Прецизното здравеопазване произтича от точната диагноза. Тъй като алопатията се основава на доказателства, тази прецизност се свежда до най-точния и актуален запис на симптомите и всякакви дребни данни, които биха могли да помогнат за укрепване на диагнозата.
Такива данни и заключения са били записвани по-рано и управлявани в хартиени файлове, съхранявани офлайн. Дигитализацията проправи пътя за данни от EHR (електронни здравни досиета) и направи достъпа до данните на пациентите по-достъпен за клиницистите и лекарите.
Въпреки възхода на EHR data, healthcare stakeholders still observed siloed data as patients visit not only multiple doctors but allied centers such as pharmacies, diagnostic centers, and more. Each interaction involves modification of existing data, which the next doctor or physician is supposed to know.
За да се рационализира всичко това и да се даде демократичен достъп до грижите за пациентите, е появата на надлъжни данни за пациентите. В тази статия ще разгледаме в дълбочина какво означава това, как работи, предимствата, предизвикателствата и много други.
Какво представляват надлъжните данни за пациентите?
Най-просто казано, това е компилация от специфична за здравето информация на индивида за продължителен период от време. Той позволява регистър и проследяване на ключови аспекти като:
Здравословното състояние на индивида
Прогресия на заболяването и възстановяване
Рискови фактори
Резултати от лечението
Въздействие на извънредните интервенции
Други взаимодействия: посещения в спешното отделение, рецепти, лекарства и др
Влиянието на надлъжните данни в управлението на данни в здравеопазването
Качеството на предоставянето на здравни грижи е пряко пропорционално на наличието на пълни, точни и актуализирани данни. Това поставя основата за клинични и здравни експерти да предлагат персонализирана грижа за пациентите. За да разбиете значителните предимства на надлъжните данни, ето бърз списък.
Оптимизиране на безопасността на пациентите
Безопасността на пациентите е от решаващо значение в здравеопазването. Въпреки че фокусът трябва да бъде основно върху лечението на съществуващи проблеми или основни заболявания, трябва да се обърне внимание и на елиминирането на рисковете, произтичащи от потенциални лекарствени взаимодействия, алергии и противници.
Тъй като надлъжните данни документират здравния път на пациента във времето, те предоставят на заинтересованите страни поглед от птичи поглед на предишни взаимодействия и наблюдения. Това им позволява да променят съответно процедурите и протоколите си за лечение.
Ефективно управление на хронични заболявания
Доклад от 2023 г. разкрива, че разпространението на хроничните заболявания в Индийските градски райони са 29%. Произтичащи от начин на живот, генетика и различни други фактори, има много хронични заболявания като сърдечни заболявания, диабет, затлъстяване, епилепсия, автоимунни състояния и други.
Такива състояния изискват последователно проследяване и наблюдение на здравето на пациента. Лекарствата и дозите неизменно зависят от последните наблюдения и интервенции. Наличието на надлъжни данни позволява оптимизиране на лечението, по-добро проследяване на прогресията на заболяването и повишена ефикасност на лечението и лекарствените подходи.
Рационализирайте здравните услуги
Освен клиничните предимства, има и няколко оперативни предимства. Дългосрочните данни позволяват оптимално използване на ресурсите и рационализирани здравни услуги. Освен това помага на пациентите да спестят значителни разходи, като елиминират необходимостта от излишни тестове и доклади.
Помощ при изследвания и клинични изпитвания
Дългосрочните данни надхвърлят просто процедурата за документиране. Това е солидна основа за
- Разширени и допълнителни медицински изследвания
- Помогнете на държавните органи да формулират подходящи здравни стратегии
- Благоприятни епидемиологични проучвания
- Осигурете богати на данни хранилища за провеждане на херметически клинични изпитвания и др
- Дайте възможност за разработване на AI системи за здравеопазване
Предизвикателства при установяването на надлъжни данни
Ползите са обещаващи и въздействието е значително. Този нишов процес обаче не е лишен от предизвикателства и пречки.
Фрагментиране на данни
Един от основните проблеми при изготвянето на данни в здравните пътувания на пациентите са различните системи и модули на EHR. Съществува рязко прекъсване на връзката между системите на EHR, разположени в различни заведения, което води до разпръснати данни.
Подобно фрагментиране на данни затруднява незабавното актуализиране и споделяне на данни за пациенти след всяко посещение или взаимодействие. С нарастването на опасенията за поверителността на здравните данни и мандати като GDPR и HIPAA, данните деидентификация и токенизация добавете още едно ниво към вече съществуващите клинични и оперативни работни процеси.
Липса на стандартизирано качество и структура на данните
Припокривайки се с аспекта, че множество доставчици на здравни услуги и заведения внедряват различни системи за ЕЗД, практиките за запис, файловите системи, форматите и терминологията се различават от един запис в друг. Тази липса на стандартизация предотвратява незабавното синхронизиране на данните за пациента в облака или централизирана система.
Разни фактори
Освен това, има и шансове пациентите да не разкрият напълно своите симптоми или състояния. Такова доброволно или неволно задържане на информация изкривява целия процес.
Друг критичен аспект се върти около финансовата тежест, която идва с укрепването на инициативите за цифрова трансформация и разходите за техническа и цифрова инфраструктура, за да се даде възможност за безпроблемно записване и проследяване на данни.
Надлъжни данни: Трансформиращият актив в пространството на здравеопазването
Наличието на адекватни надлъжни данни за пациенти също така позволява на здравните експерти да потърсят съдействието на нишови технологии като системите за AI в здравеопазването. Чрез симулации и техники за наука за данни, като прескриптивен и предсказващ анализ, рисковете от развитие на заболявания, прогнозиране на заболявания 5 или 10 години напред въз основа на историята на пациента и избора на начин на живот и други могат да бъдат изследвани и разкрити.
С това казано, не става въпрос само за предоставяне на технологията. Освен това се свежда до обединяването на здравни институции и заинтересовани страни, за да си сътрудничат в обмена на данни в здравеопазването и често да обучават своя персонал и сътрудници по този въпрос, за да подхранват този процес на по-културно ниво.
Вярваме, че в бъдеще ще станем свидетели на забележителен напредък в обмена на данни и методологиите за запис на данни.
And if you’re working on one such vision or building futuristic Healthcare AI models, our repository of ethically sourced de-identified patient data will serve as quality AI training datasets. We hope this blog gives you adequate clarity on what longitudinal data is. Get in touch with us today to explore the scope of data procurement for your AI visions.
