تجزیه و تحلیل داده های بهداشت و درمان چیست؟ انواع و کاربردها

آیا داده ها می توانند جان انسان ها را نجات دهند؟ می تواند، و جان انسان ها 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 افزار تجزیه و تحلیل برای استخراج بینش ارزشمند از مجموعه داده های بزرگ است.

نرم افزار تجزیه و تحلیل مراقبت های بهداشتی بخشی از آن فناوری است که به سازمان های مراقبت های بهداشتی کمک می کند تا نه تنها جان افراد را نجات دهند، بلکه در زمان و هزینه نیز صرفه جویی کنند. این ابزار از گنجینه‌های کلان داده‌های موجود از سیستم‌های قدیمی، سوابق سلامت پزشکی و پایگاه‌های داده عمومی استفاده می‌کند و عصر جدیدی از مراقبت‌های بهداشتی مبتنی بر داده را آغاز می‌کند.

4 نوع تجزیه و تحلیل داده های مراقبت های بهداشتی

چهار نوع تجزیه و تحلیل داده وجود دارد که به طور کلی توسط هر نرم افزار تحلیلی استفاده می شود و هر چهار نوع آن در تجزیه و تحلیل داده های مراقبت های بهداشتی برای برنامه های مختلف استفاده می شود. در اینجا چگونگی آن است.

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 آشکار ، 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 نگرانی های سلامت موجود و جاری را درک کنند و تخصیص منابع را با تجزیه و تحلیل استفاده از تجهیزات، لوازم و کارکنان 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 نشان داد که زمان انتظار بیمار در اتاق‌های اورژانس بالاتر است، می‌توان از تجزیه و تحلیل‌های تشخیصی برای تعیین کنید چه عواملی باعث ایجاد افزایش زمان انتظار: آیا این مربوط به بیمار، مربوط به ارائه دهنده مراقبت یا مسائل عملیاتی است؟ این می تواند برای کاهش ازدحام ER 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 بر یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI) متکی است.

نمونه‌هایی در مراقبت‌های بهداشتی شامل پیش‌بینی خطر ابتلای بیمار به بیماری خاص، شناسایی بیمارانی که در معرض خطر بالای عوارض پس از جراحی هستند، یا پیش‌بینی شیوع احتمالی بیماری‌های عفونی است. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده همچنین می تواند برای مدیریت منابع توسط سازمان های مراقبت های بهداشتی استفاده شود.

4. تجزیه و تحلیل تجویزی

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

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

نوع دیگری از تجزیه و تحلیل ها به نام تجزیه و تحلیل کشف وجود دارد که از تجزیه و تحلیل داده ها منحصراً 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 مثال

برای درک اینکه چگونه تجزیه و تحلیل داده ها صنعت مراقبت های بهداشتی را متحول می کند، در اینجا پنج برنامه کاربردی کلیدی وجود دارد که تأثیر قابل توجهی دارند.

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

وقتی نوبت به نظارت بر علائم حیاتی بیمار و به صدا درآوردن زنگ خطر در هنگام بروز خطر می رسد، تجزیه و تحلیل داده ها مزیت بزرگی دارد. آنها همیشه روشن هستند. هیچ تغییری در وضعیت بیمار، چه در روز و چه در شب، از آنها فرار نمی کند. بهتر از این، تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌توانند روند نزولی را در مواردی که مراقبان انسانی کمتر قادر به پیش‌بینی و پیشگیری از بحران‌ها هستند یا بیش از حد مشغول هستند، شناسایی کند.

به عنوان مثال، وضعیت کودکان کودکان در بخش مراقبت های ویژه قلب بیمارستان کودکان بوستون در ایالات متحده می تواند به طور ناگهانی و قابل توجهی تغییر کند. تجزیه و تحلیل داده‌ها، و به طور خاص آنالیز داده‌های پیش‌بینی‌کننده کنار بالین، با گردآوری داده‌ها از مانیتورهای مختلف کنار تخت در یک «شاخص پایداری» واحد برای نشان دادن وضعیت کلی هر بیمار، به زنده ماندن بیماران جوان کمک می‌کند.

تجزیه و تحلیل داده ها نیز در بیمارستان ها در زمان پذیرش بیمار استفاده می شود. این به کارکنان کمک می کند تا خطر را ارزیابی کنند و درمانی را انتخاب کنند که به بهترین وجه با وضعیت و مشخصات بیمار هماهنگ باشد. با ورودی اضافی از دستورالعمل های ملی، تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم داده ها از طریق داشبوردهای مراقبت های بهداشتی می تواند نشانه های قابل اعتماد و قابل درک سطح خطر را برای عملیات یا سایر اقدامات مراقبتی ارائه دهد.

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

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

در سطح بیمار کوچک یا فردی، سریعتر از تشخیص چک لیست دست و پا گیر که در آن پزشک باید لیستی از نقاط را برای بررسی وضعیت بیمار بررسی کند، به نتایج می رسد.

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 به عهده یک پزشک انسانی 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 درست کمک کنند. با در دسترس قرار دادن برنامه تجزیه و تحلیل داده ها و داشبوردهای مراقبت های بهداشتی آن از راه دور، داروهای قلب هوشمندتر می توانند حتی برای مراکز بهداشتی با محدودیت منابع نیز در دسترس باشند.

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، تعاملات در مراقبت های بهداشتی بین افراد در کد باینری اتفاق نمی افتد. آنها با استفاده از زبان طبیعی انجام می شوند، مانند کلمات موجود در این صفحه. NLP، ترکیبی از تجزیه و تحلیل داده ها و ML، به رایانه اجازه می دهد زبان طبیعی را درک کند. این همچنین به این معنی است که از قدرت و سرعت سیستم‌های رایانه‌ای می‌توان برای مقابله با کوه‌های یادداشت‌های زبان طبیعی در پرونده سلامت بیماران، و همچنین از نظرسنجی‌های رضایت بیمار و ضبط مصاحبه‌ها و عملیات‌ها استفاده کرد.

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

4. کاهش پذیرش مجدد با تجزیه و تحلیل پیش بینی

در حالت ایده‌آل، بیمار که از بیمارستان خارج می‌شود، هرگز نیازی به بازگشت ندارد. با این حال، پذیرش مجدد ممکن است اتفاق بیفتد. در این صورت، به نفع همه – بیمار، کارکنان مراقب، بیمه‌گر مراقبت‌های بهداشتی است که آنها را به حداقل برسانند. Corewell Health از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای کاهش پذیرش مجدد در بیمارستان استفاده می کند، با تجزیه و تحلیل داده ها برای پیش بینی اینکه چه افرادی پس از بستری شدن در بیمارستان با بهبودی دشوارتری مواجه می شوند و برنامه ای برای کمک به آنها پس از ترخیص ایجاد می کند.

به طور مشابه، بیمارستان ها می توانند از داده های دقیق از سوابق بهداشتی و تجزیه و تحلیل داده ها برای شناسایی بیمارانی که احتمالاً به بستری مجدد نیاز دارند، استفاده کنند. با شناسایی این عامل در اوایل بستری اولیه بیمار، کارکنان می توانند مراقبت ها را سازماندهی کنند تا در صورت امکان از نیاز به بازگشت جلوگیری کنند. تجزیه و تحلیل داده ها همچنین به موسسات مراقبت های بهداشتی اجازه می دهد تا عملکرد خود را در طول زمان ارزیابی کنند. این امر بازپرداخت‌های مبتنی بر ارزش را دقیق‌تر و منصفانه‌تر می‌کند و مؤسسات را تشویق می‌کند تا پذیرش مجدد را کاهش دهند.

5. تجزیه و تحلیل کلان داده در مدیریت سلامت جمعیت

با هدف پیشگیری و درمان، مؤسسات مراقبت های بهداشتی می توانند از تجزیه و تحلیل داده ها با منابع داده مانند Google Maps و داده های بهداشت عمومی رایگان برای تجسم نقاط داغ برای رشد جمعیت یا غلظت 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 کلان برای کاربردهای مختلف از پیش‌بینی شیوع، تشخیص و تشخیص بیماران آلوده گرفته تا اقداماتی که می‌تواند از گسترش آن جلوگیری کند 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 از جمله کیفیت داده ها، حریم خصوصی و نیروی کار ماهر همراه است که مانع تحقق پتانسیل کامل آن می شود.

داده های بزرگ و مشکلات بزرگ

داده های مراقبت های بهداشتی می تواند کثیف باشد! فرمت‌های ناسازگار، ورودی‌های گمشده و خطاها در سیستم‌های مختلف مراقبت‌های بهداشتی که فاقد قابلیت همکاری هستند، اغلب مانع از دقت و قابلیت اطمینان تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌شوند. چنین سیستم‌های مراقبت بهداشتی پراکنده، همراه با نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی، اشتراک‌گذاری و ادغام داده‌ها از منابع مختلف را دشوار می‌کنند و جامعیت تحلیل را محدود می‌کنند.

امنیت داده ها و حریم خصوصی

بیشتر از 5000 مراقبت های بهداشتی داده ها نقض ها از 500 پرونده یا بیشتر بین سال‌های 2009 و 2023 گزارش شده است که سوابق مراقبت‌های بهداشتی برابر با 1.5 برابر جمعیت ایالات متحده آمریکا را نشان می‌دهد. مقررات سختگیرانه و اقدامات امنیت سایبری قوی، 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 بتوانند داده های مراقبت های بهداشتی را درک کنند.

هزینه و زیرساخت

پیاده سازی و نگهداری زیرساخت های تجزیه و تحلیل داده ها مستلزم سرمایه گذاری قابل توجهی در فناوری مانند ذخیره سازی داده های 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 در حال انجام. علاوه بر این، چنین داده‌هایی باید برای انطباق با مقرراتی مانند قانون قابلیت حمل و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA) ایمن شوند.

با وجود 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 برای تجزیه و تحلیل داده ها و سیستم هایی که آنها را اجرا می کنند به این معنی است که موسسات مراقبت های بهداشتی می توانند بدون نیاز به استخدام ارتشی از دانشمندان داده، مزایایی به دست آورند. متخصصان غیر داده می توانند داده ها را از طریق داشبوردهای مراقبت های بهداشتی بصری کاوش کنند و هر طور که دوست دارند سؤالات موردی بپرسند. این دلیل دیگری است که چرا امروزه تجزیه و تحلیل داده ها در بسیاری از برنامه های کاربردی مراقبت های بهداشتی مورد استفاده قرار می گیرد.

موفقیت مؤسسات و تجزیه و تحلیل های مراقبت های بهداشتی شرح داده شده در بالا، بنابراین در اختیار بسیاری از سازمان های مراقبت های بهداشتی است و به آنها اجازه می دهد تا از منابع خود استفاده بهینه کنند.

علاقه مند به یادگیری بیشتر هستید؟ چگونه هوش مصنوعی مراقبت های بهداشتی را از کارشناسان متحول می کند.

---

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