医疗保健IT的6个大数据分析用例

要利用医疗保健组织拥有的PB级患者数据,需要从旧系统中提取数据,对其进行规范化,然后构建可以理解的应用程序。那'这是一项艰巨的任务,但是实现这一目标的设施可以学到很多东西。

波士顿—医疗数据的数字化程度不断提高,这意味着组织通常每年需要向数据中心添加价值TB的患者记录。

目前,大部分非结构化数据都处于未使用状态,并且出于监管目的已将其大部分(如果不是全部)保留下来。但是,作为开幕式的演讲者 医学信息学世界 大会建议,一点点的数据分析知识将大有帮助。

这并不容易,因为 医疗IT技能 远远超过了能够填补职位空缺的工人的供应,但是更好地掌握这些数据意味着更多地了解个体患者以及大批患者,并知道如何使用该信息来提供更好,更有效和更便宜的护理。

这是六个如何使用医疗保健的真实示例 大数据分析.

1.放弃食谱,转向循证医学

食谱医学 指对所有出现类似症状的急诊患者进行相同测试的做法。这是有效的,但是很少有效。作为ED医师和Lean Wan的合著者Leana Wan博士 当医生不听说道:“让我们的患者因胆结石疼痛而被'排除'心脏病发作并不能帮助任何人。”

约翰·哈兰卡博士波士顿贝丝以色列女执事医疗中心首席信息官表示,即使是从竞争的机构中访问患者数据,也有助于护理人员采取循证医学方法。为此,Beth Israel正在推出一种智能手机应用程序,该应用程序使用基于Web的拖放UI,以使护理人员可以自助访问2亿个数据点(约200万患者)。

诚然, 健康信息交流 Halamka说,获取患者数据所必需的过程并不容易。即使有数据,分析也可能很复杂。一个电子健康记录(EHR)系统称其为“高血压”,另一个称其为“高血压”,第三个称“高血压”。为了解决这个问题,Beth Israel正在使用 SNOMED CT标准。除了标准化的好处外,使用SNOMED CT还可以使数据更易于搜索,从而有助于研究查询过程。

2.给每个人参加的机会

医学界的生物医学信息学副中心主任伦纳德·达沃利奥(Leonard D'Avolio)说,没有研究就不可能成功地进行医学实践,但是研究过程本身存在缺陷。 魔方 在美国退伍军人事务部内。他说,随机对照试验可以持续很多年,花费数百万美元,而观察性研究则可能遭受固有的偏见。

弗吉尼亚州的补救办法是 百万退伍军人计划,这是一项自愿性研究计划,该计划使用血液样本和来自美国退伍军人的其他健康信息来研究基因如何影响一个人的健康。达沃里奥说,到目前为止,已有15万退伍军人报名参加。

弗吉尼亚州的3,300名研究人员及其医院学术附属机构可以获取所有数据。他说,其想法是将临床试验嵌入到VA EHR系统VistA中,然后将数据用于增强临床决策支持。

3.构建使EHR“智能”的应用程序

临床分析软件供应商的创始人John D'Amore说,数据仓库很棒 信息量度,但它在医疗保健方面等同于大型战舰,但价格昂贵,并不适合许多类型的战斗。最好使用易于构建的轻型无人机(在本例中为应用程序)来完成特定任务。

为此,您需要符合以下条件的记录: 护理连续性(CCD)标准。一种 认证的EHR 必须能够生成CCD文件,并且通常以患者护理摘要的形式完成。此外,D'Amore说,您还需要使用SNOMED CT以及 LOINC 使您的术语标准化。

共同主持人Echoing Halamka 迪恩·西蒂格(Dean Sittig),教授 生物医学信息学院 休斯顿的德克萨斯大学健康科学中心的大学承认这并不容易。第1阶段 有意义的使用,即鼓励使用EHR的政府激励计划,仅使对护理摘要交换的测试成为可选项,目前只有不到25%的医院这样做。

Sittig说,无法或EHR,健康和保健应用程序之间进行通信是“重大限制”。 D'Amore补充说,这是供应商将在2014年开始有意义使用的第二阶段时学习的艰难方法。

也就是说,CCD文件中可用的数据可以通过多种方式使用,D'Amore说,范围从可以减少医院再次入院的预测分析到数据挖掘规则,该规则可以查看以前就诊的患者图表以填补当前的空白图表。他补充说,后一种情况已被证明几乎可以使记录在病历中的问题数量增加一倍。

4.“家庭”数据以改善公共卫生报告,研究

有意义使用的第2阶段要求组织向公共卫生机构提交综合征监测数据,免疫登记和其他信息。印第安纳大学健康信息学助理教授,美国国家科学研究院的研究科学家Brian Dixon说。 再生研究所,通过将原始患者数据映射到LOINC和SNOMED CT以及执行实时操作,提供了一个很好的机会来“标准化”原始患者数据 自然语言处理 并使用诸如 可通知状态检测器 确定哪些条件值得报告。

Dixon将此过程与 新石器时代革命 这是指大约12,000年前从狩猎采集者向农业社会的转变。医疗机构不再需要寻找和收集数据;他说,现在的挑战是驯化和驯服数据,以供信息学家提供和控制。

除了满足法规要求之外,此过程的好处还包括考虑了人口统计学信息的研究以及与特定治疗方法相关的推论测试。 Dixon指出,这消除了公共卫生机构经常必须打给已经负担沉重的医疗机构的电话的记录中的空白。作为回报,医生从公共卫生机构那里获得的社区数据将足够强大,以提供Dixon所称的“人口健康决策支持”。

5.使医疗保健IT供应商阐明SOA战略

MBS Services的常务董事兼首席医学官Mark Dente博士建议医疗保健组织“以您可以负担的任何水平汇总临床数据,然后对这些数据进行标准化(如上文所述”)。他说,这种标准化数据集的能力在一定程度上解释了Kaiser Permanente和Intermountain Healthcare等提供商的成长和成功。

为此,您需要创建模块和应用程序,例如D'Amore描述的模块和应用程序。这通常需要将当代数据集链接到旧版IT体系结构。的 腮腺炎 Dente说,最初设计于1966年的编程语言已经很好地满足了医疗保健部门的数据处理需求,但是数据提取却很困难。

Dente说,面向服务的体系结构就是答案,因为它可以构建为承载当今和未来的数据集,而这些数据集来自企业甚至都不知道的来源。 (这可能从个人医疗设备到病人的杂货店奖励卡不等。)Dente说,向供应商挑战其SOA策略,并要警惕那些没有SOA策略的供应商。

6.使用免费的公共卫生数据进行明智的战略规划

卫生保健组织的主管Les Jebson说,医疗保健组织的战略计划常常诉诸于对竞争市场的反应,并“建立并会来”的心态。 糖尿病卓越中心 在佛罗里达大学学术健康系统中。采取更主动的方法只需要一些编程知识即可。

佛罗里达大学使用Google地图和免费的公共卫生数据,根据人口增长,慢性病发病率等多种因素为市政当局创建了热点地图,并将这些因素与这些地区的医疗服务进行了比较。杰布森说,与内部数据合并后,战略规划既在视觉上变得引人注目(对C级主管至关重要)又对目标(对人口健康管理至关重要)。

例如,通过此地图,该大学发现了​​佛罗里达州三个乳腺癌筛查服务不足的县,因此相应地对其流动护理单位进行了重定向。

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