의료 정보학을 통해 조직의 성과를 개선하세요

Oct 08, 2023

윤리적, 법적 지침을 준수하면서 데이터를 수집, 저장 및 공유하는 방법을 이해하는 기관은 의료 서비스 제공의 여러 측면에서 이점을 누릴 수 있습니다.

데이터를 수집하고 공유하면 의료 제공자와 연구자가 질병, 특히 희귀한 환자 하위 집합을 연구할 수 있습니다. 패혈증이나 임상적 악화를 감지하기 위한 병원 알고리즘 개발부터 새로운 약물에 대한 임상 시험 실행에 이르기까지 모든 것에는 풍부하고 엄선된 데이터가 필요합니다.

수집되는 의료 데이터의 양은 계속해서 빠르게 증가하고 있습니다. 병원 및 진료소의 데이터는 신약 테스트와 관련된 임상 시험 정보와 함께 이러한 정보의 상당 부분을 차지합니다. 또한 공식적인 의료 현장 외부의 사람들로부터 수집되는 데이터의 양이 점점 늘어나고 있습니다. 예를 들어 약국, 웨어러블 기기, 센서, 환자 보고 결과 등의 데이터가 있습니다.

이러한 데이터는 의료 결정을 내리기 위한 풍부한 정보 소스일 뿐만 아니라 병원, 제약 회사 및 보험 회사를 위한 수익 창출 가능한 리소스로서 매우 가치가 있습니다.

수집되는 데이터의 양과 종류가 급격히 증가하는 상황에서 데이터가 어떻게 수집, 저장, 집계, 전송, 분석, 사용되고 때로는 파기되는지 이해하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 이 "데이터 수명주기"는 모든 의료 조직에 매우 중요하며 데이터 활용 방법에 대한 정책 및 절차를 개발할 수 있는 능력이 중요합니다.

데이터의 전체 수명주기가 중요합니다. 데이터를 얻는 방법은 의료 기관에게 가장 어려운 문제 중 하나로 남아 있습니다. 전자 건강 기록(EHR)은 대부분의 풍부한 데이터가 저장되는 곳이지만 이러한 데이터를 분석 가능한 형식으로 다시 가져오는 표준화되고 효율적인 방법은 아직 남아 있지 않습니다. 자유 텍스트는 환자에 대한 정보를 분류하는 최첨단 방법으로 남아 있으며, 이를 위해서는 의미 추출을 위한 복잡한 자연어 처리가 필요합니다.

게놈 시퀀싱 데이터, 환자가 보고한 결과, 웨어러블 데이터 등 공식적인 EHR 외부에서 점점 더 많은 데이터가 발견되고 있으며 모든 의료 분석 프로젝트에 이러한 데이터를 포함하는 표준화된 방법이 있어야 합니다.

데이터를 수집, 사용 및 공유하는 방법은 기술적인 구성 요소를 넘어서는 신중한 고려가 필요합니다.

HIPAA 요구 사항(미국) 준수, 연구용 데이터 수집 시 환자 동의(또는 포기) 획득, 데이터 사용(및 재사용에 대한 윤리적 고려 사항) 등 중요한 법적, 윤리적, 규제적 문제가 많이 있습니다. ). 데이터를 성공적으로 활용하려는 조직은 이러한 문제에 주의를 기울여야 합니다.

데이터 분석에는 고품질의 입력 정보가 ​​필요하므로 데이터를 수집하고 집계하는 프로세스가 매우 중요합니다. 분석을 통해 병원 내부와 외부에서 사용할 수 있는 새로운 알고리즘이 생성될 수 있습니다. 예를 들어 패혈증 악화를 감지하는 알고리즘이나 퇴원 후 곧 병원에 재입원할 환자를 예측하는 방법 등이 있습니다.

다양한 분석 방법을 각각의 가정과 요구 사항으로 이해하면 이러한 알고리즘이 어떻게 개발되고 배포되는지 이해하는 데 도움이 됩니다.