Точна медична допомога випливає з точної діагностики. Оскільки алопатія заснована на доказах, ця точність зводиться до найточнішого й найновішого запису симптомів і будь-яких найдрібніших даних, які можуть допомогти у зміцненні діагнозу.
Такі дані та висновки раніше записувалися та керувалися в паперових файлах, які зберігалися в автономному режимі. Оцифровка проклала шлях для даних EHR (електронних медичних записів) і зробила доступ до даних пацієнтів більш доступним для клініцистів і лікарів.
Незважаючи на зростання кількості даних електронних медичних карток, зацікавлені сторони у сфері охорони здоров’я все ще спостерігають розрізненість даних, оскільки пацієнти відвідують не лише кількох лікарів, а й суміжні центри, такі як аптеки, діагностичні центри тощо. Кожна взаємодія передбачає модифікацію існуючих даних, які наступний лікар чи терапевт повинен знати.
Для оптимізації всього цього та забезпечення демократичного доступу до догляду за пацієнтами потрібна поява лонгітюдних даних про пацієнтів. У цій статті ми детально розглянемо, що це означає, як це працює, його переваги, проблеми тощо.
Що таке лонгітюдна медична карта?
Поздовжня медична карта IA — це детальний звіт про історію хвороби пацієнта за певний час. Наприклад, він містить дані про відвідування лікаря, лікування та ліки, допомагаючи лікарям побачити загальну картину для кращого догляду.
Стан здоров'я особи
Прогресування захворювання та одужання
Фактори ризику
Результати лікування
Вплив позапланових втручань
Інші взаємодії: відвідування невідкладної допомоги, рецепти, ліки тощо
Вплив лонгітюдних даних на управління даними охорони здоров’я
Якість надання медичної допомоги прямо пропорційна наявності повних, точних та оновлених даних. Це закладає основу для того, щоб клінічні та медичні експерти могли пропонувати персоналізований догляд за пацієнтами. Щоб розібратися в значних перевагах поздовжніх даних про здоров'я , ось короткий список.
Оптимізуйте безпеку пацієнтів
Безпека пацієнтів є надзвичайно важливою в охороні здоров’я. Хоча основна увага повинна бути зосереджена на лікуванні наявних проблем або основних захворювань, слід також приділяти увагу усуненню ризиків, що виникають через потенційну взаємодію з лікарськими засобами, алергію та противників.
Оскільки поздовжні дані документують шлях здоров’я пацієнта протягом тривалого часу, вони дають зацікавленим сторонам змогу побачити попередні взаємодії та спостереження з висоти пташиного польоту. Це дозволяє їм відповідно змінювати свої процедури та протоколи лікування.
Ефективне лікування хронічних захворювань
Звіт за 2023 рік показує, що поширеність хронічних захворювань у міських районах Індії становить 29% . Через особливості способу життя, генетику та різноманітні інші фактори хронічні захворювання, такі як хвороби серця, діабет, ожиріння, епілепсія, аутоімунні захворювання тощо, є досить поширеними.
Такі стани вимагають постійного відстеження та моніторингу здоров’я пацієнта. Ліки та дозування незмінно залежать від останніх спостережень і втручань. Наявність лонгітюдних даних дозволяє оптимізувати лікування, краще відстежувати прогресування захворювання та підвищити ефективність лікування та лікарських підходів.
Оптимізація медичних послуг
Крім клінічних переваг, є також кілька операційних переваг. Довгі дані дозволяють оптимально використовувати ресурси та оптимізувати медичні послуги. Крім того, це також допомагає пацієнтам заощадити значні витрати, усуваючи потребу в зайвих тестах і звітах.
Допомога в дослідженнях і клінічних випробуваннях
Лонгітюдні дані виходять за рамки простої процедури документування. Це суттєва основа для
- Передові та подальші медичні дослідження
- Допомогти урядовим органам сформулювати відповідні стратегії охорони здоров'я
- Перевага епідеміологічних досліджень
- Надайте багаті на дані сховища для проведення герметичних клінічних випробувань тощо
- Дозволити розробку систем штучного інтелекту охорони здоров’я
[Читайте також: 22 безкоштовних та відкритих наборів даних охорони здоров'я для машинного навчання ]
Проблеми в лонгітюдних даних пацієнтів
Переваги багатообіцяючі, а вплив значний. Однак цей нішевий процес не позбавлений проблем і вузьких місць.
Фрагментація даних
Однією з головних проблем, пов’язаних із обробкою даних під час подорожі пацієнта до здоров’я, є розрізненість систем і модулів EHR. Між системами EHR, розгорнутими в різних установах, існує різкий розрив, що призводить до розрізненості даних.
Така фрагментація даних ускладнює миттєве оновлення та обмін даними пацієнтів після кожного візиту чи взаємодії. Зі зростанням проблем конфіденційності даних у сфері охорони здоров’я та вимог, таких як GDPR та HIPAA, деідентифікація та токенізація даних додають ще один рівень до вже існуючих клінічних та операційних робочих процесів.
Відсутність стандартизованої якості та структури даних
Збігаючись із тим аспектом, що кілька постачальників медичних послуг і закладів розгортають різні системи EHR, методи запису, файлові системи, формати та термінологія відрізняються від одного запису до іншого. Ця відсутність стандартизації перешкоджає миттєвій синхронізації даних пацієнтів у хмарі або централізованій системі.
Різні фактори
Окрім цього, є ймовірність того, що пацієнти не повністю розкривають свої симптоми чи стани. Таке добровільне чи мимовільне приховування інформації спотворює весь процес.
Інший важливий аспект пов’язаний з фінансовим тягарем, пов’язаним із посиленням ініціатив цифрової трансформації та витратами на технічну та цифрову інфраструктуру, щоб забезпечити безперебійний запис і відстеження даних.
[Читайте також: Розвінчуємо міфи про структуровані та неструктуровані дані в охороні здоров'я ]
Продовжні дані про здоров’я: трансформаційний ресурс у сфері охорони здоров’я
Наявність адекватних лонгітюдних даних про пацієнтів також дозволяє експертам із охорони здоров’я звертатися за допомогою до нішевих технологій, таких як системи штучного інтелекту охорони здоров’я. За допомогою моделювання та методів науки про дані, таких як прескриптивна та прогностична аналітика, можна вивчити та виявити ризики розвитку захворювань, передбачити хвороби на 5 або 10 років наперед на основі історії пацієнтів та вибору способу життя тощо.
З огляду на це, мова йде не лише про те, щоб зробити технологію доступною. Це також зводиться до об’єднання закладів охорони здоров’я та зацікавлених сторін для співпраці в обміні даними про охорону здоров’я та частого навчання свого персоналу та партнерів цьому, щоб виховувати цей процес на більш культурному рівні.
Ми віримо, що в майбутньому ми станемо свідками значного прогресу в обміні даними та методології запису даних.
І якщо ви працюєте над таким баченням або будуєте футуристичні моделі штучного інтелекту в галузі охорони здоров’я, наше сховище деідентифікованих даних пацієнтів, отриманих з етичних джерел, слугуватиме наборами якісних навчальних даних ШІ. Ми сподіваємося, що цей блог надасть вам достатньої ясності щодо того, що таке лонгітюдні дані. Зв’яжіться з нами сьогодні, щоб дізнатися про масштаби закупівлі даних для вашого бачення ШІ.
