Аналитика здравоохранения - Health care analytics

Аналитика здравоохранения это здравоохранение действия по анализу, которые могут быть предприняты в результате сбора данных из четырех областей здравоохранения; данные о претензиях и расходах, фармацевтический и данные исследований и разработок (НИОКР), клинические данные (собранные из электронные медицинские карты (EHR)), а также данные о поведении и настроениях пациентов (поведение и предпочтения пациентов (розничные покупки, например, данные, полученные в действующих магазинах).[1] Здравоохранение аналитика - это растущая отрасль в США, которая, как ожидается, к 2022 году вырастет до более чем 31 миллиарда долларов.[2] Промышленность фокусируется на областях клинического анализа, финансового анализа, цепочка поставок анализ, а также маркетинг, анализ мошенничества и HR.

Аналитика здравоохранения позволяет изучать закономерности в различных сферах здравоохранения. данные чтобы определить, как можно улучшить клиническую помощь при ограничении чрезмерных расходов.

Роль федерального правительства в ИТ для здравоохранения

Многие федеральные организации активно участвуют в ИТ в сфере здравоохранения. Внутри исполнительной власти сама администрация, Центры услуг Medicare и Medicaid (CMS) и Офис национального координатора медицинских информационных технологий (ONC) имеют стратегические планы и участвуют в определении правил.[3] В рамках законодательной ветви власти несколько комитетов Палаты представителей и Сената проводят слушания и высказывают свое мнение об использовании данных и технологий для снижения затрат и улучшения результатов в здравоохранении.

ONC опубликовал Федеральный стратегический план информационных технологий здравоохранения на 2015-2020 годы.[4] В плане излагаются шаги, которые федеральные агентства предпримут для обеспечения широкого использования информационных технологий здравоохранения (ИТ в здравоохранении) и электронной медицинской информации для улучшения ИТ-инфраструктуры здравоохранения, для развития ориентированного на человека и самоуправляемого здравоохранения, для преобразования системы оказания медицинской помощи и сообществ. здоровье, а также способствовать исследованиям, научным знаниям и инновациям.[5] План предназначен «для внесения ясности в федеральную политику, программы и действия и включает стратегии для согласования требований программы, гармонизации и упрощения нормативных положений, а также направлен на то, чтобы помочь пользователям ИТ в области здравоохранения продвигать обучающуюся систему здравоохранения для улучшения здоровья».[4]

Стратегический план включает несколько ключевых инициатив, использующих несколько стратегий для достижения своих целей. К ним относятся: (1) окончательная доработка и реализация дорожной карты взаимодействия; (2) защита конфиденциальности и безопасности медицинской информации; (3) определение, приоритезация и продвижение технических стандартов; (4) повышение уверенности пользователей и рынка в безопасности и безопасном использовании ИТ для здоровья; (5) развитие национальной коммуникационной инфраструктуры; и (6) сотрудничество между всеми заинтересованными сторонами.[4]

Проблемы для решения

Создание дорожной карты совместимости

Необходимо решить три фундаментальных проблемы: (1) различия в том, как стандарты тестируются и внедряются; (2) различия в том, как заинтересованные стороны в сфере ИТ в сфере здравоохранения интерпретируют и реализуют политики и законодательные требования; и (3) нежелание заинтересованных сторон в сфере ИТ в сфере здравоохранения делиться информацией и сотрудничать таким образом, чтобы это могло способствовать вовлечению потребителей.[5]

ONC работает над разработкой стратегических рекомендаций по обмену медицинской информацией к 2017 году, в которых будут определены и изложены основные ожидания торговых партнеров в отношении обмена медицинской информацией, функциональной совместимости и обмена информацией.[5] Действующие федеральные законы и законы штата запрещают блокировку определенных видов информации только в ограниченных и узких случаях, например, в Медицинское страхование Портативность и Акт об ответственности (HIPAA) или закон о борьбе с отдачей.[5]

Защита конфиденциальности и безопасности

Помимо HIPAA, во многих штатах действуют собственные законы о конфиденциальности, защищающие информацию о здоровье человека. Законы штата, противоречащие HIPAA, как правило, заменяются федеральными требованиями, если не применяется конкретное исключение. Например, если закон штата относится к идентифицируемой информации о здоровье и обеспечивает большую защиту конфиденциальности, то HIPAA не отменяет его. Поскольку законы о конфиденциальности могут различаться от штата к штату, это может создать путаницу среди заинтересованных сторон в сфере ИТ в сфере здравоохранения и затруднить обеспечение соблюдения конфиденциальности.[5]

Установление общих технических стандартов

Использование общих технических стандартов необходимо для беспрепятственного и безопасного перемещения электронной медицинской информации. В то время как некоторые материалы из истории болезни, такие как результаты лабораторных исследований и клинические измерения, легко стандартизируются, другой контент, например, примечания поставщика, может быть труднее стандартизировать. Необходимо определить методы, которые позволят стандартизировать примечания поставщика и другие данные, традиционно «текстовые в произвольной форме».

Программа сертификации ONC HIT[6] удостоверяет, что система соответствует технологическим возможностям, функциональности и требованиям безопасности, принятым HHS. ONC будет оценивать программу на постоянной основе, «чтобы убедиться, что она может удовлетворить и усилить ИТ-приложения и требования в области здравоохранения, которые поддерживают федеральные модели оплаты и альтернативные модели оплаты».[4]

Повышение уверенности в безопасности и безопасное использование ИТ для здоровья

Потребители, поставщики и организации здравоохранения должны быть уверены в том, что используемые ими продукты, системы или услуги ИТ в области здравоохранения не только безопасны, безопасны и полезны, но и что они могут переключаться между продуктами, системами или услугами без потери ценной информации или чрезмерных финансовых затрат. груз. Реализация Федерального стратегического плана в области информационных технологий здравоохранения на 2015-2020 гг., А также Плана действий и надзора за безопасностью пациентов HHS Health IT на 2013 г. Закон о безопасности и инновациях Управления по контролю за продуктами и лекарствами попытаемся решить эти проблемы.[4]

Развитие структуры национальных коммуникаций

Национальная коммуникационная инфраструктура необходима для обеспечения обмена электронной информацией о здоровье между заинтересованными сторонами, включая поставщиков, частных лиц и национальных служб экстренного реагирования. Это также необходимо для предоставления услуг телемедицины или использования мобильных медицинских приложений. «Расширенные, безопасные и доступные высокоскоростные беспроводные и широкополосные услуги, выбор и доступность спектра будут поддерживать обмен и использование электронной информации о здоровье, поддерживать связь, необходимую для оказания медицинской помощи, и поддерживать непрерывность услуг здравоохранения и общественного здравоохранения во время стихийных бедствий. и чрезвычайные ситуации в области общественного здравоохранения ».[4]

Сотрудничество с заинтересованными сторонами

Федеральное правительство в своей роли участника, бенефициара и сотрудника «стремится поощрять новаторов и предпринимателей из частного сектора, а также исследователей к использованию государственных и финансируемых государством данных для создания полезных приложений, продуктов, услуг и функций, которые помогают улучшить здоровье и здравоохранение ». HHS получает средства из Целевого фонда исследований результатов, ориентированных на пациента, для создания потенциала данных для исследований исходов, ориентированных на пациента. По оценкам, HHS получит более 140 миллионов долларов в период с 2011 по 2019 год. Эти средства будут использованы «для создания комплексной, функционально совместимой и устойчивой сетевой инфраструктуры для сбора, связывания и анализа данных из нескольких источников, чтобы облегчить пациенту: ориентированное на результаты исследование ».[4]

Законодательство

Осмысленное использование, Закон о защите пациентов и доступном медицинском обслуживании (ACA) и снижение стоимости хранения данных[7] приводит к тому, что данные о здоровье хранятся, передаются и используются множеством поставщиков, страховых компаний и исследовательских институтов. Существуют опасения по поводу того, как организации собирают, хранят, передают и используют личную информацию, включая вопросы конфиденциальности и конфиденциальности, а также проблемы качества и точности собранных данных. Расширение существующих правил может обеспечить конфиденциальность и безопасность пациентов, чтобы сбалансировать доступ к данным и этические последствия разглашения этих данных.

Баланс интересов - инновации, конфиденциальность и безопасность пациентов

Полная свобода доступа к данным может не обеспечивать наилучшую защиту прав пациентов. Широкие ограничения на сбор данных могут без необходимости ограничить их потенциальную полезность. Помимо сбора данных, существуют опасения относительно риска статистических ошибок,[8] ошибочные выводы или прогнозы, <[9] и неправильное использование результатов.[10] Соответствующая политика может способствовать улучшению процессов, снижению затрат, индивидуализированной медицине и здоровью населения. Кроме того, создание стимулов для поощрения надлежащего использования может решить некоторые проблемы, но также может непреднамеренно стимулировать ненадлежащее использование данных.[11] Наконец, создание стандартов для ИТ-инфраструктуры может способствовать совместному использованию и использованию данных, но эти стандарты необходимо будет пересматривать на регулярной и постоянной основе, поскольку быстрые темпы технологических инноваций приводят к тому, что стандарты и передовые методы быстро устаревают.

Возможные области для решения с помощью законодательства

Ограничение сбора данных

Потребности поставщиков медицинских услуг, государственных учреждений, планов медицинского страхования и исследователей в качественных данных должны быть удовлетворены, чтобы обеспечить адекватное медицинское обслуживание и внести улучшения в систему здравоохранения, при этом обеспечивая право пациентов на неприкосновенность частной жизни. Сбор данных должен быть ограничен необходимостью оказания медицинской помощи и предпочтениями пациента помимо этой помощи. Такие ограничения защитят конфиденциальность пациентов и минимизируют затраты на инфраструктуру для хранения данных. По возможности пациенты должны быть проинформированы о том, какие данные собираются до обращения за медицинскими услугами.[12]

Ограничение использования данных

Расширение доступности больших данных увеличивает риск статистических ошибок,[1] ошибочные выводы и прогнозы,[9] и неправильное использование результатов.[13] Свидетельства поддерживают использование данных для улучшения процессов,[14][15][16] снижение затрат,[17] персонализированная медицина,[18] и общественное здравоохранение.[19] Инновационное использование для индивидуального здоровья[18][20] может нанести вред малообеспеченному населению.[21] Ограничение использования для отказа и исключения предотвращает использование для определения права на получение льгот или ухода и согласовано с другими законами США о борьбе с дискриминацией, такими как Закон о справедливой кредитной отчетности, и согласован с законами о борьбе с дискриминацией, такими как Закон о гражданских правах и Закон о недискриминации в отношении генетической информации.

Создание стимулов для поощрения надлежащего использования

Повышение вертикальной интеграции поставщиков услуг как в государственном, так и в частном секторе[22] создал огромные базы данных электронные медицинские карты.[23] В ACA предоставил Medicare и Медикейд стимулы для поставщиков принять EHR.[12] Крупные медицинские учреждения также имеют внутреннюю мотивацию применять медицинскую аналитику, в основном для снижения затрат за счет профилактического ухода.[24] Политика может увеличить использование данных, стимулируя страховщиков и поставщиков к увеличению отслеживания населения, что улучшает результаты.[11]

Чтобы обеспечить соблюдение нормативных требований, правительство может использовать стимулы, аналогичные тем, которые предусмотрены ACA для Medicare и Medicaid использовать электронные медицинские карты.[12]

Создание стандартов для ИТ-инфраструктуры

Несоответствующая ИТ-инфраструктура, вероятно, ограничивает результаты медицинской аналитики и их влияние на клиническую практику.[10] Установление стандартов гарантирует, что ИТ-инфраструктура, способная хранить большие данные, сбалансирована с учетом доступности, владения и конфиденциальности.[24] Можно было бы изучить новые возможности, такие как частные облака и «виртуальная песочница», состоящая из отфильтрованных данных, разрешенных исследователям, имеющим доступ к песочнице.[10][25] Стандарты способствуют упрощению координации информационного сотрудничества между различными медицинскими и исследовательскими организациями.[10] что приводит к значительному улучшению ухода за пациентами за счет улучшения связи между поставщиками услуг и сокращения дублирования и затрат.

Минимальные стандарты необходимы для баланса конфиденциальности и доступности.[10] Стандартизация помогает улучшить лечение пациентов, облегчая сотрудничество в исследованиях и упрощая общение между поставщиками медицинских услуг.[10] Исследование может дать концепции профилактического ухода, которые могут снизить нагрузку на пациентов и избежать долгосрочных медицинских расходов.

Рекомендации

  1. ^ а б Фань, Цзяньцин; Хан, Фанг; Лю, Хан (2014-06-01). «Проблемы анализа больших данных». Национальный научный обзор. 1 (2): 293–314. arXiv:1308.1479. Дои:10.1093 / nsr / nwt032. ISSN  2095-5138. ЧВК  4236847. PMID  25419469.
  2. ^ «К 2022 году рынок медицинской аналитики достигнет 31 миллиарда долларов». Новости финансов здравоохранения. 2018-08-13. Получено 2019-02-05.
  3. ^ «Энди Славитт осмысленно использует лед; прочтите стенограмму его выступления Дж. П. Моргана». Новости здравоохранения. 2016-01-13. Получено 2017-01-20.
  4. ^ а б c d е ж грамм «Федеральный стратегический план развития информационных технологий здравоохранения на 2015–2020 годы» (PDF). Получено 21 октября 2016.
  5. ^ а б c d е «Обновление 2015 г. для Конгресса по внедрению информационных технологий здравоохранения». dashboard.healthit.gov. Получено 2016-10-22.
  6. ^ "Программа ИТ-сертификации ONC Health | Исследователи и разработчики политики | HealthIT.gov". www.healthit.gov. Получено 2016-10-22.
  7. ^ «Стоимость хранения данных и управления ими: к чему это приведет в 2016 году?». Журнал центра обработки данных. Получено 2016-10-22.
  8. ^ Фань, Цзяньцин; Хан, Фанг; Лю, Хан (2014-06-01). «Проблемы анализа больших данных». Национальный научный обзор. 1 (2): 293–314. arXiv:1308.1479. Дои:10.1093 / nsr / nwt032. ISSN  2095-5138. ЧВК  4236847. PMID  25419469.
  9. ^ а б Доктор философии, Остин Б. Фракт, доктор философии, и Стивен Д. Пайзер (2016-02-16). «Перспективы и опасности больших данных в здравоохранении». Американский журнал управляемой помощи. 22 (2 февраля 2016 г.).
  10. ^ а б c d е ж Роски, Иоахим; Бо-Линн, Джордж В .; Эндрюс, Тимоти А. (2014-07-01). «Создание ценности в здравоохранении с помощью больших данных: возможности и последствия для политики». По вопросам здравоохранения. 33 (7): 1115–1122. Дои:10.1377 / hlthaff.2014.0147. ISSN  0278-2715. PMID  25006136.
  11. ^ а б «IBM: ценность аналитики в здравоохранении». www-935.ibm.com. 2015-12-10. Получено 2016-10-22.
  12. ^ а б c Inc., Advanced Solutions International. «Осуществление Закона о доступном медицинском обслуживании и информация». www.amga.org. Получено 2016-10-22.
  13. ^ "FTC предупреждает о недопустимости использования и неправомерного использования аналитики больших данных | Ассоциация маркетинговых исследований". www.marketingresearch.org. Получено 2016-10-08.
  14. ^ Халифа, Мохамед (01.01.2016). «Использование аналитики здоровья в улучшении работы отделения неотложной помощи». Исследования в области технологий здравоохранения и информатики. 225: 138–142. ISSN  0926-9630. PMID  27332178.
  15. ^ Лю, Хунфан; Каггал, Винод; Элайявилли, Равикумар Командур; Мехраби, Саид; Панкрац, Джошуа; Сон, Сунгван; Ван, Яншань; Ли, Динчэн; Растегар, Маджид Мохарад (23.06.2016). «На пути к обучающейся системе здравоохранения - предоставление знаний в местах оказания медицинской помощи с помощью больших данных и НЛП». Биомедицинская информатика. 2016 (Прил. 1): 13–22. Дои:10.4137 / bii.s37977. ЧВК  4920204. PMID  27385912.
  16. ^ Янке, Александр Т .; Overbeek, Daniel L .; Kocher, Keith E .; Леви, Филип Д. (2016). «Изучение возможностей прогнозной аналитики и больших данных в неотложной помощи». Анналы неотложной медицины. 67 (2): 227–236. Дои:10.1016 / j.annemergmed.2015.06.024. PMID  26215667.
  17. ^ «Электронные книги для iOS - Изучение лабораторных тестов по шаблонам использования с использованием методов аналитики здоровья». Дои:10.3233/978-1-61499-664-4-190. Цитировать журнал требует | журнал = (помощь)
  18. ^ а б Маглаверас, Никос; Килинцис, Василис; Куткиас, Василис; Чуварда, Иоанна (01.01.2016). «Подходы к комплексному уходу и подключенному здоровью с использованием персонализированного здоровья с помощью аналитики больших данных». Исследования в области технологий здравоохранения и информатики. 224: 117–122. ISSN  0926-9630. PMID  27225565.
  19. ^ Разавиан, Наргес; Блеккер, Саул; Шмидт, Энн Мари; Смит-МакЛаллен, Аарон; Нигам, Сомеш; Зонтаг, Дэвид (2015-12-01). «Прогнозирование диабета типа 2 на уровне населения на основе данных заявлений и анализа факторов риска». Большое количество данных. 3 (4): 277–287. Дои:10.1089 / большой.2015.0020. ISSN  2167-6461.
  20. ^ «Отчет FTC содержит рекомендации для бизнеса по расширению использования больших данных | Федеральная торговая комиссия». www.ftc.gov. Получено 2016-10-08.
  21. ^ «Большие данные: инструмент для включения или исключения? Понимание проблем (отчет FTC) | Федеральная торговая комиссия». www.ftc.gov. Получено 2016-10-08.
  22. ^ "Здравоохранение и аналитика - журнал аналитики". Журнал Analytics. 2011-09-04. Получено 2016-10-22.
  23. ^ «Успешное использование: клиническая аналитика - ключ к успеху». Катализатор здоровья. 2013-11-21. Получено 2016-10-22.
  24. ^ а б «Три способа, которыми большие данные улучшают аналитику здравоохранения». Новости здравоохранения. 2015-07-17. Получено 2016-10-22.
  25. ^ Marshall, Deborah A .; Бургос-Лиз, Лина; Пасупати, Калян С .; Падула, Уильям V .; IJzerman, Maarten J .; Вонг, Питер К .; Higashi, Mitchell K .; Энгберс, Иордания; Вибе, Сэмюэл (2016-02-01). «Преобразование системы здравоохранения: интеграция динамического моделирования и больших данных в экономику здравоохранения и исследования результатов». Фармакоэкономика. 34 (2): 115–126. Дои:10.1007 / s40273-015-0330-7. ISSN  1179-2027. PMID  26497003.

дальнейшее чтение

  • Адам Таннер (2017). Наши органы, наши данные: как компании зарабатывают миллиарды на продаже наших медицинских записей. Beacon Press. ISBN  978-0807033340.

внешняя ссылка