferir datos críticos a Databricks en cuestión de minutos en lugar de meses.

Con Fivetran alimentando la plataforma, la estrategia de Databricks se basa en dos pasos fundamentales:

• Desarrolle una base de datos común: Unifique la arquitectura de datos de su hospital con la arquitectura de lakehouse para el data warehousing a gran escala, Lakeflow para la ingesta y el streaming (perfecto para las fuentes HL7/FHIR en tiempo real y los monitores de cabecera de IoT), y Lakebase para Postgres sin servidor. Esta base unificada ofrece el costo total de propiedad (TCO) más bajo y rompe el ciclo de dependencia de un solo proveedor, típico de la TI de atención médica heredada.
• Unifique toda su gobernanza: Aproveche Unity Catalog para proporcionar una gobernanza unificada y estricta para todos los activos. En el sector de la salud, esto es fundamental para el cumplimiento de la PHI y la HIPAA. Unity Catalog gobierna no solo las tablas tradicionales, sino también los modelos predictivos, los agentes de IA, los PDF (como los documentos de derivación escaneados) y los archivos sin procesar.

Optimización de la gestión de derivaciones: comience con el contexto de su empresa

Una vez que se establece una base de datos gobernada, los sistemas de salud pueden proporcionar su contexto clínico y operativo único a la IA. Al aplicar una IA que realmente entiende los protocolos específicos del hospital, las poblaciones de pacientes y los contratos con los pagadores, Databricks permite casos de uso transformadores para la prestación de servicios de salud.

Para los directivos del hospital, que los pacientes reciban atención especializada a tiempo mientras se les mantiene dentro de la red del sistema de salud es una prioridad absoluta. Optimizar la gestión de derivaciones para detener la fuga de la red es un desafío enorme. Hasta el 50 % de las derivaciones caen en un "agujero negro" porque los datos están fragmentados en faxes en papel, bases de datos de Epic Clarity y sistemas de pago externos. 

Simplemente no tienen visibilidad sobre si un paciente realmente programó o asistió a su seguimiento.

Al aprovechar todo el potencial de los datos ingeridos por Fivetran en Databricks, los líderes pueden desbloquear un inmenso valor empresarial. Los modelos de IA pueden:

• Predecir las ausencias a las derivaciones
• Identificar las causas raíz de la fuga de pacientes de la red, y
• Recomiende automáticamente el siguiente especialista más adecuado de la red según la disponibilidad y la proximidad.  

Una vez que los datos se han unificado en una plataforma común, el equipo de datos deberá modelarlos y prepararlos para la generación de informes y la activación. Fivetran ofrece un sólido conjunto de herramientas para transformar los datos, que incluye modelos de datos Quickstart en la plataforma para plataformas SaaS comunes, integraciones con dbt y Coalesce, y capacidades totalmente nuevas como:

• Creador de columnas con IA para enriquecer sus datos con campos adicionales, impulsado por su proveedor de IA de preferencia, como ChatGPT, Claude y Gemini
• Audience Builder para crear segmentos de audiencia personalizados

Luego, cuando esos datos estén listos, puede enviarlos a las aplicaciones donde trabaja su equipo para ayudarles a usar los datos para tomar decisiones en sus plataformas diarias. 

La activación de datos garantiza que no queden aislados en paneles, informes estáticos o almacenes de datos. Los administradores del sector de la salud y los profesionales médicos necesitan acceder a datos sensibles y oportunos con un mínimo de fricción o retraso. No es práctico para los médicos y el personal de enfermería (ni para su equipo) aprender SQL y pasar horas buscando en plataformas de inteligencia de negocios cuando su atención se necesita con urgencia en otra parte.

Fivetran Activations permite la gestión integral de los ciclos de vida de las derivaciones mediante la integración de datos de solicitudes, programación y visitas completadas. Con esos datos, puede modelar los recorridos de los pacientes entre proveedores, los flujos, la capacidad y las fugas en las redes de proveedores, y estandarizar las métricas de derivación.

La información clave de estos modelos puede enviarse a sistemas operativos de todo tipo, ya sea para informar a los usuarios finales o para activar acciones automatizadas.

Creación de agentes de IA de producción y democratización de la información para los equipos de atención médica

Con Fivetran y Databricks, simplificamos el proceso para que los sistemas de salud puedan crear e implementar aplicaciones de datos e IA seguras y de nivel clínico.

Al interactuar con sus datos en lenguaje natural con AI/BI Genie, los administradores de hospitales, los gerentes de enfermería y los directores médicos pueden, literalmente, hablar con sus datos. Pueden explorar preguntas sobre el flujo de pacientes, las tasas de readmisión o los tiempos de espera en urgencias y recibir información instantánea a través del lenguaje natural, tablas de datos y visualizaciones.

Los sistemas de salud pueden implementar agentes de IA de producción que logran una mayor calidad a un menor costo. Por ejemplo, de forma similar a como AstraZeneca utilizó Agent Bricks para analizar más de 400 000 documentos complejos de ensayos clínicos, un hospital puede implementar agentes para extraer puntos de datos estructurados de décadas de historias clínicas históricas no estructuradas, sin necesidad de que sus equipos de TI escriban código complejo.

Al acelerar la ingesta de datos con Fivetran y unificar la analítica y la IA en Databricks, los sistemas de salud pueden pasar de una TI fragmentada a una red de prestación de servicios de salud verdaderamente inteligente.

¡Acompáñanos en HIMSS!

Si va a asistir a HIMSS26, no se pierda nuestra sesión en el stand de Databricks (n.º 5453), el miércoles de marzo, de 12:00 a 12:00 p. m. (hora del Pacífico).  Y si no nos vemos en Las Vegas, únase a nuestro próximo seminario web, el miércoles 15 de abril, a las 9:00 a. m. (hora de verano del Pacífico) (enlace).

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original