Sog’liqni saqlash bo’yicha ma’lumotlarni to’plash va tahlil qilishni modernizatsiya qilishning 4 ta kaliti –

The Covid-19 pandemiyasi mamlakat sog'liqni saqlash tizimini modernizatsiya qilish zarurligiga e'tibor qaratdi. Tez rivojlanayotgan vaktsinalardagi muvaffaqiyatga qaramay, misli ko'rilmagan davlat sog'liqni saqlash favqulodda vaziyati, shuningdek, xulq-atvor xavfi omillarini aniqlash va profilaktika choralarini ko'rish uchun muhim bo'lgan AQSh jamoat salomatligi yuqumli kasalliklar ma'lumotlarini to'plash va tahlil qilish usullarida sezilarli bo'shliqlarni ochib berdi.

Muammo

Afsuski, samarasizlik AQSh sog'liqni saqlash nazorati tizimining o'ziga xos belgisi bo'lib qolmoqda, chunki quyidagi ikki muammo mavjud:

• Turli xil ma'lumotlarni yig'ish tizimlari

CDC barcha 50 shtat va 3000 dan ortiq mahalliy yurisdiktsiya va hududlardan ma'lumotlarni oladi. Kasalxonalar, provayderlar va laboratoriyalar ushbu ma'lumotlarni to'plash uchun turli xil tizimlardan foydalanadilar, keyinchalik ular davlat, shahar va mahalliy sog'liqni saqlash idoralariga xabar qilinadi. Keyin ma'lumotlar CDC va boshqa federal agentliklar bilan almashiladi. Umuman olganda, har bir shahar, tuman va shtat qanday ma'lumotlar to'planishi, shuningdek, CDC bilan qanday va qachon bo'lishish mumkinligini hal qiladi.

Bundan tashqari, ko'plab joriy tizimlar kasalliklarga xos monitoring va ma'lumotlarni qo'lda kiritishga tayanadi, bu esa federal ma'lumotlar hamkorlariga sezilarli darajada yuklaydi. CDC ga shtat va mahalliy hisobotlar ko'pincha kechiktiriladi, chunki tizimlar va ma'lumotlar o'zaro ishlamaydi.

• Ma'lumot almashishning eskirgan usullari

Ma'lumotlar avtomatlashtirilgan, elektron almashinuvlar orqali tobora ko'proq almashinayotgan bo'lsa-da, ba'zi ma'lumotlar hali ham faks mashinalari, Excel elektron jadvallari yoki hatto telefon orqali yuborilmoqda. CDC standartlashtirishni rag'batlantiradi, lekin u har bir shtat va mahalliy yurisdiktsiya bilan ma'lumotlardan foydalanish bo'yicha shartnoma tuzmasdan to'g'ridan-to'g'ri ma'lumotlarni olish huquqiga ega emas.

Natijada, agentlik sog'liqni saqlashning umumiy rasmini taqdim etish uchun zarur bo'lgan tahlillarni o'tkazishdan oldin ma'lumotlarni qo'lda tozalashi kerak. Ma'lumotlarni sog'liqni saqlash organlari, provayderlar va ilmiy hamjamiyat bilan bo'lishish uchun haftalar yoki hatto oylar ketishi mumkin.

Asosiy muammo: ma'lumot sog'liqni saqlash bo'yicha muhim qarorlarni shakllantirishi mumkin bo'lgan amaliy tushunchalarga aylanishi uchun ma'lumotni qanday qilib samaraliroq to'plash va almashish kerak?

Taraqqiyot

Yaxshi xabar shundaki, CDC bizning sog'liqni saqlash infratuzilmamizni yanada bog'langan va bardoshli qilish uchun ko'plab tashabbuslarni olib bormoqda. The CDC ma'lumotlarni modernizatsiya qilish tashabbusi (DMI), 2020-yilda ishga tushirilgan boʻlib, qarorlar qabul qilishni qoʻllab-quvvatlash uchun tezroq va amaliy tushunchalarni taqdim etish maqsadida sogʻliqni saqlash ekotizimida asosiy maʼlumotlar monitoringi va kuzatuv infratuzilmasini modernizatsiya qilish uchun koʻp yillik, milliard dollardan ortiq mablagʻ sarflaydigan dasturdir. Yaqinda yaratilgan Jamoat salomatligi ma'lumotlari, kuzatuvi va texnologiyalari boshqarmasi bu harakatni qo‘llab-quvvatlaydi.

Sog'liqni saqlash ma'lumotlari infratuzilmasini to'liq modernizatsiya qilish va ma'lumotlarni to'plash va almashishni kengaytirish bo'yicha to'rtta asosiy harakat:

1. Kengaytiriladigan, Federatsiyalangan Data Mesh infratuzilmasini qabul qiling

Bugungi kunda siloslangan, kasalliklarga xos tizimlar tarmog'i sezilarli ortiqcha va samarasizlikni keltirib chiqaradi. U sog'liqni saqlash agentliklari zarur bo'lgan ma'lumotlarni to'plash, kirish va tezlik darajasini qo'llab-quvvatlay olmaydi.

Kengaytiriladigan, federatsiyalangan ma'lumotlar tarmog'i infratuzilmasi federal agentliklarga o'zlarining ekotizimlari bo'ylab katta hajmdagi boy, o'zaro ishlaydigan ma'lumotlarni tanlash imkonini beradi. Keyin ular o'zlarining jamlash va tahlillarini, o'z navbatida, yuqumli kasalliklar kabi tez tarqaladigan tahdidlar uchun juda muhim bo'lgan jamoatchilik ogohlantirishlari va targ'ibotlarini tezlashtirishlari mumkin.

Ma'lumotlar omborlarini markazsizlashtirish orqali ma'lumotlar tarmog'i o'z ma'lumotlari haqida eng yaxshi biladiganlarga, ya'ni tarmoqdagi tugun sifatida ishlaydigan sog'liqni saqlash ob'ektlarini boshqarish imkonini beradi. Mesh orqali CDC u bilan shug'ullanadi Elektron sog'liqni saqlash yozuvlari (EHRs), laboratoriya hisobotlari, genomik ketma-ketlik ma'lumotlari, immunizatsiya va boshqa yozuvlar. Davlat va mahalliy idoralar xuddi shunday tarzda ishtirok etadilar. CDC mesh siyosatini belgilaydi va tarmoqni boshqaradi, ma'lumotlarni qabul qilish, tozalash, standartlashtirish va foydalanish uchun ta'minlash mumkin.

Bunday markazlashtirilmagan axborot texnologiyalari arxitekturasi bilan federal agentliklar HIPAA-mos keluvchi bemorlarning yozuvlarini moslashtirishni osonlashtirish uchun texnologiyani ham birlashtirishi mumkin. Bunga odatda markazlashtirilgan hisobot va tarqatish bilan bog'liq bo'lgan to'siqlarni yaratmasdan erishish mumkin.

Kuchli metama'lumotlar, qidiruv funktsiyalari va markazlashtirilgan ma'lumotlar katalogi bilan ta'minlangan tarmoq vakolatli xodimlarga sog'liqni saqlash ma'lumotlarini samarali topish, kirish, umumlashtirish va tahlil qilish imkonini beradi. Ushbu ma'lumotlar butun dunyo bo'ylab tadqiqot institutlari tomonidan qabul qilingan ma'lumotlarni almashish va boshqarish bo'yicha asosiy ko'rsatmalarni qo'llab-quvvatlash uchun birlashtirilishi mumkin. FAIR tamoyillari (Topish mumkin, foydalanish mumkin, o'zaro ishlash va qayta foydalanish mumkin).

2. Maxfiylikni himoya qilish

Bemorning sog'lig'i to'g'risidagi ma'lumotlarning maxfiyligini himoya qilish sog'liqni saqlash infratuzilmasini modernizatsiya qilishda ustuvor vazifa bo'lishi kerak. Yuqorida tavsiflangan ma'lumotlar tarmog'i shaxsiy ma'lumotlarni oshkor qilmasdan turli xil ma'lumotlar to'plamlari bo'ylab ma'lumotlarni bog'lash imkonini beruvchi maxfiylikni saqlaydigan rekord aloqa (PPRL) texnologiyasini birlashtirishi mumkin.

PPRL texnologiyasi HIPAA muvofiqligini ta'minlaydi, shu bilan birga bemorning maxfiyligi va maxfiyligini buzmasdan aniqlanishi mumkin bo'lgan bemor ma'lumotlarini moslashtirishga imkon beradi. Misol uchun, PPRL ismlar, tug'ilgan sanalar va manzillar kabi o'zgaruvchilarni asl qiymatlarni saqlaydigan shifrlangan tokenlarga aylantirish uchun xeshni qo'llaydi.

Bemorlar darajasida ma'lumotlarni bog'lash insonning sog'lig'ini har tomonlama ko'rish imkonini beradi, bu esa tadqiqotchilarga keng qamrovli birlamchi ma'lumotlarni to'plashni yoki murakkab ma'lumotlardan foydalanish shartnomalarini talab qiladigan savollarga javob berishga imkon beradi.

PPRLni standartlashtirilgan bilan birlashtirish orqali Tez sog'liqni saqlash bo'yicha o'zaro hamkorlik resurslari (FHIR) ma'lumotlar komponentlari, sog'liqni saqlash agentliklari bir nechta manbalardan ma'lumotlarni qabul qilishlari va to'plashlari va ularni kengaytiriladigan tahlil va modellashtirish vositalariga kiritishlari mumkin.

3. Ma'lumotlar manbalarini kengaytirish

Hozirgi vaqtda cheklangan EHR va sog'liqni saqlash ma'lumotlarining ijtimoiy determinantlari (masalan, transportdan foydalanish, surunkali kasalliklar darajasi, oziq-ovqat xavfsizligi va jinoyatchilik) belgilangan standart orqali o'zaro ishlaydi. Birgalikda ishlash uchun Amerika Qo'shma Shtatlarining asosiy ma'lumotlari (USCDI). Ushbu ma'lumotlar boshqa agentlik tizimlarida bloklangan sog'liqni saqlash bo'yicha tuzilgan tizimli ma'lumotlar bilan to'ldirilishi kerak, jumladan:

• Yurish imkoniyati va parvarishga kirish kabi geografik ma'lumotlar
• Chiqindilarni sinovdan o'tkazish va sun'iy yo'ldosh tasvirlari kabi masofadan turib zondlash ma'lumotlari
• Smartfonlar, GPS va avtomobil yo'llari bo'ylab sensorlardan mobillik ma'lumotlari

Sog'liqni saqlash tizimlari va nosog'lom manbalardan qo'shimcha ma'lumotlarni qatlamlash orqali davlat sog'liqni saqlash agentliklari chuqur ma'lumotga ega bo'lish uchun USCDI asosiy ma'lumotlarini boyitishi mumkin. So'nggi sa'y-harakatlar mamlakat bo'ylab oqava suv namunalarida COVID-19 tarqalishini kuzatish, pandemiya davrida ijtimoiy uzoqlashish ta'sirini tushunish va semirish darajasini bashorat qilish uchun ko'p qatlamli ma'lumotlarning ahamiyatini ko'rsatmoqda.

Rag'batlantiruvchi bo'lsa-da, bu natijalar cheklangan. Ma'lumotlar manbalari o'rtasida o'zaro muvofiqlik yo'qligi sababli real vaqt rejimida, miqyosda harakatchan kuzatuvni amalga oshirish mumkin emas. Sog'liqni saqlash modellari va simulyatsiyalariga ko'proq ma'lumot olib keladigan muqobil yondashuvlar qo'llanilishi kerak.

O'zaro hamkorlikni kengaytirish va boy, tegishli ma'lumotlar olamini bog'lash orqali davlat sog'liqni saqlash idoralari tarqalishni baholashning to'g'riligini, an'anaviy ma'lumotlarni to'plashda qarama-qarshiliklarni muvozanatlashi, nazorat qilish va oldini olish strategiyalarini samarali yo'lga qo'yishi va resurslarni yaxshiroq taqsimlashi mumkin.

4. Intellektual avtomatlashtirishdan foydalaning

Sog'liqni saqlash xodimlariga og'irlik qilmasdan kuzatuv tizimlarini modernizatsiya qilish asosiy muammo hisoblanadi.

Barcha darajadagi sog'liqni saqlash idoralari ishchilarning keskin taqchilligiga duch kelmoqdalar 44 foizi keyingi besh yil ichida o'z ishlarini tark etishni o'ylaydi. Shuning uchun sog'liqni saqlash idoralari aqlli avtomatlashtirish vositalarini qo'llashlari kerak.

Intellektual avtomatlashtirish EHRlardan tegishli sog'liqni saqlash ma'lumotlarini yig'ish va uzatishni avtomatlashtirish orqali yuqumli kasalliklar haqida hisobot berishni sezilarli darajada yaxshilashi mumkin. Tibbiyot xodimi bemorning EHRda ma'lum bir alomat yoki kasallik holatini qayd etganida, tizim ma'lumotlarni avtomatik ravishda CDC ga yuborishi mumkin, bu esa joriy ma'muriy hisobot yuklarini bartaraf qiladi. EHRdagi yaxshilanishlar faqat sog'liqni saqlashdan foydalanish bilan cheklanmaydi - aqlli avtomatlashtirish tizimlari bemorlarga ko'rsatiladigan yordamni va provayderlarga ko'rsatiladigan qarorlarni qo'llab-quvvatlashni ham oshirishi mumkin.

Intellektual avtomatlashtirish tizimlari, shuningdek, sog'liqni saqlash rasmiylarini chetlab o'tishi mumkin bo'lgan kasallik holatlarini aniqlash uchun laboratoriya hisobotlari va klinik eslatmalarni skanerlashi va sharhlashi va davlat va mahalliy hokimiyat organlariga hisobot berishi mumkin. Bundan tashqari, texnologiya o'rganadi va moslashadi. Sun'iy intellekt va mashinani o'rganish bilan ta'minlangan ushbu tizimlar kontekstni tushunish, shovqinni kamaytirish va aniqlikni oshirish uchun tabiiy tilni qayta ishlash orqali oddiy optik belgilarni tanib olishdan tashqariga chiqishi mumkin.

Xulosa

Ko'proq modernizatsiya qilingan ma'lumotlar infratuzilmasi bilan sog'liqni saqlash rahbarlari epidemiyalarni aniqlash va to'xtatish, kasalliklarning og'irligini tushunish, siyosatni o'zgartirishga rahbarlik qilish, oldini olish va nazorat qilish strategiyalarini baholash va takomillashtirish hamda tadqiqot investitsiyalarini maqsadli yo'naltirish uchun yaxshi jihozlanadi. Xulosa: kengaytirilgan ma'lumotlarni to'plash va tahlil qilish imkoniyatlari mamlakatimiz sog'lig'ini yaxshilash uchun juda muhimdir.

Kenyon Krouli haqida

Kenyon Krouli, PhD, Sog'liqni saqlash tahlillari bo'yicha yetakchi Accenture Federal xizmatlari. Doktor Krouli o'z roliga yigirma yillik sog'liqni saqlash axborot texnologiyalari tajribasini olib keladi. Accenture Federal xizmatlaridagi rolida doktor Krouli mamlakatdagi barcha odamlarning farovonligini yaxshilashga yordam berish uchun federal sog'liqni saqlash sektorida AI va boshqa ilg'or tahlil vositalaridan mas'uliyatli va axloqiy foydalanishni tezlashtirishga yordam beradi.