Hogyan elemezzük megfelelően adatainkat az egészségügyben?

1. Pontos adatok rögzítése

Egy szemészeti klinikán végzett tanulmány szerint az elektronikus egészségügyi nyilvántartásban tárolt páciensadatok csupán 23,5%-ban egyeztek a betegek által bejelentett adatokkal. Amikor a páciensek három vagy több tünetről számoltak be, az elektronikus nyilvántartásban feljegyzettek élesen eltértek ezektől.
Az egészségügyi adatok eltérő forrásokból és formátumokban kerülnek rögzítésre – fényképekként, videókként, kézzel írott feljegyzésekként, digitális bejegyzésekként és így tovább. Számos szervezet számára jelent kihívást az adatok precíz és összeszedett rögzítése, ami a hozzáférésüket és felhasználásukat is megnehezíti.
Az egészségügyi szolgáltatók, munkaadók, biztosítók, páciensek és más, az egészségügyi felek mind adatokat gyűjtenek valamilyen formában, azonban nincs együttműködés közöttük, hogy ezek az adatok egy központi helyen, összefűzve legyenek elérhetők. Ez természetesen minden fél dolgát megnehezíti.

Mi a megoldás?

A prediktív analitika segítségével olyan páciensútvonal-kimutatásokat és betegség-előrejelzéseket lehet létrehozni, amelyek egy sokkal hatékonyabb, eredményorientált egészségügyet teremthetnek. Nő a hatékonyság, a pozitív kimenetek aránya, javítja a költségeket és így tovább.
Mindehhez letisztult, egységesen formázott, átláthatóan tárolt és minőségi adatokra lesz szükséged, mind külső, mind pedig belső forrásokból. Az adatrögzítés hatékonyságának javítása érdekében fontos, hogy a különböző projektek során elvégzendő adatgyűjtéseket előre megtervezd, hogy a későbbiekben gyorsan és könnyedén hozzáférhess majd ezekhez az információkhoz.

2. Töredezett ellátás

Mint az fentebb már említésre került, a különböző forrásokból származó adatok általában rendezetlenek, és egy részük sosem kerül feldolgozásra. Kihívást jelent tehát az elektronikus egészségügyi nyilvántartások közös felhasználása is. Fontos, hogy mind a páciensek, mind pedig a személyzeti, számlázási és teljesítményadatok is rögzítésre kerüljenek.
A súlyos orvosi hibák túlnyomó többsége (durván 10-ből 8 eset) a különböző ellátási szakaszok közötti átmenet során történő kommunikációs problémákból ered.
Egyes adatgyűjteményekbe például rendszeres időközönként érkeznek új adatok egy páciens egészségügyi állapotáról. Más adatok, úgymint a lakhely azonban csupán legfeljebb csak néhány alkalommal változnak egy személy élete során. A szolgáltatóknak pontosan tudniuk kell, hogy mely adatok igényelnek sajátkezű frissítést, és melyeket kell automatikusan rögzíteni. Ezzel nem csak időt lehet spórolni, hanem az adatgyűjtemény minőségét is meg lehet őrizni.
Az adatok kiszámíthatatlanságát vagy a változások gyakoriságát nehezebben látják azok a szervezetek, amelyek nem figyelnek oda adatgyűjteményeik karbantartására. Az adatbázis frissítése során figyelj oda, hogy minden bejegyzés csak egyszer forduljon elő, hiszen a felesleges másolatok megnehezíthetik az orvosok és más érintettek munkáját.

Mi a megoldás?

Hogy megbízható páciensélményt biztosítsanak, a gépi tanulással működő algoritmusoknak tiszta, hibátlan adatgyűjteményekre van szükségük, amik nem tartalmaznak többször előforduló bejegyzéseket. A specialisták csak így kaphatnak hasznos, előre jelzett adatokat egy páciens korábbi egészségügyi állapota alapján.
Az egészségügyi szervezeteknek tehát meg kell tanulniuk az adatok hatékony kezelését, hogy a lehető legjobb eredményekre juthassanak ezekkel a megoldásokkal.
 

3. Adatábrázolás

Hogy átláthatók és könnyedén értelmezhetők legyenek, az adatokat gyakran kell interaktív grafikonokként és egyéb formákban vizualizálni. Na persze, ha ezek az adatok eltérő forrásokból származnak, akkor nagyon összetett és hosszadalmas munka lehet egyetlen egy kimutató eszközbe összegyűjteni őket. Azonban az átláthatóan ábrázolt adatok nagyban megkönnyíthetik az egészségügyi szolgáltatók dolgát.
A színek használata például egy népszerű adatábrázolási technika, hiszen mindenki tudja, hogy a piros kritikus problémákat, a sárga figyelmeztetést, a zöld pedig megfelelő állapotot jelöl.
A legtöbb szervezet azonban ennél nem igazán jut tovább, és olyan bevett adatábrázolási technikákat mellőznek, mint az interaktív jelentések, az információk címkézése, a valódi arányokban megoszló diagramok, és így tovább.
Az összetett folyamatábrák, amelyeken az információk egymást fedik csupán megnehezítik az adatok pontos értelmezését, és ezzel a döntéshozást is.

Mi a megoldás?

Az adatábrázolás az egészségügy legfontosabb tudnivalóira világít rá, segít felfedezni az összefüggéseket és mintákat, illetve relevánsabbá teszi az adatelemzést. Az interaktív jelentések, grafikonok, diagramok, hőtérképek és egyéb elemek mind hasznosak lehetnek a releváns adatok megjelenítésében.

4. A dokumentumok feldolgozása és elemzése

A legtöbb szervezet előszeretettel tárolja az összegyűjtött adatokat saját létesítményeiben a biztonság, és az egyszerűbb hozzáférés érdekében. Azonban ezek a megoldások gyakran költségesek, és könnyedén előfordulhat, hogy a különböző osztályok egymástól függetlenül tárolják majd saját adataikat.
A klinikai dokumentumoknak (legyen szó adminisztratív adatokról, páciensfeljegyzésekről stb.) gyakran összetett fogalmazása van, aminek értelmezése és feldolgozása időigényes lehet. Az ilyen dokumentumok feldolgozása meglepően komoly kihívás lehet – elég a papíralapú bejegyzések képekként, vagy Word, esetleg PDF fájlokként való tárolására gondolni.

Mi a megoldás?

A digitális dokumentumkezelés segítségével az egészségügyi szervezetek pénzt és időt takaríthatnak meg. Mindez biztonságosabb adattárolást tesz lehetővé és egy helyen, kereshető formában teszi hozzáférhetővé az adatokat az érintettek számára.
A korszerűbb nyelvfelismerő technológiáknak köszönhet már olyan eszközök is elérhetők, amelyeknek az orvosok valós időben diktálhatják le a megjegyzéseiket, és azok intelligensen kiválasztják ezekből a legfontosabb tudnivalókat. Ezek az adatok aztán minden más orvos számára is hozzáférhetők, csökkentve ezzel az emberi kommunikációval járó hibalehetőségeket.