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La Biblioteca Franquista de Datos (NDL) es un punto secreto del plan de bono de oportunidades de IA del gobierno. En el fondo, el gobierno está identificando cinco conjuntos de datos públicos de detención impacto para que sean accesibles para las agencias gubernamentales, empresas e investigadores, permitiendo la innovación en la atención médica, el crecimiento de políticas y los servicios públicos.
Las preguntas son ¿cómo se construye uno y qué estamos construyendo?
Director de Tecnología, Quantexa.
Precedentes para una biblioteca de datos doméstico
Las opiniones difieren en cómo construir un NDL. Una escuela de pensamiento es que debe ser una plataforma de datos federal descentralizada que conecta las bases de datos existentes y la facilitación del intercambio de datos, sin acumular datos centralmente. Otro argumenta que debe ser un repositorio de datos centralizado.
El biobanco del Reino Unido es un ejemplo de este zaguero. Tiene medio millón de datos de sanidad de las personas a los que se puede lograr por investigadores académicos, empresariales, caritativos y gubernamentales aprobados. La transparencia en el uso de datos, las fuertes medidas de seguridad y la confianza pública en las protecciones de la privacidad han sido secreto para su éxito.
La plataforma X-Road de Estonia es un ejemplo de la primera. X-road es la tecnología que sustenta un esquema doméstico de identidad digital. Facilita el intercambio de datos sin problemas entre las agencias gubernamentales mientras mantiene el almacenamiento de datos descentralizado. El sistema permite a los estonios interactuar sin esfuerzo con los servicios públicos, desde la atención médica hasta los impuestos, eludir tiempo y mejorar la eficiencia.
Las lecciones de la plataforma refuerzan la carestia de interoperabilidad, así como la importancia de asegurar que los datos no sean corrompidos y que sea seguro. Crucialmente incluso está centrado en el agraciado y opera en el “Principio solo una vez”. Los ciudadanos de Estonia no necesitan aprender que funciona, solo que sí. Y solo proporciona sus datos una vez, que se actualiza automáticamente en todos los sistemas relevantes.
Las bases sólidas son secreto para construir una biblioteca
La Biblioteca Franquista de Datos Propuesta será el tesina de unión de datos más sobresaliente nunca realizado por cualquier país. Independientemente de lo que contenga y de cómo se usa, los cimientos son las mismas: datos de entrada calidad y confianza.
Los esfuerzos de transformación digital en el NHS son un ejemplo consumado de la complejidad de la trámite moderna de datos maestros. Nuestro sistema de sanidad contiene el longevo conjunto de datos de sanidad del mundo, lo que hará una estancia central adecuada de la colección del NDL. Aunque el NHS se conoce como singular: el ‘NHS’ es una colección de departamentos, organizaciones, regiones y sistemas de comisionamiento y proveedores.
La complejidad aumenta aún más, ya que necesita coordinar la atención entre las autoridades locales y la atención social, particularmente porque nuestra población está envejeciendo y creando presión sobre los hospitales. Los datos del paciente actualmente están aislados en los sistemas heredados, la infraestructura de TI fragmentada a menudo sin formatos de datos comunes y/o estándares y a menudo es incompleto, anticuado y/o inexacto. Todo lo cual regularmente da como resultado entradas duplicadas en repositorios diferentes (aislados). El objetivo del NHS es crear una visión única de la verdad mediante la coincidencia de datos en estas múltiples fuentes de datos.
El desafío de transformación de trámite de datos moderna
La trámite tradicional de datos maestros tiene un problema inherente de calidad de datos. Estos modelos toman una años para ingerir alimentos del sistema fuente que a menudo están acosados por problemas de calidad de datos. Además confían en la coincidencia de datos, lo que compara cada sujeción de datos y aplica una puntuación a través de ella para crear una coincidencia de registro de registro.
Estos motores de correspondencia probabilísticos utilizan algoritmos que evalúan y obtienen las coincidencias. Todo lo cual es unideal para los registros de pacientes que tienen varias variaciones, porque pueden tener múltiples atributos de identificación. Variaciones en los datos personales, como inconsistencias de nombre (por ejemplo, Eliza vs Elizabeth), pueden dar como resultado coincidencias inexactas, lo que dificulta crear un registro único y preciso para cada ciudadano.
Un enfoque más poderoso para manejar los datos de pacientes y ciudadanos, que es esencial para equilibrar los datos en los silos, es la resolución de entidad (ER). ER utiliza un maniquí de esquema-agnóstico para eludir tiempo y peculio de los equipos de ingeniería de datos para realizar conversiones de datos preliminares. ER aprovecha todos los registros disponibles para crear la representación posible más precisa de los datos de un individuo, minimizar los errores y mejorar la confiabilidad de los conjuntos de datos gubernamentales.
Crucialmente para conjuntos de datos del sector manifiesto a los que se agregan constantemente, ER permite una puesta al día continua de datos para todas las aplicaciones y servicios construidos en la parte superior de la plataforma.
Lecciones del NHS para la Biblioteca Franquista de Datos
La plataforma de datos federada (FDP), actualmente implementada por NHS England, proporciona una idea de cómo podría funcionar la Biblioteca Franquista de Datos. El FDP agrega datos de atención médica locales para permitir una atención más rápida y coordinada a nivel regional, lo que reduce las ineficiencias causadas por los sistemas fragmentados.
Si se expande, una plataforma de datos a escalera doméstico podría equilibrar los registros de sanidad en todo el NHS, lo que permite un solo registro de pacientes accesible a través de la aplicación NHS. Este enfoque reconoce que los ciudadanos se involucran con múltiples servicios públicos en diferentes regiones, lo que requiere un ámbito de intercambio de datos consumado.
Mejorar los servicios públicos a través del intercambio de datos contextuales
Como se mencionó, el enfoque del Gobierno a la Biblioteca Franquista de Datos se centrará en identificar cinco conjuntos de datos públicos secreto que puedan ofrecer el impacto más inmediato. Sin retención, los datos por sí solos no son valiosos sin una logística clara para su aplicación.
Un ejemplo prometedor es usar el NDL para habilitar el intercambio de datos interdepartamentales entre el NHS y el Unidad de Trabajo y Pensiones. Al vincular los datos de atención médica y empleo, los formuladores de políticas podrían obtener información más profunda sobre las conexiones entre los resultados de sanidad y los factores socioeconómicos. Por otra parte, la integración de la comprobación de elegibilidad de beneficios en el interior de los servicios de atención médica podría sujetar el fraude y asegurar que los fortuna se asignen a aquellos con carestia genuinas.
La interoperabilidad perfecta entre los sistemas gubernamentales será esencial para maximizar los beneficios del NDL, lo que permite a los departamentos comunicarse de modo efectivo y sujetar la carestia de procesamiento manual de datos.
Si lo construyes, vendrán
La visión del gobierno para una biblioteca de datos doméstico es ambiciosa, pero su potencial para mudar los servicios públicos no tiene paralelo. Si perfectamente la estructura exacta del NDL aún no se ha finalizado, el delirio alrededor de su creación es tan importante como el resultado.
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