Простое руководство по анализу данных в здравоохранении

Что такое аналитика данных в здравоохранении?

По своей сути аналитика данных в здравоохранении - это выявление закономерностей и понимания из необработанных медицинских данных, таких как истории болезни, анализы крови и генетические трекеры, чтобы помочь медицинским работникам определить оптимальный курс лечения.

Данная область использует такие технологии, как машинное обучение и визуализация данных, для совершенствования медицинской практики, оптимизации распределения ресурсов и принятия решений на основе фактических данных в сфере здравоохранения. Одним словом, аналитика данных в здравоохранении направлена на преобразование огромных объемов необработанных данных в значимые, пригодные для практического применения знания.

Как сделать аналитику данных в здравоохранении пригодной для использования по назначению

Существуют различные виды медицинской аналитики, каждый из которых преследует свою цель:

• Аналитика медицинских данных проводится на основе данных из электронных медицинских карт, медицинских изображений, лабораторных анализов и носимых медицинских устройств отдельных пациентов. Целью данной практики является получение информации о состоянии здоровья и клинических результатах пациентов для оптимизации оказания медицинской помощи на уровне пациента, включая диагностику, планирование лечения и мониторинг.
• Аналитика клинических данных включает в себя анализ данных, собранных в ходе клинических процессов, включая взаимодействие с пациентами, медицинские процедуры и медицинские вмешательства. Идея состоит в том, чтобы выявить закономерности, которые могут улучшить клинические рабочие процессы.
• Аналитика больничных данных подразумевает анализ данных, полученных в больницах, включая административные данные, производственные показатели и показатели финансовой эффективности.

Хотя анализ медицинских данных, анализ клинических данных и анализ больничных данных направлены на конкретные аспекты здравоохранения, каждый из них позволяет медицинским работникам принимать взвешенные решения, которые могут привести к радикальным улучшениям в обслуживании пациентов и управлении здравоохранением.

Описание четырех типов аналитики данных в здравоохранении

Если рассматривать более техническую сторону анализа данных в здравоохранении, то можно выделить четыре основных типа аналитических методов:

• Описательная аналитика - это начальный этап, на котором формируется историческая картина событий в здравоохранении.
• Диагностическая аналитика позволяет немного углубиться, чтобы выявить тенденции и объяснить их.
• Предиктивная аналитика использует прошлые и текущие данные для прогнозирования будущих событий. Таким образом, предиктивная аналитика в здравоохранении - это попытка медицины увидеть будущее, как в хрустальном шаре у гадалки.
• Предписывающая аналитика - это заключительный этап. Предлагая действия в ответ на сделанные прогнозы, этот процесс аналитики стремится найти нужную стратегию. При правильном подходе он является ключевым фактором для принятия обоснованных решений на основе данных.

Большие данные в здравоохранении

Анализ любых данных по определению требует, прежде всего, огромных объемов информации. Большие данные - это наборы данных, которые слишком велики для традиционных методов или инструментов анализа. Большие данные часто используются для изучения человеческого поведения или взаимодействия, что делает их идеальной основой для анализа данных в здравоохранении.

Из-за огромного объема таких массивов данных использование больших данных в здравоохранении зависит от передовых технологий, таких как распределенные вычисления, облачная инфраструктура и специализированное программное обеспечение. Машинное обучение и визуализация данных могут дополнить статистические открытия и помочь человеку получить ценные сведения.

Применение больших данных в здравоохранении

Потенциал больших данных в здравоохранении безграничен, но есть шесть наиболее очевидных областей их применения:

• Раннее выявление заболеваний: Предвидя ухудшение состояния здоровья с помощью предиктивной аналитики, медицинские работники могут принимать превентивные меры.
• Более быстрая и точная диагностика: Анализ медицинских данных может привести к ускорению принятия решений о лечении и улучшению ухода за пациентами.
• Персонализированная медицина: Анализ медицинских данных позволяет персонализировать лечение, учитывая генетические особенности человека, его образ жизни и факторы окружающей среды.
• Улучшение операционных решений: Анализируя оперативные данные, медицинские организации могут лучше оптимизировать потоки пациентов, уровень кадрового обеспечения и распределение ресурсов внутри больниц.
• Ускоренная разработка лекарств: Аналитика данных в здравоохранении помогает предсказать взаимодействие лекарств и ускорить клинические испытания.
• Онкологические исследования: Преимущества аналитики данных в исследованиях рака включают ускоренное открытие новых методов лечения и более глубокое понимание биологии рака.
• Оптимизация закупок и цепочек поставок: Проще говоря, анализ данных о цепочке поставок позволяет поставщикам прогнозировать спрос, оптимизировать уровень запасов и сокращать отходы.

Точная и персонализированная медицина

Аналитика данных в здравоохранении играет ключевую роль в развитии высокоточной медицины - парадигмы здравоохранения, направленной на адаптацию лечения и вмешательства к индивидуальным особенностям каждого пациента. Обработка персональных данных пациента, таких как геномная информация, клинические записи и факторы образа жизни, с помощью машинного обучения и других аналитических инструментов может помочь разработать стратегии лечения, отвечающие уникальным потребностям и особенностям человека.

Аналитика данных для точной медицины обещает максимизировать эффективность и минимизировать побочные эффекты, что в конечном итоге улучшит результаты лечения пациентов.

Проблемы использования больших данных в здравоохранении

Все вышеперечисленное невозможно без больших данных, однако сбор и использование больших данных может быть затруднено по целому ряду причин:

• Конфиденциальность и безопасность данных: Растущее хранение и использование медицинских данных уже сделало больницы и практикующих врачей мишенью для киберпреступников и хакеров. Поставщики медицинских услуг обязаны защищать конфиденциальную информацию, например, совершенствуя протоколы кибербезопасности и удаляя идентифицирующую личность информацию из агрегированных медицинских данных.
• Качество и точность данных: данные о здравоохранении собираются из множества систем и хранятся для разных целей. Таким образом, они являются самыми разнообразными. В результате этого многообразия могут возникать разрозненность и несогласованность данных, что затрудняет их интеграцию и анализ, что также может привести к несоответствиям в точности и полноте наборов данных.
• Неструктурированные данные: Это особенно актуально для организаций и поставщиков услуг, которые переходят на цифровые протоколы с традиционных методов. Бумажные заметки, диаграммы и записи можно отнести к неструктурированным данным, и их очень сложно включить в наборы данных без применения сложных методов поиска текстов, обработки естественного языка и распознавания изображений.
• Интероперабельность: Поставщики, скорее всего, находятся на разных этапах внедрения системы анализа данных, поэтому сотрудничество может быть затруднено. Даже если оба партнера полностью перешли на цифровые технологии, разная техническая инфраструктура, проблемы безопасности, юридические сложности и неодинаковые приоритеты могут препятствовать обмену данными.

Решение всех этих проблем - задача не из легких. Это потребует от поставщиков медицинских услуг принятия решений по устранению изолированности данных, а также разработки технических решений, которые не только повысят операционную совместимость, но и обеспечат целостность и безопасность данных.

Содействие совместимости и безопасности

В данном контексте безопасное и надежное развитие аналитики данных в здравоохранении зависит от беспрепятственного обмена данными между пациентами, поставщиками и третьими сторонами. Международные стандарты для аналитики данных в здравоохранении играют решающую роль в обеспечении совместимости глобальных систем здравоохранения, предоставляя общий язык, общие цели и инструменты мониторинга.

Для организаций здравоохранения внедрение таких стандартов, как ISO/HL7 27931, является эффективным подходом к регулированию, управлению и обработке конфиденциальных данных. Данные шаги крайне важны для поставщиков медицинских услуг, стремящихся соответствовать лучшим международным практикам в области управления данными и защиты информации о пациентах. При эффективном применении этот стандарт обеспечивает доступ медицинских работников к информации, которая является точной, достоверной, надежной, своевременной, актуальной, разборчивой и полной.

• ISO/HL7 27931:2009Data Exchange Standards — An application protocol for electronic data exchange in healthcare environments
• ISO/TS 24289:2021Hierarchical file structure specification for secondary storage of health-related information

Будущее здравоохранения, опирающегося на большие данные

Потенциальное влияние аналитики данных в здравоохранении на лечение пациентов огромно, что приведет к революции в здравоохранении, которое станет более проактивным, персонализированным и эффективным. Такие инновации, как предиктивная аналитика в здравоохранении, точная медицина, расширенное исследование заболеваний и усовершенствованная разработка лекарств - все они основаны на анализе больших данных - в конечном итоге будут способствовать оздоровлению всего мира.

Несмотря на то, что аналитика данных в здравоохранении уже играет важную роль в отрасли, в ближайшие годы ее значение будет только возрастать. Поэтому развитие этой области безопасным, ответственным и эффективным образом имеет решающее значение, но это должно быть коллективной работой всех участников сферы здравоохранения. Международные стандарты могут стать основой для беспрепятственного, безопасного и частного обмена данными, чтобы новая эра здравоохранения не нарушала самой сути заботы о пациентах - доверия.