Penjagaan kesihatan ketepatan berpunca daripada diagnosis yang tepat. Memandangkan allopathy adalah berasaskan bukti, ketepatan ini berpunca kepada rakaman simptom yang paling tepat dan terkini serta sebarang data minit yang boleh membantu dalam mengukuhkan diagnosis.
Data dan inferens sedemikian telah direkodkan dan diuruskan lebih awal dalam fail berasaskan kertas yang disimpan di luar talian. Pendigitalan membuka jalan untuk data EHR (Rekod Kesihatan Elektronik) dan menjadikan akses kepada data pesakit lebih mudah diakses oleh doktor dan doktor.
Walaupun kebangkitan Data EHR, penjagaan kesihatan pihak berkepentingan masih memerhati data tersenyap semasa pesakit melawat bukan sahaja berbilang doktor tetapi pusat bersekutu seperti farmasi, pusat diagnostik dan banyak lagi. Setiap interaksi melibatkan pengubahsuaian data sedia ada, yang sepatutnya diketahui oleh doktor atau doktor seterusnya.
Untuk menyelaraskan semua ini dan memberikan akses demokratik kepada penjagaan pesakit adalah kemunculan data pesakit membujur. Dalam artikel ini, kami akan meneroka secara mendalam tentang maksud ini, cara ia berfungsi, faedahnya, cabarannya dan banyak lagi.
Apakah Rekod Kesihatan Membujur?
Rekod kesihatan membujur IA ialah akaun terperinci tentang sejarah perubatan pesakit dari semasa ke semasa. Contohnya, ia termasuk data daripada lawatan doktor, rawatan dan ubat-ubatan, membantu doktor melihat gambaran besar untuk penjagaan yang lebih baik.
Status kesihatan individu
Perkembangan dan pemulihan penyakit
Faktor-faktor risiko
Hasil rawatan
Kesan intervensi lebih masa
Interaksi lain: Lawatan ER, preskripsi, ubat-ubatan, dsb
Kesan Data Membujur Dalam Pengurusan Data Penjagaan Kesihatan
Kualiti penyampaian penjagaan kesihatan adalah berkadar terus dengan ketersediaan data yang lengkap, tepat dan dikemas kini. Ini meletakkan asas untuk pakar klinikal dan penjagaan kesihatan untuk menawarkan penjagaan pesakit yang diperibadikan. Untuk memecahkan yang penting kelebihan data kesihatan membujur, berikut ialah senarai ringkas.
Optimumkan Keselamatan Pesakit
Keselamatan pesakit adalah sangat penting dalam penjagaan kesihatan. Walaupun tumpuan harus diberikan terutamanya pada merawat kebimbangan sedia ada atau penyakit asas, perhatian juga harus diberikan untuk menghapuskan risiko yang berpunca daripada potensi interaksi ubat, alahan dan musuh.
Memandangkan data membujur mendokumenkan perjalanan kesihatan pesakit dari semasa ke semasa, ia memberikan pandangan mata kepada pihak berkepentingan tentang interaksi dan pemerhatian sebelumnya. Ini membolehkan mereka mengubah suai prosedur dan protokol rawatan mereka dengan sewajarnya.
Pengurusan Penyakit Kronik yang Cekap
Laporan dari 2023 mendedahkan bahawa kelaziman penyakit kronik di Kawasan bandar India ialah 29%. Berpunca daripada pilihan gaya hidup, genetik dan pelbagai faktor lain, penyakit kronik seperti penyakit jantung, diabetes, obesiti, epilepsi, keadaan autoimun dan banyak lagi adalah banyak.
Keadaan sedemikian memerlukan pengesanan dan pemantauan yang konsisten terhadap kesihatan pesakit. Ubat-ubatan dan dos bergantung selalu pada pemerhatian dan intervensi terkini. Ketersediaan data membujur membolehkan pengoptimuman rawatan, penjejakan yang lebih baik terhadap perkembangan penyakit, dan peningkatan keberkesanan rawatan dan pendekatan ubat.
Memperkemas Perkhidmatan Penjagaan Kesihatan
Selain daripada kelebihan klinikal, terdapat beberapa faedah operasi juga. Data membujur membolehkan penggunaan sumber optimum dan perkhidmatan penjagaan kesihatan yang diperkemas. Selain itu, ia juga membantu pesakit menjimatkan perbelanjaan yang besar dengan menghapuskan keperluan untuk ujian dan laporan yang berlebihan.
Bantuan Dalam Penyelidikan & Ujian Klinikal
Data membujur melangkaui prosedur dokumentasi semata-mata. Ia adalah asas yang kukuh untuk
- Penyelidikan perubatan lanjutan dan lanjutan
- Membantu badan kerajaan merangka strategi kesihatan yang sesuai
- Manfaat kajian epidemiologi
- Sediakan repositori yang kaya dengan data untuk menjalankan ujian klinikal kedap udara dan banyak lagi
- Dayakan pembangunan sistem AI Penjagaan Kesihatan
[Baca juga: 22 Set Data Penjagaan Kesihatan Percuma dan Terbuka untuk Pembelajaran Mesin]
Cabaran Dalam Data Pesakit Membujur
Faedahnya menjanjikan dan impaknya amat ketara. Walau bagaimanapun, proses khusus ini bukan tanpa cabaran dan kesesakan.
Pecahan Data
Salah satu kebimbangan utama dalam membuat data merentasi perjalanan kesihatan pesakit ialah sistem dan modul EHR yang berbeza. Terdapat pemutusan hubungan yang nyata antara sistem EHR yang digunakan di seluruh pertubuhan yang berbeza, yang membawa kepada data yang berselerak.
Pemecahan data sedemikian menyukarkan untuk mengemas kini dan berkongsi data pesakit serta-merta selepas setiap lawatan atau interaksi. Dengan peningkatan kebimbangan dan mandat privasi data penjagaan kesihatan seperti GDPR dan HIPAA, data nyah pengenalan dan tokenisasi tambah satu lagi lapisan pada aliran kerja klinikal dan operasi sedia ada.
Kekurangan Kualiti dan Struktur Data Terpiawai
Bertindih dengan aspek bahawa pelbagai penyedia penjagaan kesihatan dan pertubuhan menggunakan sistem EHR yang berbeza, amalan rakaman, sistem fail, format dan istilah berbeza dari satu rekod ke rekod yang lain. Kekurangan penyeragaman ini menghalang penyegerakan serta-merta data pesakit pada awan atau sistem terpusat.
Pelbagai Faktor
Selain daripada ini, terdapat juga kemungkinan pesakit tidak mendedahkan gejala atau keadaan mereka sepenuhnya. Penahanan maklumat secara sukarela atau tidak sukarela itu memesongkan keseluruhan proses.
Satu lagi aspek kritikal berkisar pada beban kewangan yang datang dengan pengukuhan inisiatif transformasi digital dan perbelanjaan untuk infrastruktur teknikal dan digital untuk membolehkan rakaman dan penjejakan data yang lancar.
[Baca juga: Menyahmistifikasi Data Berstruktur Dan Tidak Berstruktur Dalam Penjagaan Kesihatan]
Data Kesihatan Membujur: Aset Transformatif Dalam Ruang Penjagaan Kesihatan
Ketersediaan data pesakit longitudinal yang mencukupi juga membolehkan pakar penjagaan kesihatan mendapatkan bantuan teknologi khusus seperti sistem AI Penjagaan Kesihatan. Melalui simulasi dan teknik sains data seperti analitik preskriptif dan ramalan, risiko mendapat penyakit, meramal penyakit 5 atau 10 tahun ke hadapan berdasarkan sejarah pesakit dan pilihan gaya hidup dan banyak lagi boleh dikaji dan didedahkan.
Dengan itu, ia bukan sekadar menyediakan teknologi. Ia juga berpunca daripada penggabungan institusi penjagaan kesihatan dan pihak berkepentingan untuk bekerjasama dalam pertukaran data penjagaan kesihatan dan melatih kakitangan dan rakan sekerja mereka dengan kerap mengenai perkara ini untuk memupuk proses ini pada tahap yang lebih budaya.
Kami percaya bahawa pada masa hadapan, kami akan menyaksikan kemajuan yang luar biasa dalam pertukaran data dan metodologi rakaman data.
Dan jika anda sedang mengusahakan satu visi sedemikian atau membina model AI Penjagaan Kesihatan yang futuristik, repositori kami bagi data pesakit yang tidak dikenal pasti dari sumber beretika akan berfungsi sebagai set data latihan AI yang berkualiti. Kami berharap blog ini memberi anda kejelasan yang mencukupi tentang apa itu data membujur. Hubungi kami hari ini untuk meneroka skop perolehan data untuk visi AI anda.
