اتخاذ قرارات مدروسة باستخدام تحليلات الرعاية الصحية

الخدمات المعروضة هي أمثلة على ما يُقدّم في حالات مُحدّدة. ُيُصمّم كل جهاز/منتج طبي ليوافق اللوائح التنظيمية للمنطقة الجغرافية المُستخدَم فيها. ومع ذلك، لا يمكننا ضمان توفرها أو امتثالها في أي مناطق أخرى. وقد تكون التعديلات المحلية ضرورية لتلبية المتطلبات على المستوى الإقليمي.

تمخضت التحديات التي واجهناها في الماضي في مجال الرعاية الصحية عن إنشاء بيانات وتقنيات جديدة، المتمثلة في أصول البيانات والابتكار، التي تساعدنا الآن في تخيل مستقبل يتمكن فيه الأطباء الذين تجهزوا بشكل جيد من التنبؤ بالنتائج الصحية واتخاذ قرارات مدروسة لتحسين الرعاية الصحية، تخيل مستقبلاً يمكن فيه للمؤسسات توفير الموارد ويمكن لواضعي السياسات سرعة التصرف خلال أزمات الصحة العامة، مثل ارتفاع حالات الإصابة بالإنفلونزا. نحن على أعتاب التحول في مجال الرعاية الصحية حيث أصبح هذا المستقبل حقيقة واقعة. بفضل التحليلات المتقدمة ومعايير المعلومات والسجلات الصحية الشاملة، أصبحت القرارات المستندة إلى البيانات هي القاعدة، ما يؤدي إلى عمليات فعالة وتحسين النتائج.

البيانات متعددة التخصصات

تساعد البيانات مقدمي الخدمات والباحثين والمرضى على تعزيز المسار الصحي العام لمجتمعنا. على سبيل المثال، ساعدت تحليلات البيانات أصحاب المصلحة في مجال الرعاية الصحية على التغلب على جائحة كوفيد-19 وتحسين استجابتهم لأزمة الصحة العامة. ولكن ماذا عن البيانات المستمدة من التطبيقات المتباينة، مثل سلسلة التوريد والسجلات الصحية الإلكترونية (EHR) وأنظمة المعلومات السريرية الأخرى، أو حتى إدارة رأس المال البشري (HCM)؟ كيف يتم توجيهها إلى عالم الطب السريري للحصول على تحليلات متقدمة واتخاذ قرارات مدروسة؟

استخدمت المؤسسات مصادر بيانات متنوعة لفترة طويلة، ونشرها مقدمو الخدمات والدافعون ومؤسسات المستحضرات الصيدلانية، بفضل تطبيقات SaaS والتطبيقات المحلية. أتاحت هذه الأنظمة التحول، لكنها أيضًا أنشأت صوامع البيانات عن غير قصد. لا يمكن للبيانات الصحية المحاصرة في العديد من الأنظمة التحرك بسهولة مع المرضى عند تبديل مقدمي الخدمات. وعلاوة على ذلك، تم توزيع وتجزئة السجلات الصحية الطولية التي يتم تقييمها لتقديم رعاية أفضل للمرضى. تخيل إذا كان عليك إعادة إدخال جميع جهات الاتصال والتطبيقات والبيانات الشخصية الأخرى في كل مرة تشتري فيها هاتفًا جديدًا؟ إذا لم يكن الأمر كذلك بالنسبة إلى السحابة، فسيكون شراء كل هاتف جديد أمرًا صعبًا. عندما يتعلق الأمر ببيانات المرضى الصحية المنعزلة، يمكن أن يؤثر ذلك سلبًا على حياة المرضى.

لا شك أن إدخال جميع البيانات في موقع مركزي واحد يعد مساعدًا، ولكن من المهم بالقدر نفسه أن تكون هذه البيانات منطقية ومفهومة ويمكن الوصول إليها ومنظمة ليسهل استخدامها. يجب تطبيع البيانات لتكون مفيدة. يجب أن تكون البيانات المستمدة من مصادر متعددة — منظمة أو غير منظمة أو مُعالجة مسبقًا أو البيانات الأولية — سهلة الوصول إليها بشكل كلي حتى يمكن تحليلها لتحفيز الحصول على رؤى مفيدة.

Data Lakehouse: مسار للتوافق

يعد فهم السياق الذي تنطوي عليه البيانات أمرًا أساسيًا لاتخاذ قرارات مدروسة. تعد البيانات الناتجة عن تطبيقات المؤسسات عالية القيمة، بيد أنها نادرًا ما يتم استخدامها بالكامل، يمكنك الحصول على رؤى عبر مصادر البيانات المختلفة مثل المعاملات الإلكترونية والزيارات المكتبية ونُسخ الهاتف باستخدام خدمات مثل Data Lakehouse على Oracle Cloud Infrastructure (OCI). يعمل مستودع البيانات على تبسيط الوصول إلى البيانات من تطبيقات ومصادر بيانات متعددة، وتمكين نمذجة البيانات المتطورة. كما يتم دعم التوافق ليس فقط بسبب بُنى البيانات أو الدلالات ولكن بسبب سياق وأهمية البيانات.

لطالما كانت البيانات التاريخية المستمدة من المخزون أو البحث أو إنترنت الأشياء ‏(IoT) أو السجلات الصحية الإلكترونية حبيسة "التخزين البارد" - بمعنى أنها أسيرة الأنظمة أو الفاكسات أو على الورق. لم تتحسن هذه البيانات. في مكان ما، توجد بيانات جهاز من عشر سنوات مضت أو بيانات علم الجينوم التي تم الحصول عليها قبل خمس سنوات. هل تم تحويل هذه المعلومات إلى معلومات مفيدة في السياق الحالي لصحة المريض؟ يمكن أن يساعد استخدام البيانات التاريخية غير محددة الهوية في النمذجة التنبؤية في الكشف عن رؤى حول صحة المريض. إن الجمع بين البيانات الحالية والبيانات في الوقت الفعلي والبيانات التاريخية في بوتقة واحدة يجعل النمذجة التنبؤية أقوى وأكثر موثوقية.

تنتمي بيانات المريض إلى المريض. يجب على المؤسسات في جميع أنحاء العالم دعم أمان بيانات المرضى وفقًا لأعلى معاييرها. تحافظ البلدان على أمان بيانات مواطنيها، وذلك من خلال قوانين سيادة البيانات - التقدم الطبيعي التالي لأمان البيانات. وهذا يوفر فرصة لمساعدة المرضى على بناء الثقة في نظام الرعاية الصحية، ما يسمح لهم برؤية الكيفية التي تتم بها معالجة بياناتهم.

تحمي البيانات مجهولة الهوية خصوصية البيانات ويمكن أن يكون لها أيضًا تأثير كبير على حياة الأفراد عندما تتم مشاركتها مع الباحثين في التجارب السريرية. يجب أن تكون الحلول مرنة ومراعية للوائح إدارة البيانات، وذلك عند تجميع البيانات.

إجراءات الاستعداد لحلول التحليلات المتقدمة:

• تحديد مجال يمكنك من خلاله تحسين النتائج
• تحديد الفجوات في العمليات وطرق تقديم الرعاية
• استخدام إدارة التغيير لمعالجة هذه الفجوات
• تنفيذ ممارسات إدارة التغيير عبر الأقسام حيث يمكنك إضافة أكبر قيمة
• فهم مصادر بياناتك ودقة البيانات وبيانات التعريف والصياغة والدلالات المستخدمة
• تطوير المهارات حول علم البيانات وتكنولوجيا الرعاية الصحية الجديدة للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي
• تسخير حلول التحليلات التي تسد الفجوات وتُحسّن النتائج

تصور الحلول المستقبلية

يواجه مقدمو الخدمات تحديات لا تعد ولا تحصى عند تقديم الرعاية - بدءًا من نقص الموارد وحتى الإجهاد واستنزاف الأطباء السريريين. يزيد من الضغط حقيقة أن مقدمي الرعاية الصحية لا يرون سوى صورة مجزأة للمريض نظرًا لانتشار السجلات الصحية للمرضى عبر أنظمة مختلفة. يقضي الأطباء وقتًا كبيرًا في تجميع شتات المعلومات أثناء سعيهم لتوفير رعاية شاملة للمرضى. ولكن التغيير قادم. تمهد التحليلات الطريق إلى إمكانات إنقاذ حياة الأفراد في الرعاية الصحية.

تعمل النمذجة التنبؤية والذكاء الاصطناعي على ربط البيانات عبر النظام البيئي بأكمله لتحفيز الحصول على رؤى صحية مفيدة من البيانات العالمية وأنظمة إدارة رأس المال البشري والأنظمة السريرية، من بين مصادر أخرى. باستخدام قوة الذكاء الاصطناعي، يمكن للمستشفيات التنبؤ بتدفق المرضى وإدارته في مواسم الإنفلونزا وتعديل الموارد وفقًا لذلك - ما يعزز المرونة في الجداول الزمنية ويقلل من إرهاق الموظفين. من خلال التشخيصات التنبؤية، يمكنهم رعاية المرضى بشكل أفضل، وتحسين وقت الأطباء، وتوفير رؤى أكبر عند نقطة الرعاية. من خلال الطب الدقيق القائم على الذكاء الاصطناعي والرؤى التداخلية للمرضى الذين لديهم معايير صحية مماثلة، يمكن لمقدمي الخدمات تقليل الوقت الذي يقضونه في جمع المعلومات المبعثرة وزيادة وقت علاج المرضى.

تؤدي زيادة جودة الرعاية والتدخلات الأفضل إلى تحسين النتائج للمرضى، فضلاً عن تقليل النفقات العامة. تتمتع الحلول المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والتحليلات بإمكانية تعزيز الوصول العادل إلى أفضل رعاية، والمصممة خصوصًا لكل مريض، مع زيادة الجودة وخفض تكلفة الرعاية. مع تقارب التقنيات - الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي - قد ننتقل إلى مجال جديد لديه القدرة على الارتقاء بالتجربة البشرية في مجال الرعاية الصحية.

حيث يلتقي فن الممكن والواقع

يكمن مستقبل الرعاية الصحية في البيانات من حولنا. تمتلك معظم مؤسسات الرعاية الصحية البيانات التي تحتاجها إلى التحول، وتكون هذه البيانات مدمجة في التطبيقات عبر المؤسسة، ومدفونة في صوامع البيانات، وتتطلب ساعات من الدمج اليدوي. يعد تحويل مشهد الرعاية الصحية في طبقة البيانات هو المكان الذي يفي فيه فن الممكن بالواقع، ويتم كسر صوامع البيانات، وتصل الرؤى القيمة إلى الأشخاص المناسبين، في المكان المناسب، وفي الوقت المناسب.