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Madrid, 28 al 30 de Marzo de 2001
[OBJETIVO] [COMITÉS] [PARTICIPANTES] [ÁREAS] [ACTIV.INTERNACIONALES] [PROGRAMA] [MESAS REDONDAS] [S.CIENTÍFICAS] [S.TECNOLÓGICAS] [PÓSTERS] [INSCRIPCIÓN]
SESIÓN CIENTÍFICA 2 
AUTORES
Juan Díaz García, Pedro Prieto Espinosa, Antonio F. Díaz García*, Claudio Sampere Canton.
Servicio de Informática,
Hospital Universitario Virgen de las Nieves. Granada.
*Departamento de Sistemas y Procesadores Avanzados, Universidad de Granada.
INTRODUCCIÓN
Tras la crisis de los modelos sanitarios se intentan mejorar aspecto que afecta a la calidad y eficiencia de los servicios prestados. Para mantener un mecanismo de supervisión eficiente es necesario implantar modelos de análisis y control a través de la tecnologías de la información.
Cada día son más importantes los sistemas de información sanitarios, ya sea en su complejidad, amplitud, extensión, etc. Generan volumen ingente de información, es por tanto necesario adecuar las herramientas de explotación de los mismos.
OBJETIVO
El análisis de las características de las herramientas data warehouse y su grado de adaptación a los requerimientos de la gestión clínica. Buscando valorar la adherencia de estas tecnologías a su uso en el entorno sanitario.
METODOLOGÍA
a) Analizar los requerimientos generales de información para la gestión clínica, los sistemas de información necesarios, los elementos a analizar, los indicadores más importantes, la periodicidad y el ámbito de aplicación.
Diferenciando dos apartados fundamentales:
b) Analizar la tecnología "Data warehouse", sus modelos, características, potencialidades y requerimientos desde un enfoque de sistemas de información orientado a la gestión.
Diferenciando dos apartados fundamentales:
c) Crea un DAFO de la tecnología "Data warehouse" aplicado a la "Gestión Clínica" con la información obtenida del desarrollo del trabajo. Resumiendo el grado de adaptación de esta tecnología al entorno, como es la gestión clínica; valorando como este presenta una serie amenazas y oportunidades de entorno. También revisamos como la herramienta presenta debilidades y fortalezas tecnológicas, estratégicas, etc.
RESULTADOS
1.- SISTEMA DE INFORMACIÓN CLÍNICO.
La gestión clínica de un servicio o unidad en un entorno hospitalario es la unidad optima de tamaño para la validación de las tecnologías "Data warehouse", por su alto grado de complejidad de la información involucrada.
Los indicadores de los recursos necesarios para todo el proceso, la eficiencia de generación del producto intermedio sanitario y la medición y clasificación de los "resultados de salud" para valorar su efectividad, definen las bases de los sistemas de información implicados.
1.1.- PROCESO CLÍNICO.
Revisamos el modelo general del "Proceso Clínico", implicando los recursos necesarios para que se realice, el producto intermedio y los resultados en términos de salud.
1.2.- INDICADORES.
Proponemos los indicadores de mayor impacto en la organización hospitalaria de los servicios clínicos con actividad quirúrgica objeto de este trabajo, diferenciando los correspondientes a la actividad (proceso) y a los recursos económicos implicados en los mismos.
Dentro de los indicadores de actividad incluimos tanto los correspondientes a recursos disponibles, indicadores de producto intermedio, indicadores de resultados e indicadores de calidad para cada área funcional del hospital.
2.- LA TECNOLOGÍA DATA WAREHOUSE.
Los "data warehouse" se plantean como almacenes de datos multidimensionales, que integran información de diferentes subsistemas operacionales.
Permitiendo crear sistemas dinámicos y complejos de análisis de información consolidada de los procesos implicados, fundamentalmente enfocado a la identificación de puntos críticos, interdependencia de factores y desviación sobre los estándares para un toma objetiva de decisiones.
Revisamos los tres aspectos más importantes, el modelo en que se basa, las diferencias con los sistemas operacionales y las ventajas e inconvenientes de esta tecnología.
2.1.- MODELOS DE SISTEMAS DE INFORMACIÓN.
Los valoramos desde la misión para lo que fueron creados, su orientación, sus objetivos, sus usos, las personas que los utilizan, los requerimientos de calculo, almacenamiento, potencia, distribución de la información, etc.
Orientados a los sistemas de información finalistas (aplicaciones de admisión, archivos, consultas, quirofanos,etc). Sistemas operacionales. Orientado a ejecutar Transacciones (conjunto de operaciones e información integra y consistente) rápidamente y eficientemente.
El más reconocido es el DATA WAREHOUSE (DW), se define como un "Almacén de información integrada, estructurada para su estudio analítico". Los datos están consolidados, limpios, resumidos, temporales y estáticos.
El DW se debe ejecutar en un sistema informático diferente al "Operacional", debe recoger una visión amplia del modelo de empresa (negocio), y muy orientado al usuario final (en su manejo, herramientas, información suministrada).
2.2.- DIFERENCIAS ENTRE SISTEMAS TRANSACIONALES Y SISTEMAS DE ANÁLISIS.
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Aspectos |
S.TRANSACCIONAL |
S. ANÁLISIS |
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Usuarios Función
Diseño
Datos
Uso Acceso
Necesidades
Costes Proceso Complejidad Mantenimiento Numero de usuarios |
Programadores, Administradores BD., Usuarios finales. Operaciones diarias, a tiempo real, transacciones. Orientado a aplicaciones.
Actuales, atómicos, relacionales, aislados.
Repetitivo, rutinario. Escritura/lectura, transacciones simples Gestión de transacciones, operaciones, datos consistentes. Específico de aplicación, global, Alto. Múltiples servidores. Baja / muy alta. Según reglas de negocio.
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Ejecutivos, Expertos, Decisores.
Soporte a la decisión a tiempo real, Estudio analítico. Orientado a la búsqueda de información, al individuo. Históricos, resumidos, multidimensionales, integrados, específicos, indicadores.
Lectura de datos, consultas complejas. Gestión de consultas de información, datos estructurados (según organización). Específico, muy alto. Unificado. Alta / muy alta. Según reglas de evaluación, Control.
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2.3.- PROS Y CONTRAS DEL DATA WAREHOUSE.
DISCUSIÓN
La situación actual de "Crisis" de crecimiento de las prestaciones sanitarias se convierte en la piedra angular de la gestión sanitaria, obligando a un reanálisis de la situación actual.
Las nuevas formulas de gestión, medidas de calidad, eficiencia y gestión por procesos necesitan un conocimiento profundo y dinámico de la realidad sanitaria.
Las tecnologías "Data warehouse" se adaptan como herramientas flexibles y potentes para el análisis integrado de datos, siendo la mejor opción para conseguir extraer "información y conocimiento" (data mining) de la organización sanitaria puesta bajo su lupa.
DAFO DATA-WAREHOUSE
GESTIÓN CLÍNICA – (ENTORNO)
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Oportunidades |
Amenazas |
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Concepto de salud cambia, visión integral. Incorporación de los sistemas de información al mundo sanitario. Necesidad de gestión clínica por procesos. Nuevas tecnologías y herramientas. La integración de sistemas departamentales. Renovación tecnológica.
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Crisis del sistema sanitario. Incremento exponencial de los datos que se manipulan. Recursos limitados. Nuevas enfermedades, sin límite de prestaciones. Costes crecientes. Falta de estandarización. Cambios en los criterios de gestión. |
DATA WAREHOUSE
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Debilidades |
Fuerzas |
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Falta de normalización. Poca integración de sistemas. Alto coste. Reanálisis del modelo de datos, objetos, transacciones, almacenamiento. Diseño complejo y multidisciplinar. Cambio dinámico de requerimientos de información. Administración y mantenimiento. Sistema off-line. Sistemas, aplicaciones y almacenamiento específico. |
Integrador de sistemas. Consistencia. Accesibilidad. Disponibilidad. Menor coste de difusión y formación. Visión amplia de negocio. Orientado a la toma de decisiones. Modelización y simulación. Información consolidada. Extracción de información – conocimiento,
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Última actualización: miércoles, 04 de abril de 2001