Informerat beslutsfattande med hälso- och sjukvårdsanalyser

De produkter som visas är avsedda som exempel på vad som har tillhandahållits i specifika fall. Varje medicinteknisk produkt är utformad för att följa bestämmelserna i den region där den används. Vi kan dock inte garantera dess tillgänglighet eller efterlevnad i andra specifika regioner. Lokala anpassningar kan krävas för att uppfylla regionala krav.

Biprodukter från tidigare utmaningar, som datatillgångar och innovation, hjälper oss inom vården att visualisera en framtid där vårdpersonalen har rätt utrustning för att förutsäga hälsoutfall och fatta välgrundade beslut. Tänk dig en framtid där organisationer kan spara resurser och beslutsfattare kan agera snabbt under en folkhälsokris, som till exempel en ökning av influensafall. Vi står på randen till en omvälvning av hälso- och sjukvården där denna framtid är på väg att bli verklighet. Tack vare avancerad analys, informationsstandarder och holistiska patientjournaler håller datadrivet beslutsfattande på att bli norm, vilket leder till effektiva arbetssätt och optimerade resultat.

Data är tvärprofessionella

Data hjälper patienter, vårdpersonal och forskare att stärka vårt samhälles övergripande hälsobåge. Till exempel hjälpte dataanalyser viktiga aktörer inom hälso- och sjukvården att navigera under covid-19-pandemin och förbättra sin hantering av folkhälsokrisen. Men hur är det med data från olika program för till exempel logistik, elektroniska journalsystem och andra kliniska informationssystem, eller personalhantering? Hur ska de införlivas i den kliniska världen så att de kan användas för analys och beslutsfattande på avancerad nivå?

Organisationer har länge använt olika datakällor som distribuerats av vårdgivar-, försäkrings- och läkemedelsorganisationer med programvara som tjänst (SaaS) och lokala programinstallationer. Dessa system möjliggjorde förändring, men gav också oavsiktligen upphov till databarriärer. Hälsodata som är inlåsta i många system kan inte på ett enkelt sätt följa med patienterna när dessa byter vårdgivare. Dessutom är den longitudinella journalen, som anses ge bättre patientvård, utspridd och fragmenterad. Tänk om du var tvungen att lägga in alla kontakter, appar och andra personliga uppgifter på nytt varje gång du köpte en ny telefon! Om det inte vore för molnet skulle varje nytt telefoninköp vara en utmaning. I fallet med isolerade hälsodata kan det få allvarliga konsekvenser för patienters liv.

Det hjälper att samla alla data på en central plats, men det är lika viktigt att dessa data är logiska, begripliga, tillgängliga och bearbetade så att de kan användas. Data måste normaliseras för att bli användbara. Data från flera källor – strukturerade eller ostrukturerade, bearbetade eller råa – måste vara holistiskt tillgängliga så att de kan analyseras och bidra till meningsfulla insikter.

Datasjöhus: en väg till interoperabilitet

En förståelse för sammanhanget bakom data är grundläggande för att kunna fatta välinformerade beslut. Data som genererats av företagsprogram är mycket värdefulla men används sällan fullt ut. Med hjälp av tjänster som datasjöhus i Oracles molninfrastruktur (OCI) kan användaren få insikter från vitt skilda datakällor som exempelvis elektroniska transaktioner, mottagningsbesök och transkriptioner av telefonsamtal. Ett datasjöhus förenklar åtkomsten till data från flera program och datakällor och möjliggör sofistikerad datamodellering. Interoperabilitet stöds också, inte bara på grund av datastrukturer eller semantik utan på grund av datas kontext och viktiga roll.

Äldre data från förteckningar, forskning, sakernas internet eller elektroniska journalsystem har legat arkiverade, inlåsta i system, faxar eller på papper. Dessa data har inte optimerats. Någonstans finns tio år gammal data från medicintekniska produkter, eller genomikdata som samlades in för fem år sedan. Har de uppgifterna omvandlats till meningsfull information i dagens kontext för patienthälsa? När anonymiserade äldre data används i prediktiva modeller kan man få nya insikter om en patients hälsa. När aktuella data, realtidsdata och äldre data slås samman blir prediktiva modeller starkare och tillförlitligare.

Patientuppgifterna tillhör patienten. Organisationer världen över måste upprätthålla högsta möjliga datasäkerhet för patienter. Genom lagar om datasuveränitet – nästa naturliga steg i datasäkerheten – ser länder till att medborgarnas data är skyddade. Genom att låta patienterna se hur deras data hanteras ges en möjlighet att stärka patienternas tilltro till vårdsystemet.

Anonymiserade data innebär att sekretessen skyddas och de kan också få livsavgörande påverkan när de delas med forskare för kliniska prövningar. När data sammanställs behöver lösningarna vara flexibla och ta hänsyn till regler för datastyrning.

Förberedande åtgärder för avancerade analyslösningar:

• Välj ett område där ni kan förbättra utfallen.
• Identifiera luckor i era processer och vårdmetoder.
• Använd förändringshantering för att åtgärda luckorna.
• Inför metoder för förändringshantering på de avdelningar där de kan tillföra störst värde.
• Lär känna de datakällor, de tillförlitlighetsnivåer för data, de metadata, den syntax och den semantik som ni använder.
• Utveckla färdigheter inom datavetenskap och nya tekniker för AI och maskininlärning inom hälso- och sjukvården.
• Dra nytta av analyslösningar som ökar förståelsen och förbättrar utfallen.

En vision för framtida lösningar

Vårdgivare står inför otaliga utmaningar med att tillhandahålla vård – allt från resursbrist till stress och utbränd vårdpersonal. Pressen ökar ytterligare av det faktum att vårdpersonalen inte ser en fullständig bild av patienten eftersom dennes hälsobakgrund är spridd över flera olika system. Vårdpersonalen lägger tid på att pussla ihop bitarna för att kunna ge en holistisk patientvård. Detta håller på att förändras. Dataanalyser banar vägen för livräddande möjligheter inom hälso- och sjukvården.

Med prediktiva modeller och AI kopplas data samman över hela ekosystemet. Detta ger meningsfulla hälsoinsikter från globala data, personalhanteringssystem och kliniska system för att nämna några källor. Med hjälp av AI kan sjukhus förutse och hantera patientflödet kring influensasäsonger och anpassa resurser till detta. Detta främjar flexibla scheman och minskar utbrändhet bland personalen. Genom prediktiv diagnostik kan de ge bättre vård, optimera vad vårdpersonalen lägger sin tid på och tillhandahålla bättre insikter vid det faktiska vårdtillfället. AI-baserad precisionsmedicin och insikter om interventioner för patienter med liknande hälsosituation gör att vårdpersonal kan lägga mindre tid på att pussla ihop trasig information och mer tid på att behandla patienter.

Bättre vårdkvalitet och bättre interventioner ger bättre patientresultat samtidigt som det minskar kostnaderna. AI- och analysdrivna lösningar ger möjlighet att främja en rättvis tillgång till den allra bästa vården som är skräddarsydd för varje patient, håller en högre kvalitet och kostar mindre. När tekniker som artificiell intelligens och maskininlärning samverkar kan det vara så att vi är på väg mot en ny verklighet där människans upplevelse av vården lyfts till nya nivåer.

Möjlighet och verklighet möts

Framtiden för hälso- och sjukvården ligger i de data som finns runt omkring oss. De flesta hälso- och sjukvårdsorganisationer äger de data de behöver för att genomföra transformationen. De finns inbäddade i program på olika ställen i verksamheten, isolerade i slutna system och dolda bakom timmar av manuell konsolidering. Det är när hälso- och sjukvårdslandskapet omvandlas på datanivå som möjlighet och verklighet möts, som slutna system öppnas upp och ovärderliga insikter når rätt personer på rätt ställe vid rätt tidpunkt.