Sog’liqni saqlashda tizimli va tuzilmagan ma’lumotlar

Sog'liqni saqlash sohasida tuzilmagan ma'lumotlarning ko'payishi ma'lumotlarni saqlash, tozalash va yo'q qilish bilan bog'liq muammolarni keltirib chiqarishi mumkin. Muammo saqlanishi kerak bo'lgan ma'lumotlar miqdori va uni saqlash muddati emas; Buning o'rniga, u qaerda saqlangan va nima saqlangan, deydi Laberge.

Misol uchun, tashkilotlar odatda faol bo'lmagan tibbiy yozuvlarni tozalaydi yoki tadqiqot tugallangandan so'ng tadqiqot ma'lumotlar to'plamini o'chiradi. Ushbu tuzilmagan ma'lumotlar turlari bilan u shunday deydi: "Bu siz o'chirayotgan yagona ma'lumotlar bazasi emas. Ehtimol, u erda ko'proq fayllar mavjud va ular bilan bog'liq metama'lumotlar mavjud.

Bemor tomonidan yaratilgan salomatlik ma'lumotlari bilan ishlash

Bemor tomonidan yaratilgan sog'liq ma'lumotlari o'ziga xos tashvishlar bilan birga keladi. U real vaqtda monitoring qurilmalari yoki raqamli terapevtik ilovalar kabi manbalardan mavjud bo'lishi mumkin bo'lsa-da - va u o'z-o'zidan tuzilgan bo'lishi mumkin - ularning aksariyati faqat o'tkazilishi mumkin EHRs tuzilmagan xulosa hisobotlar sifatida, Natali Schibell, Forrester vitse-prezidenti va bosh tahlilchi qayd etadi. (Sog'liqni saqlash tizimi bilan bog'liq bo'lmagan shoshilinch tibbiy yordam, chakana sog'liqni saqlash yoki tele-sog'liqni saqlash provayderlaridan kelgan tashrif xulosalariga ham xuddi shunday.)

Bunday vaziyatlarda yig'ma hujjatning qimmatli nuansi asosan yo'qoladi. Bu bemorning sog'lig'i haqida to'liq tasavvurni taqdim etmaydi, bu sog'liqni saqlash tizimlariga o'zlarining katta ma'lumotlar omborlarini tahlil qilishni va qaysi bemorlarga ko'proq e'tibor berish kerakligini ko'rishni qiyinlashtiradi, deydi Shibell. Bu, shuningdek, behuda sarf-xarajatlarga hissa qo'shadi, chunki tayyor natijalarga ega bo'lmagan shifokorlar shunchaki boshqa testni buyuradilar. "Dublikativ va buzuvchi parvarishda katta xavf bor", deya qo'shimcha qiladi u.

KASHF ET: Qanday zamonaviy ma'lumotlar platformalari sog'liqni saqlashning tezkorligini oshirishi mumkin.

Sog'liqni saqlashda tuzilmagan ma'lumotlarni yanada mazmunli qilish uchun olti qadam

Amerika kasalxonalar assotsiatsiyasi buni taklif qildi endi shifoxonalar o'zlarini ma'lumotlarga asoslangan tashkilotlarga aylantirish vaqti keldi. Bu klinik va biznes qarorlarini qabul qilishni yaxshilaydi, dedi AHA, shuningdek, kasalxonalarga kerak bo'lganda bemorlar va ularning jamoalariga yaxshiroq xizmat ko'rsatishga yordam beradi.

Ma'lumotlarga asoslangan tashkilotga aylanish tuzilmagan ma'lumotlardan ma'no olish qobiliyatiga bog'liq. Bu ko'plab sog'liqni saqlash tizimlari uchun katta buyurtma bo'lsa-da, tashkilotlar oldinga siljish uchun bir necha asosiy qadamlar qo'yishi mumkin.

1. Xotirani optimallashtirish: Tashkilotlar qarashlari kerak ma'lumotlar saqlanadigan joyda shuningdek, ushbu saqlash massivlari qanday sinxronlashtiriladi va taqsimlanadi. Bulutga ko'chirilishi mumkin bo'lgan har qanday narsa bo'lishi kerak. Bu eng soʻnggi va tegishli maʼlumotlar uchun saytdan joy boʻshatadi.
2. Ma'lumotlarni tasniflash: Ma'lumotlar qanday ishlatilishi, kim unga kirishi kerakligi, qanday darajadagi maxfiylik zarurligi va unga nisbatan qanday xavfsizlik siyosati qo'llanilishiga qarab guruhlarga tuzilishi kerak. Bundan tashqari, ma'lumotlar formatini ko'rib chiqish va uning tuzilishi mumkinmi yoki yo'qligini aniqlash juda muhimdir.
3. Tarkibi bo'lmagan ma'lumotlarga tartib keltiring: Agar tuzilmagan ma'lumotlar klinik yoki biznes qiymatiga ega bo'lsa, ular strukturaviy ma'lumotlarga o'xshash ko'rinishga ega bo'lishni maqsad qilib qo'ygan normallashtirishdan foyda oladi. "Ushbu ma'lumotlarning katta hajmini hisobga olgan holda, siz buni qo'lda qila olmaysiz", deydi Shibell - lekin sun'iy intellekt va tabiiy tilni qayta ishlash yordam berishi mumkin.
4. Kontekstni qidiring: Tuzilmagan ma'lumotlarni normallashtirish uchun NLPning o'zi etarli emas, deydi Laberge. Klinik eslatma so'zni o'z ichiga olishi mumkin qandli diabet, lekin bu avtomatik ravishda bemorda diabet borligini anglatmaydi. Shifokor bemorda diabet yo'qligini yoki bemorning otasi qandli diabet bilan kasallanganligini qayd etgan bo'lishi mumkin.
5. Sanoat standartlari uchun kod: Ma'lumotlar konteksti tushunilgandan so'ng, tashkilotlar imkon qadar ko'proq ma'lumotni amaldagi sanoat standartlariga kodlashi kerak, masalan ICD-10 yoki SNOMED. Bu tuzilmasiz ma'lumotlarga tuzilmani olib kirishga yordam beradi, bu esa uni tahliliy va mashinani o'rganish modellari uchun o'qilishi mumkin va foydali qiladi.
6. Ma'lumotlar faniga yo'l-yo'riq bering: Ko'pgina ma'lumotlar olimlari klinik ma'lumotga ega emaslar va masalan, 2-toifa diabet tashxisi taxminan yigirma ICD-10 kodlaridan biri yordamida ifodalanishi mumkinligini bilmasligi mumkin. Klinik guruhlar ma'lumotlar to'plamiga kirishdan oldin ma'lumotlar fanlari guruhlariga tegishli ko'rsatmalar berishlari kerak, deydi Laberge.

Ko'pgina yirik texnologiya tashabbuslarida bo'lgani kabi, sog'liqni saqlash sohasida tuzilmagan ma'lumotlar bilan muvaffaqiyatga erishish siri aniq belgilangan doira va foydalanish holatidir, deydi Laberge. Okeanni qaynatishga harakat qilish o'rniga, tashkilotlar asosiy biznes ko'rsatkichiga yoki boshqa miqdoriy jihatdan yaxshilash sohasiga e'tibor qaratishlari kerak.

"Sizda mavjud ma'lumotlardan nimani olishni xohlayotganingiz haqida aniqlik kerak", deydi Laberge.

KEYINGI: Zamonaviy ma'lumotlar platformasi muvaffaqiyati uchun ushbu ma'lumotlar amaliyoti to'plamini oching.