Perkembangan Cloud Data Warehouse di Bidang Kesehatan

https://www.freepik.com/free-vector/medical-workers-analyzing-electronic-record_4950247.htm#fromView=search&page=1&position=2&uuid=34772cc9-0832-4c8d-ba35-3dc5f44dab7a

Perkembangan Data Warehouse yang semakin pesat dapat dilihat dari penggunaan Cloud Data Warehouse (CDW) pada bidang medis. Pertumbuhan data medis yang cepat membuat metode penyimpanan dan manajemen data tradisional tidak lagi mampu memenuhi kebutuhan lembaga medis dan penelitian. CDW menjadi solusi karena fleksibilitas dan efisiensi biaya.

Fleksibilitas dan skalabilitas CDW memberikan kemudahan bagi organisasi kesehatan untuk menyesuaikan sumber daya secara dinamis sesuai kebutuhan, sehingga mereka dapat memproses dan menyimpan data dalam jumlah besar secara tepat waktu tanpa khawatir kekurangan sumber daya atau pemborosan.Selain itu, CDW memberikan manfaat signifikan dalam mengurangi biaya operasional, karena lembaga medis tidak perlu memelihara perangkat keras secara berkala. Sehingga fokus dapat diarahkan pada analisis data dan pengembangan aplikasi yang mendukung penelitian medis serta praktik klinis.

Namun, beberapa aspek memerlukan perhatian khusus agar potensi CDW benar-benar dapat memberikan manfaat bagi pasien.

1. Pembentukan Tim Multidisipliner yang Kompeten

Tim ini harus memiliki kombinasi keahlian di bidang kesehatan masyarakat, rekayasa data, manajemen data, statistik, dan teknologi informasi. Peran tim ini tidak hanya sebagai operator, tetapi juga sebagai titik kontak utama untuk eksploitasi data, serta harus bekerja sama erat dengan departemen rumah sakit yang sudah ada untuk memaksimalkan manfaat CDW.

2. Jaringan Kolaborasi Multilevel

Pembentukan jaringan kolaborasi yang mencakup tingkat lokal, nasional, hingga internasional merupakan langkah penting. Koordinasi antarwilayah, nasional, dan internasional dapat membentuk kelompok kerja tematik yang dapat mendorong dinamika kerjasama, berbagi pengetahuan, serta memanfaatkan sumber daya bersama dengan lebih efektif.

3. Model Data Bersama dan Dokumentasi Terbuka

Agar CDW dapat digunakan secara optimal, model data bersama perlu didorong, dilengkapi dengan metadata yang akurat untuk memetakan data yang diintegrasikan. Dokumentasi terbuka terkait alur dan transformasi data juga diperlukan untuk memastikan transparansi serta memfasilitasi inovasi. Dokumentasi ini dapat membantu semua pengguna data kesehatan dalam memanfaatkan data dengan lebih maksimal dan aman.

4. Perluasan Cakupan Data

Salah satu tantangan utama adalah memperluas cakupan data yang ada di luar domain rumah sakit saja. Banyak faktor risiko serta data tindak lanjut pasien yang penting untuk memahami patologi sering kali tidak tercakup dalam CDW. Menggabungkan data kota (non-rumah sakit) dengan data rumah sakit dapat memberikan gambaran yang lebih lengkap tentang perawatan pasien dan potensi intervensi medis yang lebih baik.

5. Keamanan dan Privasi Data dalam Data Warehouse Klinis

Peningkatan volume dan variasi data klinis memerlukan arsitektur data warehouse (DW) yang lebih kompleks, terutama dalam menangani aspek keamanan dan privasi. Pendekatan berbasis big data menjadi pilihan yang tepat, dengan opsi pembentukan DW melalui pendekatan Distributed, Big Data, atau Data Lake. Selain itu, arsitektur multi-modal dan polyglot semakin banyak digunakan, memungkinkan organisasi untuk mengelola berbagai jenis data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur, dengan teknik pemrosesan yang beragam dalam satu sistem terintegrasi. Oleh karena itu, arsitektur multi-modal dan polyglot menawarkan keuntungan signifikan dalam analisis dan pengelolaan volume besar data klinis secara efisien.

Kesimpulan

Pengembangan Cloud Data Warehouse (CDW) di bidang medis menunjukkan bahwa teknologi ini menawarkan solusi yang efektif untuk mengatasi tantangan penyimpanan dan manajemen data medis yang semakin kompleks. Fleksibilitas dan efisiensi biaya CDW memungkinkan organisasi kesehatan untuk menyesuaikan sumber daya sesuai kebutuhan, memfokuskan perhatian pada analisis data, dan mendukung penelitian klinis. Untuk memaksimalkan manfaat CDW, penting untuk membentuk tim multidisipliner, mengembangkan jaringan kolaborasi multilevel, menerapkan model data bersama, serta memastikan keamanan dan privasi data. Dengan langkah-langkah ini, CDW dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan data dan kualitas perawatan pasien melalui pemahaman yang lebih mendalam tentang data klinis yang beragam, serta mendukung pengembangan layanan kesehatan yang lebih cerdas dan terintegrasi.

Sumber:

Doutreligne, M., Degremont, A., Jachiet, P. A., Lamer, A., & Tannier, X. (2023). Good practices for clinical data warehouse implementation: A case study in France. PLOS Digital Health, 2(7), e0000298.

Shi, Y., Yuan, J., Yang, P., Wang, Y., & Chen, Z. Implementing Intelligent Predictive Models for Patient Disease Risk in Cloud Data Warehousing.

Thantilage, R. D., Le-Khac, N. A., & Kechadi, M. T. (2023). Healthcare data security and privacy in Data Warehouse architectures. Informatics in Medicine Unlocked, 39, 101270.