EHR: Большие данные спешат на помощь?

«Это птица, это самолет, это… БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ!»

Если вы работаете в сфере ИТ в сфере здравоохранения, то вы, вероятно, можете ощутить почти супергеройский трепет, связанный с концепцией «больших данных».

Электронные медицинские карты, при правильном использовании, могут быть ценными инструментами в создании огромного количества электронной информации о пациентах, называемой большими данными - модным словом, которое в наши дни довольно часто встречается в кругах ИТ-специалистов в области здравоохранения. По мнению профессиональных аналитиков и блоггеров, большие данные - это знамя, под которым авангард информационных технологий в сфере здравоохранения приведет наше общество к более яркому и утопическому видению здравоохранения, ориентированного на пациентов. Несмотря на опасения, что стоимость электронных медицинских карт может привести к увеличению медицинских счетов страны , именно ожидаемая отдача от больших данных (при условии стандартизованного использования EHR) позволяет авангарду двигаться вперед.

Так что же такое «большие данные» и как ваша больница или практика вписываются в это более широкое видение будущего здравоохранения? Действительно ли вся эта шумиха стоит вашего драгоценного времени и ресурсов?

История происхождения больших данных

Укус радиоактивного паука? Нет.

Согласно индексу Healthcare IT , большие данные - это:

«Термин, используемый для обозначения огромных объемов информации, которая может быть интерпретирована аналитиками для обзора тенденций или закономерностей».

По сути, это огромные объемы информации, агрегированные из нескольких источников для создания пула… ну, данных. Название довольно интуитивно понятное. Большие данные распространены в других отраслях, но в последнее время они становятся все более заметными в исследованиях в области здравоохранения.

Согласно интервью с Джейком Порвеем, основателем Datakind , в следующие два года будет создано больше данных, чем за всю историю человеческого учета. Данные сейчас затрагивают жизнь каждого. Но до здравоохранения еще не все. Хотя объем данных уже идет за волнами, необходимо найти более эффективные способы управления ими и сделать их пригодными для использования клиницистами.

Даже небольшие компании, использующие самые основные функции EHR, вносят свой вклад в эту приливную волну создания данных. Надеемся, что в ближайшие годы эта информация будет использоваться для более эффективного и инновационного ухода за пациентами, чем когда-либо прежде.

Сверхспособности больших данных

Что именно могут делать большие данные?

В статье, опубликованной New York Times Питер Джарет объясняет, как большие данные из электронных медицинских записей могут подтверждать или опровергать гипотезы, что позволяет практикующим врачам быстро анализировать типы исследовательских вопросов, которые часто возникают в клинической практике. Рандомизированные клинические испытания (РКИ) являются золотым стандартом клинических исследований, но у них есть два недостатка: количество и время. Три четверти исследователей не набирают целевое количество испытуемых; Даже самые успешные испытания занимают от замысла до окончательного анализа и публикации от шести до восьми лет. Большие данные могут ускорить эти испытания. Основываясь на своих критериях для данных, исследователи могут оценить осуществимость исследования и убедиться в наличии достаточного количества подходящих участников. Интеллектуальный анализ данных также может ускорить клинические испытания, помогая быстрее набирать подходящих пациентов для исследования.

Большие данные способствуют усилению постмаркетингового фармаконадзора (громкое слово, от которого я не мог отказаться). Фармаконадзор означает, что новые побочные эффекты или побочные эффекты лекарственного средства могут быть более быстро и легко обнаружены в группах населения, которым это лекарство вводилось. Например, в недавнем отчете доктора Русса Б. Альтмана и доктора Николаса Татонетти было обнаружено значительное повышение уровня сахара в крови у пациентов, которые одновременно принимали паксил, антидепрессант, и правастатин, препарат, снижающий уровень холестерина. При приеме по отдельности ни один из этих препаратов не вызывал этого побочного эффекта. Два доктора смогли провести исследование полностью с данными, уже полученными из трех разных исследовательских больниц.

«Нам не нужно было проводить клинические испытания, - сказал доктор Альтман New York Times , - нам не нужно было регистрировать ни одного объекта исследования».

Исследования, проводимые в основном с использованием больших данных, не могут заменить РКИ. Однако это открывает новые возможности и более широкую область знаний, чем когда-либо прежде. Это вопрос количества или качества собранных данных. РКИ содержат тщательно контролируемую научно собранную информацию. Он служит другим потребностям медицинского исследовательского сообщества. С другой стороны, большие данные очень быстро предоставляют большой объем информации. Это похоже на Невероятный Халк медицинских ИТ-инструментов - без контроля, но чрезвычайно эффективный, если направить его.

"С большой властью приходит большая ответственность."

И эта фраза применима не только к Человеку-пауку. В настоящее время наибольший протест против больших данных вызывает озабоченность по поводу конфиденциальности. Как и Бэтмен в «Темном рыцаре» , есть некоторые опасения, что большие данные обладают слишком большим потенциалом, чтобы нарушить конфиденциальность как граждан, так и пациентов.

Деидентификация кажется необходимой для защиты пациентов, не отвлекая от большого количества данных о пациентах. Однако это несовершенное решение, потому что всегда существует опасность того, что один и тот же пациент появится в нескольких базах данных, что подорвет достоверность данных. В этой области информатики здравоохранения продолжаются улучшения.

Большинство экспертов, похоже, согласны с тем, что выгоды от больших данных перевешивают риски. И от интеллектуального анализа данных пути назад уже нет. Данные - это часть того, как мы используем технологии сейчас, и в ближайшие годы их будет трудно игнорировать, особенно с учетом всего того хорошего, что они могут дать.

Быть героем

Как вы можете помочь Big Data спасти мир здравоохранения? Конечно, установив EHR. Что еще более важно, убедитесь, что устанавливаемая вами EHR поддерживает HIE (обмен медицинской информацией). HIE - ключ к достижению видения больших данных. Подключение к HIE означает, что ваша практика может начать распространять данные в медицинское сообщество. На местном уровне HIE важны для здоровья и удобства пациента, поэтому данные пациента могут быть переданы от врача первичного звена к специалисту (и наоборот), что сокращает количество избыточной информации и тестов. Эта мелкомасштабная совместимость проложит путь для крупномасштабного облачного хранилища, которое будет необходимо для того, чтобы большие данные полностью раскрыли свой потенциал. HIE подчеркивает способность EHR к сотрудничеству. Сотрудничество - это игра в сфере больших данных в здравоохранении.

Помогите Big Data перебить злодея и проложить путь к лучшему здравоохранению!