Præcisionssundhedspleje udspringer af præcis diagnose. Da allopati er evidensbaseret, koger denne præcision ned til den mest nøjagtige og ajourførte registrering af symptomer og enhver minutdata, der kan hjælpe med at styrke diagnosen.
Sådanne data og konklusioner blev tidligere registreret og administreret i papirbaserede filer gemt offline. Digitalisering banede vejen for EPJ-data (Electronic Health Records) og gjorde adgangen til patientdata mere tilgængelig for klinikere og læger.
På trods af fremkomsten af EPJ-data, sundhedsvæsen interessenter observerede stadig skjulte data, da patienter besøger ikke kun flere læger, men allierede centre såsom apoteker, diagnostiske centre og mere. Hver interaktion involverer ændring af eksisterende data, som den næste læge eller læge formodes at vide.
At strømline alt dette og give demokratisk adgang til patientbehandling er fremkomsten af longitudinelle patientdata. I denne artikel vil vi gå i dybden med, hvad dette betyder, hvordan det virker, dets fordele, udfordringer og mere.
Hvad er longitudinelle patientdata?
I enkleste vendinger er dette en kompilering af en persons helbredsspecifikke information over en længere periode. Det muliggør registrering og sporing af nøgleaspekter såsom:
Den enkeltes helbredstilstand
Sygdomsprogression og bedring
Risikofaktorer
Behandlingsresultater
Effekt af indgreb overarbejde
Andre interaktioner: skadestuebesøg, recepter, medicin mv
Effekten af longitudinelle data i sundhedsdatahåndtering
Kvaliteten af leveringen af sundhedsydelser er direkte proportional med tilgængeligheden af komplette, nøjagtige og opdaterede data. Dette lægger grundlaget for, at kliniske eksperter og sundhedseksperter kan tilbyde personlig patientpleje. For at nedbryde de væsentlige fordele ved longitudinelle data, er her en hurtig liste.
Optimer patientsikkerheden
Patientsikkerhed er af afgørende betydning i sundhedsvæsenet. Mens fokus primært bør være på behandling af eksisterende bekymringer eller underliggende sygdomme, bør man også være opmærksom på at eliminere risici som følge af potentielle lægemiddelinteraktioner, allergier og modstandere.
Da longitudinelle data dokumenterer en patients helbredsrejse over tid, giver det interessenter et fugleperspektiv af tidligere interaktioner og observationer. Dette sætter dem i stand til at ændre deres behandlingsprocedurer og protokoller i overensstemmelse hermed.
Effektiv behandling af kroniske sygdomme
En rapport fra 2023 afslører, at forekomsten af kroniske sygdomme i Indiske byområder er 29 %. Kroniske sygdomme som hjertesygdomme, diabetes, fedme, epilepsi, autoimmune tilstande og meget mere stammer fra livsstilsmuligheder, genetik og forskellige andre faktorer.
Sådanne tilstande kræver konsekvent sporing og overvågning af patientens helbred. Medicin og dosering afhænger uvægerligt af nylige observationer og indgreb. Tilgængeligheden af longitudinelle data muliggør optimering af behandlingen, bedre sporing af sygdomsprogression og øget effektivitet af behandling og lægemiddeltilgange.
Strømline sundhedsydelser
Udover kliniske fordele er der også flere driftsmæssige fordele. Longitudinelle data giver mulighed for optimal ressourceudnyttelse og strømlinede sundhedsydelser. Derudover hjælper det også patienter med at spare betydelige udgifter ved at eliminere behovet for overflødige tests og rapporter.
Hjælp til forskning og kliniske forsøg
Longitudinelle data rækker ud over at være blot en dokumentationsprocedure. Det er et væsentligt grundlag at
- Avanceret og yderligere medicinsk forskning
- Hjælp statslige organer med at formulere passende sundhedsstrategier
- Fordel epidemiologiske undersøgelser
- Lever datarige arkiver til at udføre lufttætte kliniske forsøg og mere
- Aktiver udviklingen af Healthcare AI-systemer
Udfordringer ved at etablere longitudinelle data
Fordelene er lovende, og virkningen er betydelig. Denne nicheproces er dog ikke uden sine udfordringer og flaskehalse.
Datafragmentering
En af de primære bekymringer ved fremstilling af data på tværs af patientsundhedsrejser er de forskellige EPJ-systemer og moduler. Der er en skarp afbrydelse mellem EPJ-systemer, der er implementeret på tværs af forskellige virksomheder, hvilket fører til spredte data.
En sådan fragmentering af data gør det vanskeligt øjeblikkeligt at opdatere og dele patientdata efter hvert besøg eller interaktion. Med stigningen i bekymringer og mandater om beskyttelse af sundhedsdata, såsom GDPR og HIPAA, vil data afidentifikation og tokenisering tilføje endnu et lag til allerede eksisterende kliniske og operationelle arbejdsgange.
Mangel på standardiseret datakvalitet og struktur
Overlappende med det aspekt, at flere sundhedsudbydere og institutioner implementerer forskellige EPJ-systemer, er registreringspraksis, filsystemer, formater og terminologier forskellige fra en post til en anden. Denne mangel på standardisering forhindrer øjeblikkelig synkronisering af patientdata på skyen eller et centraliseret system.
Forskellige faktorer
Bortset fra disse er der også chancer for, at patienter ikke helt afslører deres symptomer eller tilstande. En sådan frivillig eller ufrivillig tilbageholdelse af information skævvrider hele processen.
Et andet kritisk aspekt drejer sig om den økonomiske byrde, der følger med at styrke digitale transformationsinitiativer og udgifter til teknisk og digital infrastruktur for at muliggøre problemfri dataregistrering og sporing.
Longitudinelle data: Det transformative aktiv i sundhedsområdet
Tilgængeligheden af tilstrækkelige longitudinelle patientdata giver også sundhedseksperter mulighed for at søge hjælp fra nicheteknologier såsom Healthcare AI-systemer. Gennem simuleringer og datavidenskabelige teknikker såsom præskriptiv og prædiktiv analyse, kan risici for at udvikle sygdomme, forudsige sygdomme 5 eller 10 år frem baseret på patienthistorie og livsstilsvalg og mere studeres og afsløres.
Når det er sagt, handler det ikke kun om at gøre teknologien tilgængelig. Det bunder også i mødet mellem sundhedsinstitutioner og interessenter for at samarbejde om udveksling af sundhedsdata og uddanne deres personale og samarbejdspartnere ofte i dette for at pleje denne proces på et mere kulturelt plan.
Vi tror på, at vi fremover vil opleve bemærkelsesværdige fremskridt inden for dataudveksling og dataregistreringsmetoder.
Og hvis du arbejder på en sådan vision eller bygger futuristiske Healthcare AI-modeller, vil vores lager af etisk fremskaffede afidentificerede patientdata fungere som kvalitets-AI-træningsdatasæt. Vi håber, at denne blog giver dig tilstrækkelig klarhed over, hvad longitudinelle data er. Kontakt os i dag for at udforske omfanget af dataindkøb til dine AI-visioner.
