Presisjonshelsetjenester stammer fra presis diagnose. Siden allopati er evidensbasert, koker denne presisjonen ned til den mest nøyaktige og oppdaterte registreringen av symptomer og alle små data som kan hjelpe til med å styrke diagnosen.
Slike data og slutninger ble tidligere registrert og administrert i papirbaserte filer lagret offline. Digitalisering banet vei for EPJ-data (Electronic Health Records) og gjorde tilgang til pasientdata mer tilgjengelig for klinikere og leger.
Til tross for fremveksten av EPJ-data, helsetjenester interessenter observerte fortsatt skjulte data da pasienter besøker ikke bare flere leger, men allierte sentre som apotek, diagnostiske sentre og mer. Hver interaksjon innebærer modifikasjon av eksisterende data, som neste lege eller lege skal vite.
For å effektivisere alt dette og gi demokratisk tilgang til pasientbehandling er inntoget av longitudinelle pasientdata. I denne artikkelen vil vi utforske i dybden hva dette betyr, hvordan det fungerer, fordelene, utfordringene og mer.
Hva er longitudinelle pasientdata?
Enkelt sagt er dette en sammenstilling av en persons helsespesifikke informasjon over en lengre periode. Det muliggjør registering og sporing av nøkkelaspekter som:
Helsetilstanden til den enkelte
Sykdomsprogresjon og bedring
Risikofaktorer
Behandlingsresultater
Effekt av inngrep overtid
Andre interaksjoner: ER-besøk, resepter, medisiner, etc
Effekten av longitudinelle data i helsedatabehandling
Kvaliteten på helsetjenester er direkte proporsjonal med tilgjengeligheten av fullstendige, nøyaktige og oppdaterte data. Dette legger grunnlaget for at kliniske og helsefaglige eksperter kan tilby personlig tilpasset pasientbehandling. For å bryte ned de betydelige fordelene med longitudinelle data, her er en rask liste.
Optimaliser pasientsikkerheten
Pasientsikkerhet er av avgjørende betydning i helsevesenet. Mens fokus først og fremst bør være på å behandle eksisterende bekymringer eller underliggende sykdommer, bør oppmerksomhet også rettes mot å eliminere risikoer som stammer fra potensielle legemiddelinteraksjoner, allergier og motstandere.
Siden longitudinelle data dokumenterer en pasients helsereise over tid, gir det interessenter et fugleperspektiv av tidligere interaksjoner og observasjoner. Dette gjør dem i stand til å endre sine behandlingsprosedyrer og protokoller deretter.
Effektiv behandling av kroniske sykdommer
En rapport fra 2023 avslører at forekomsten av kroniske sykdommer i Indiske byområder er 29 %. Kroniske sykdommer som hjertesykdommer, diabetes, fedme, epilepsi, autoimmune tilstander og mer stammer fra livsstilsalternativer, genetikk og forskjellige andre faktorer.
Slike forhold krever konsekvent sporing og overvåking av pasientens helse. Medisiner og doser avhenger alltid av nylige observasjoner og intervensjoner. Tilgjengeligheten av longitudinelle data muliggjør optimalisering av behandlingen, bedre sporing av sykdomsprogresjon og økt effektivitet av behandling og medikamenttilnærminger.
Strømlinjeform helsetjenester
Bortsett fra kliniske fordeler, er det flere operasjonelle fordeler også. Longitudinelle data gir mulighet for optimal ressursutnyttelse og strømlinjeformede helsetjenester. Dessuten hjelper det også pasienter med å spare betydelige utgifter ved å eliminere behovet for overflødige tester og rapporter.
Hjelp til forskning og kliniske studier
Longitudinelle data går utover å være bare en dokumentasjonsprosedyre. Det er et betydelig grunnlag for å
- Avansert og videre medisinsk forskning
- Hjelpe offentlige organer med å formulere passende helsestrategier
- Fordel epidemiologiske studier
- Gi datarike depoter for å utføre lufttette kliniske studier og mer
- Aktiver utviklingen av Healthcare AI-systemer
Utfordringer med å etablere longitudinelle data
Fordelene er lovende og effekten er betydelig. Denne nisjeprosessen er imidlertid ikke uten utfordringer og flaskehalser.
Datafragmentering
En av de viktigste bekymringene ved å lage data på tvers av pasienthelsereiser er de forskjellige EPJ-systemene og modulene. Det er en sterk frakobling mellom EPJ-systemer distribuert på tvers av forskjellige virksomheter, noe som fører til spredte data.
Slik fragmentering av data gjør det vanskelig å øyeblikkelig oppdatere og dele pasientdata etter hvert besøk eller interaksjon. Med fremveksten av bekymringer om personvern for helsetjenester og mandater som GDPR og HIPAA, data avidentifikasjon og tokenisering legge til et nytt lag til allerede eksisterende kliniske og operasjonelle arbeidsflyter.
Mangel på standardisert datakvalitet og struktur
Overlappende med aspektet at flere helsepersonell og virksomheter distribuerer forskjellige EPJ-systemer, er registreringspraksis, filsystemer, formater og terminologier forskjellige fra en post til en annen. Denne mangelen på standardisering forhindrer øyeblikkelig synkronisering av pasientdata på skyen eller et sentralisert system.
Diverse faktorer
Bortsett fra disse, er det også sjanser for at pasienter ikke helt avslører symptomene eller tilstandene sine. Slik frivillig eller ufrivillig tilbakeholdelse av informasjon skjever hele prosessen.
Et annet kritisk aspekt dreier seg om den økonomiske byrden som følger med å styrke digitale transformasjonsinitiativer og utgifter til teknisk og digital infrastruktur for å muliggjøre sømløs dataregistrering og sporing.
Longitudinelle data: Den transformative ressursen i helsevesenet
Tilgjengeligheten av tilstrekkelige longitudinelle pasientdata gjør det også mulig for helseeksperter å søke hjelp fra nisjeteknologier som Healthcare AI-systemer. Gjennom simuleringer og datavitenskapelige teknikker som foreskrivende og prediktiv analyse, kan risiko for å utvikle sykdommer, forutsi sykdommer 5 eller 10 år fremover basert på pasienthistorie og livsstilsvalg og mer studeres og avsløres.
Når det er sagt, handler det ikke bare om å gjøre teknologien tilgjengelig. Det koker også ned til å komme sammen av helseinstitusjoner og interessenter for å samarbeide om utveksling av helsedata og trene sine ansatte og kollegaer ofte i dette for å fremme denne prosessen på et mer kulturelt nivå.
Vi tror at vi fremover vil være vitne til bemerkelsesverdige fremskritt innen datautveksling og dataregistreringsmetodologier.
Og hvis du jobber med en slik visjon eller bygger futuristiske Healthcare AI-modeller, vil vårt arkiv med etisk hentede avidentifiserte pasientdata tjene som kvalitets-AI-treningsdatasett. Vi håper denne bloggen gir deg tilstrekkelig klarhet i hva longitudinelle data er. Ta kontakt med oss i dag for å utforske omfanget av datainnkjøp for dine AI-visjoner.
