تجزیه و تحلیل داده های مراقبت های بهداشتی چیست؟ انواع و کاربردها

آیا داده ها می توانند جان انسان ها را نجات دهند؟ می تواند، و زندگی را نجات می دهد.

اگر متعجب هستید که چگونه تجزیه و تحلیل داده های مراقبت های بهداشتی پاسخ شماست. تجزیه و تحلیل داده ها استفاده از نرم افزارهای تحلیلی برای استخراج بینش ارزشمند از مجموعه داده های بزرگ است.

نرم افزار تجزیه و تحلیل مراقبت های بهداشتی بخشی از این فناوری است که به سازمان های مراقبت های بهداشتی در صرفه جویی در زندگی، اما همچنین در زمان و هزینه کمک می کند. از داده‌های بزرگ از سیستم‌های قدیمی، سوابق بیماران پزشکی و پایگاه‌های داده عمومی استفاده می‌کند و دوره جدیدی از مراقبت‌های بهداشتی مبتنی بر داده را باز می‌کند.

4 تجزیه و تحلیل داده های مختلف مراقبت های بهداشتی

چهار نوع تجزیه و تحلیل داده وجود دارد که معمولاً در همه نرم افزارهای تحلیلی استفاده می شود و هر چهار نوع آن در تجزیه و تحلیل داده های مراقبت های بهداشتی در برنامه های مختلف استفاده می شود. این کار را انجام دهید.

1. تجزیه و تحلیل توصیفی

تجزیه و تحلیل توصیفی ساده ترین شکل تجزیه و تحلیل است. از آمار و داده کاوی استفاده می کند بررسی داده های تاریخی و آنچه در گذشته برای کشف روندها و الگوها اتفاق افتاده است را درک کنید. با تجزیه و تحلیل داده های تاریخی و بیمار، تجزیه و تحلیل توصیفی به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی کمک می کند تا مسائل بهداشتی موجود و جاری را درک کنند و با تجزیه و تحلیل استفاده از تجهیزات، لوازم و کارکنان، تخصیص منابع را بهینه کنند.

2. تجزیه و تحلیل تشخیصی

تجزیه و تحلیل تشخیصی به این سوال پاسخ می دهد، “چرا اتفاقی افتاده؟” با استفاده از تجزیه و تحلیل گسترده داده ها به عنوان مثال، اگر تجزیه و تحلیل توصیفی زمان انتظار طولانی تری را برای بیماران در اورژانس نشان دهد، می توان از تجزیه و تحلیل های تشخیصی استفاده کرد. دریابید که کدام عوامل باعث ایجاد افزایش زمان انتظار: به بیمار، پرستار یا فعالیت مربوط است؟ این می تواند برای کاهش ازدحام اتاق اورژانس و بهبود کارایی استفاده شود.

3. تجزیه و تحلیل پیش بینی

تجزیه و تحلیل پیشگویانه یک گام فراتر از تجزیه و تحلیل توصیفی برای پاسخ به سوال پیش می رود “احتمال دارد در آینده چه اتفاقی بیفتد؟” بر اساس تجزیه و تحلیل مجموعه داده های تاریخی و فعلی. تجزیه و تحلیل پیش بینی به شدت به یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI) وابسته است.

نمونه‌هایی در مراقبت‌های بهداشتی شامل پیش‌بینی خطر ابتلای بیمار به بیماری خاص، شناسایی بیماران با خطر بالای عوارض پس از جراحی، یا پیش‌بینی اپیدمی‌های احتمالی بیماری‌های عفونی است. همچنین می توان از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای مدیریت منابع سازمان های مراقبت های بهداشتی استفاده کرد.

4. تجزیه و تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویزی، همانطور که از نام آن پیداست، تجویز می کند بهترین اقدام دستیابی به اهداف خاص بر اساس روندها و الگوهای شناسایی شده از طریق تحلیل های پیش بینی، توصیفی و تشخیصی. همچنین از الگوریتم های پیشرفته ML استفاده می کند.

تجزیه و تحلیل تجویزی می تواند برای پیشنهاد برنامه های درمانی بهینه، استراتژی های تخصیص منابع یا اقدامات درمانی پیشگیرانه بر اساس داده های بیمار و نتایج پیش بینی شده استفاده شود. این نوع تجزیه و تحلیل هنوز در حال تکامل است، اما برای ارائه پزشکی شخصی و مراقبت های بهداشتی بهینه شده نوید زیادی دارد.

نوع دیگری از تجزیه و تحلیل ها به نام Discovery Analytics وجود دارد که از تجزیه و تحلیل داده ها به طور انحصاری برای کشف داروهای جدید، شناسایی بیماری های جدید و توسعه استراتژی های درمانی جایگزین استفاده می کند.

5 کاربرد تجزیه و تحلیل داده ها در مراقبت های بهداشتی با یک مثال

در اینجا پنج برنامه کلیدی وجود دارد که تأثیر قابل توجهی در درک اینکه چگونه تجزیه و تحلیل داده ها صنعت مراقبت های بهداشتی را تغییر می دهد، وجود دارد.

1. تجزیه و تحلیل پیش بینی برای تشخیص تغییرات در وضعیت بیمار

تجزیه و تحلیل داده ها در مورد نظارت بر علائم حیاتی بیمار و به صدا درآوردن زنگ خطر در هنگام تهدید مزیت بزرگی دارد. آنها همیشه روشن هستند. هیچ تغییری در وضعیت بیمار در روز و شب از آنها فرار نمی کند. بهتر از همه، تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌توانند روندهای نزولی را در مواردی که مراقبان کمتر قادر به پیش‌بینی و پیشگیری از بحران هستند یا بیش از حد مشغول هستند، تشخیص دهد.

به عنوان مثال وضعیت بیماران اطفال در بخش مراقبت های ویژه قلب بیمارستان کودکان بوستون ایالات متحده می تواند به طور ناگهانی و قابل توجهی تغییر کند. تجزیه و تحلیل داده ها، و به طور خاص تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی کننده کنار تخت، با ترکیب داده های مانیتورهای مختلف کنار تخت در یک “شاخص ثبات” که وضعیت کلی هر بیمار را نشان می دهد، به زنده ماندن بیماران جوان کمک می کند.

تجزیه و تحلیل داده ها نیز در بیمارستان ها در زمان پذیرش بیمار استفاده می شود. این به کارکنان کمک می کند تا خطرات را ارزیابی کنند و درمانی را انتخاب کنند که به بهترین وجه با شرایط و مشخصات بیمار مطابقت دارد. به لطف ورودی های اضافی دستورالعمل های ملی، تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم داده ها با استفاده از داشبوردهای مراقبت های بهداشتی می تواند شاخص های سطح خطر قابل اعتماد و قابل درک را برای جراحی ها یا سایر روش های درمانی ارائه دهد.

2. پزشکی دقیق و مبتنی بر شواهد با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها

استخراج بینش در مورد بیماری های خاص از داده های مراقبت های بهداشتی و بزرگنمایی بر روی علل احتمالی دو نقطه قوت تجزیه و تحلیل داده ها هستند. در سطح کلان، تجزیه و تحلیل داده ها تلاش ها برای مبارزه با سرطان و توسعه اقدامات پیشگیرانه در برابر بیماری قلبی و دیابت را افزایش می دهد.

در سطح بیماران خرد یا بیماران منفرد، نتایج سریعتر از تشخیص چک لیست دست و پا گیر به دست می آید، جایی که پزشک باید لیستی از نقاط را برای بررسی وضعیت بیمار بررسی کند.

در دانشکده پزشکی ایکان در کوه سینا در نیویورک، تجزیه و تحلیل داده ها به کارکنان کمک می کند تا تفاوت اساسی بین دو بیماری قلبی بسیار مشابه را ببینند.

در حالی که تماس نهایی هنوز با پزشک انسان است، الگوریتم های تجزیه و تحلیل داده ها مقادیر زیادی از داده های اولتراسوند قلب را پردازش و تجزیه و تحلیل می کنند تا به پزشکان در تشخیص صحیح کمک کنند. هنگامی که برنامه تجزیه و تحلیل داده ها و پانل های مدیریت مراقبت های بهداشتی آن برای استفاده از راه دور در دسترس قرار گرفت، داروهای قلب هوشمندتر می توانست حتی برای مراکز بهداشتی با محدودیت منابع در دسترس باشد.

3. استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) با تجزیه و تحلیل داده ها در مراقبت های بهداشتی

تجزیه و تحلیل داده ها ابزار قدرتمند اعداد خرد هستند. با این حال، تعامل مراقبت های بهداشتی بین افراد در کد باینری اتفاق نمی افتد. آنها در زبان طبیعی مانند کلمات موجود در این صفحه رخ می دهند. NLP، ترکیبی از تجزیه و تحلیل داده ها و ML، به رایانه اجازه می دهد تا زبان طبیعی را درک کند. این همچنین به این معنی است که از قدرت و سرعت سیستم‌های رایانه‌ای می‌توان برای پردازش کوه‌هایی از یادداشت‌های زبان طبیعی در پرونده‌های سلامت بیمار، نظرسنجی‌های رضایت بیمار و ضبط مصاحبه‌ها و جراحی‌ها استفاده کرد.

یک مطالعه تحقیقاتی از NLP برای تجزیه و تحلیل داده های EHR بیش از 100000 بیمار برای ارزیابی و پیش بینی بستری شدن در بیمارستان برای بیماران مبتلا به نارسایی قلبی استفاده کرده است.

4. کاهش بازپرداخت شارژ با تجزیه و تحلیل پیش بینی

در حالت ایده آل، بیماری که بیمارستان را ترک می کند، هرگز نیازی به بازگشت ندارد. با این حال، بازپس گیری می تواند اتفاق بیفتد. سپس به نفع همه – بیمار، مراقبان، بیمه‌گران سلامت – است که آنها را به حداقل برسانند. Corewell Health استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای کاهش پذیرش مجدد در بیمارستان، تجزیه و تحلیل داده‌ها برای پیش‌بینی اینکه کدام افراد پس از بستری شدن در بیمارستان با بهبودی سخت‌تری مواجه می‌شوند و ایجاد طرحی برای کمک به آنها پس از ترخیص.

بیمارستان‌ها همچنین می‌توانند از اطلاعات دقیق سلامت و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای شناسایی بیمارانی که احتمالاً به بستری مجدد نیاز دارند، استفاده کنند. با شناسایی این عامل در اوایل بستری شدن بیمار در بیمارستان، کارکنان می توانند در صورت امکان درمان را ترتیب دهند تا از عود بیماری جلوگیری شود. با تجزیه و تحلیل داده ها، موسسات مراقبت های بهداشتی نیز می توانند عملکرد خود را در طول زمان ارزیابی کنند. این امر بازپرداخت های مبتنی بر ارزش را دقیق تر و عادلانه تر می کند و مؤسسات را تشویق می کند تا پذیرش مجدد را بیشتر کاهش دهند.

5. تجزیه و تحلیل کلان داده در مدیریت سلامت جمعیت

مؤسسات مراقبت های بهداشتی متمرکز بر پیشگیری و بهبود می توانند از تجزیه و تحلیل داده ها با منابع داده مانند Google Maps و داده های بهداشت عمومی رایگان برای تجسم نقاط داغ رشد جمعیت یا بیماری های خاص استفاده کنند. آن‌ها سپس می‌توانند مهارت‌ها، منابع و خدمات خود را برای مدیریت این شرایط در حال تغییر به‌طور استراتژیک تطبیق دهند.

در طول همه‌گیری کووید-19، بسیاری از دولت‌ها و سازمان‌های بهداشتی از تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ برای کاربردهای مختلف، از پیش‌بینی شیوع، شناسایی و تشخیص بیماران آلوده گرفته تا مهار شیوع و برنامه‌ریزی اقدامات آتی استفاده کردند.

چالش های تجزیه و تحلیل داده ها در مراقبت های بهداشتی

تجزیه و تحلیل داده های مراقبت های بهداشتی با چالش های زیادی مانند کیفیت داده ها، حفظ حریم خصوصی و نیروی کار ماهر مواجه است که مانع از تحقق پتانسیل کامل آن می شود.

داده های بزرگ و مشکلات بزرگ

اطلاعات مراقبت های بهداشتی ممکن است کثیف باشد! فرمت‌های متناقض، ورودی‌های گمشده، و خطاها در سیستم‌های مختلف مراقبت‌های بهداشتی که قابلیت همکاری ندارند، اغلب مانع از دقت و قابلیت اطمینان تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌شوند. چنین سیستم‌های مراقبت بهداشتی پراکنده و نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی، اشتراک‌گذاری و ترکیب داده‌ها را از منابع مختلف دشوار می‌کند و دامنه تحلیل را محدود می‌کند.

امنیت داده ها و حریم خصوصی

بیشتر از 5000 مراقبت های بهداشتی اطلاعات تخلفات بین سال‌های 2009 و 2023، حداقل 500 پرونده گزارش شده است که سوابق مراقبت‌های بهداشتی معادل 1.5 برابر جمعیت ایالات متحده آمریکا را نشان می‌دهد. مقررات سختگیرانه و اقدامات امنیتی قوی سایبری از جمله رمزگذاری، و با استفاده از مراقبت های بهداشتی نرم افزار مدیریت ریسک، برای جلوگیری از نقض چنین اطلاعاتی و تضمین حریم خصوصی بیمار ضروری است.

فقدان متخصصان ماهر

استفاده موثر از تجزیه و تحلیل داده ها به متخصصان ماهری نیاز دارد که بتوانند داده های بهداشتی پیچیده را تفسیر کنند، مدل های قوی بسازند و بینش ها را به توصیه های عملی تبدیل کنند. با این حال، کمبود تحلیلگران داده وجود دارد که داده های مراقبت های بهداشتی را درک می کنند.

هزینه ها و زیرساخت ها

پیاده سازی و نگهداری زیرساخت های تجزیه و تحلیل داده ها مستلزم سرمایه گذاری قابل توجهی در فناوری مانند ذخیره سازی ابری است. دریاچه های داده، انبارهای داده و فناوری نرم افزار تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و همچنین در آموزش و فرآیندهای مدیریت داده های مداوم. علاوه بر این، چنین اطلاعاتی باید برای مطابقت با مقرراتی مانند قانون قابل حمل و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA) محافظت شود.

علی‌رغم این چالش‌ها، سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند با سرمایه‌گذاری در زیرساخت قوی تجزیه و تحلیل داده، از بینش‌های مبتنی بر داده بهره ببرند.

داده های بزرگ برای مراقبت بهتر

رویکردهای جدید به تجزیه و تحلیل داده ها و سیستم هایی که از آنها پشتیبانی می کنند به این معنی است که امکانات مراقبت های بهداشتی می توانند بدون نیاز به استخدام دانشمندان داده از مزایای آن بهره ببرند. کارشناسان غیر داده می‌توانند داده‌ها را از طریق داشبوردهای مراقبت‌های بهداشتی بصری کاوش کنند و در صورت تمایل سؤالات موردی بپرسند. این دلیل دیگری است که چرا امروزه از تجزیه و تحلیل داده ها در بسیاری از برنامه های کاربردی مراقبت های بهداشتی استفاده می شود.

بنابراین موفقیت امکانات و تجزیه و تحلیل های مراقبت های بهداشتی که در بالا توضیح داده شد در دست بسیاری از سازمان های مراقبت های بهداشتی است که امکان بهینه سازی استفاده از منابع را فراهم می کند.

علاقه مند به یادگیری بیشتر هستید؟ از کارشناسان بخوانید که چگونه هوش مصنوعی مراقبت های بهداشتی را تغییر می دهد.

این مقاله در سال 2018 منتشر شده است. با اطلاعات جدید به روز شده است.