Прецизионное здравоохранение основано на точной диагностике. Поскольку аллопатия основана на фактических данных, эта точность сводится к максимально точной и актуальной регистрации симптомов и любых мельчайших данных, которые могут помочь в уточнении диагноза.
Такие данные и выводы ранее записывались и обрабатывались в бумажных файлах, хранившихся в автономном режиме. Оцифровка проложила путь к данным EHR (электронных медицинских записей) и сделала доступ к данным пациентов более доступным для клиницистов и врачей.
Несмотря на распространение электронных медицинских карт, заинтересованные стороны в сфере здравоохранения по-прежнему отмечают разрозненность данных, поскольку пациенты посещают не только нескольких врачей, но и смежные центры, такие как аптеки, диагностические центры и другие. Каждое взаимодействие влечет за собой изменение существующих данных, которые должны быть известны следующему врачу.
Чтобы упростить все это и предоставить демократический доступ к медицинской помощи пациентам, необходимо появление продольных данных о пациентах. В этой статье мы подробно рассмотрим, что это значит, как это работает, его преимущества, проблемы и многое другое.
Что такое продольная медицинская карта?
IA longuit health record — это подробный отчет о состоянии здоровья пациента с течением времени. Например, он включает данные о визитах к врачу, лечении и приеме лекарств, помогая врачам увидеть общую картину для лучшего ухода.
Состояние здоровья человека
Прогрессирование заболевания и выздоровление
Факторы риска
Результаты лечения
Влияние вмешательств сверхурочно
Другие взаимодействия: посещения скорой помощи, рецепты, лекарства и т. д.
Влияние продольных данных на управление данными здравоохранения
Качество оказания медицинской помощи прямо пропорционально наличию полных, точных и актуальных данных. Это закладывает основу для того, чтобы клинические и медицинские специалисты могли предлагать персонализированную помощь пациентам. Чтобы кратко перечислить значительные преимущества долгосрочных данных о состоянии здоровья , приведем краткий список.
Оптимизация безопасности пациентов
Безопасность пациентов имеет решающее значение в здравоохранении. Хотя основное внимание следует уделять лечению существующих проблем или основных заболеваний, следует также уделять внимание устранению рисков, связанных с потенциальным взаимодействием лекарств, аллергией и врагами.
Поскольку продольные данные документируют путь здоровья пациента с течением времени, они дают заинтересованным сторонам возможность взглянуть с высоты птичьего полета на предыдущие взаимодействия и наблюдения. Это позволяет им соответствующим образом изменять процедуры и протоколы лечения.
Эффективное лечение хронических заболеваний
Согласно отчету за 2023 год, распространенность хронических заболеваний в городских районах Индии составляет 29% . Хронические заболевания, такие как болезни сердца, диабет, ожирение, эпилепсия, аутоиммунные заболевания и многие другие, обусловлены образом жизни, генетикой и множеством других факторов.
Такие состояния требуют постоянного отслеживания и контроля за состоянием здоровья пациентов. Лекарства и дозировки неизменно зависят от недавних наблюдений и вмешательств. Наличие продольных данных позволяет оптимизировать лечение, лучше отслеживать прогрессирование заболевания и повысить эффективность лечения и лекарственных подходов.
Оптимизация медицинских услуг
Помимо клинических преимуществ, существует также ряд эксплуатационных преимуществ. Продольные данные позволяют оптимально использовать ресурсы и оптимизировать медицинские услуги. Кроме того, это также помогает пациентам сэкономить значительные расходы, устраняя необходимость в повторных тестах и отчетах.
Помощь в исследованиях и клинических испытаниях
Продольные данные выходят за рамки простой процедуры документирования. Это серьёзная основа для
- Передовые и дальнейшие медицинские исследования
- Помогите государственным органам сформулировать соответствующие стратегии здравоохранения.
- Полезные эпидемиологические исследования
- Предоставляйте репозитории с большим объемом данных для проведения надежных клинических испытаний и многого другого.
- Обеспечьте разработку систем искусственного интеллекта для здравоохранения
[Читайте также: 22 бесплатных и открытых набора данных по здравоохранению для машинного обучения ]
Проблемы с данными о пациентах, полученными в ходе долгосрочного наблюдения
Выгоды многообещающие, а воздействие значительное. Однако этот нишевый процесс не лишен проблем и узких мест.
Фрагментация данных
Одной из основных проблем при сборе данных во время поездок за здоровьем пациентов являются разрозненные системы и модули EHR. Между системами EHR, развернутыми в разных учреждениях, существует резкое несоответствие, что приводит к разбросу данных.
Такая фрагментация данных затрудняет мгновенное обновление и обмен данными о пациентах после каждого визита или взаимодействия. В связи с ростом обеспокоенности по поводу конфиденциальности данных в здравоохранении и такими требованиями, как GDPR и HIPAA, обезличивание и токенизация данных добавляют еще один уровень к уже существующим клиническим и операционным рабочим процессам.
Отсутствие стандартизированного качества и структуры данных
Учитывая тот факт, что несколько поставщиков медицинских услуг и учреждений используют разные системы EHR, методы записи, файловые системы, форматы и терминология различаются от одной записи к другой. Отсутствие стандартизации не позволяет мгновенно синхронизировать данные пациентов в облаке или централизованной системе.
Разные факторы
Помимо этого, существует также вероятность того, что пациенты не полностью раскроют свои симптомы или состояния. Такое добровольное или недобровольное сокрытие информации искажает весь процесс.
Еще один важный аспект связан с финансовым бременем, которое возникает в связи с усилением инициатив по цифровой трансформации и расходами на техническую и цифровую инфраструктуру, обеспечивающую бесперебойную запись и отслеживание данных.
[Также читайте: Разъяснение структурированных и неструктурированных данных в здравоохранении ]
Продольные данные о состоянии здоровья: преобразующий актив в сфере здравоохранения
Наличие адекватных данных о пациентах также позволяет экспертам здравоохранения обращаться за помощью к нишевым технологиям, таким как системы искусственного интеллекта в здравоохранении. С помощью моделирования и методов обработки данных, таких как предписывающий и прогнозный анализ, можно изучать и выявлять риски развития заболеваний, прогнозировать заболевания на 5 или 10 лет вперед на основе истории болезни пациента и выбора образа жизни и многое другое.
При этом речь идет не только о том, чтобы сделать технологию доступной. Это также сводится к объединению медицинских учреждений и заинтересованных сторон для совместной работы по обмену медицинскими данными и частому обучению этому своему персоналу и коллегам, чтобы развивать этот процесс на более культурном уровне.
Мы считаем, что в будущем мы станем свидетелями значительного прогресса в области обмена данными и методологиях записи данных.
И если вы работаете над одним из таких видений или создаете футуристические модели ИИ в здравоохранении, наш репозиторий этичных деидентифицированных данных пациентов послужит качественными наборами данных для обучения ИИ. Мы надеемся, что этот блог даст вам достаточную ясность относительно того, что такое продольные данные. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы изучить объем закупки данных для ваших видений ИИ.
