医療情報学で組織の成果を向上させる

Oct 08, 2023

倫理的および法的なガイドラインを遵守しながらデータを収集、保存、共有する方法を理解している機関は、医療提供のさまざまな側面で有利になります。

データを収集して共有することで、医療提供者や研究者は病気、特に患者のまれなサブセットを研究できるようになります。 敗血症や臨床症状の悪化を検出するための病院アルゴリズムの開発から、新薬の臨床試験の実施に至るまで、厳選された豊富なデータが必要です。

収集される医療データの量は急速に増加し続けています。 病院や診療所からのデータと、新薬の試験に関連する臨床試験からの情報が、この情報の大部分を占めます。 さらに、ほんの数例を挙げると、薬局、ウェアラブル、センサー、患者から報告された結果からのデータなど、正式な医療現場以外の人々から収集されるデータの量が増加しています。

これらのデータは、医療上の意思決定を推進するための豊富な情報源としてだけでなく、病院、製薬会社、保険会社にとって収益化可能なリソースとしても非常に価値があります。

収集されるデータの量と種類が急速に増加していることを考えると、データがどのように収集、保存、集約、送信、分析、使用され、場合によっては破棄されるかを理解することがこれまで以上に重要になっています。 この「データ ライフサイクル」はあらゆる医療組織にとって重要であり、データの活用方法に関するポリシーと手順を策定できることが重要です。

データのライフサイクル全体が重要です。 データの取得方法は、依然として医療機関にとって最も悩ましい問題の 1 つです。 電子医療記録 (EHR) には豊富なデータのほとんどが保存されていますが、これらのデータを分析可能な形式で取り出すための標準化された効率的な方法はまだありません。 フリーテキストは依然として患者に関する情報をカタログ化するための最先端の方法であり、これには下流で意味を抽出するための複雑な自然言語処理が必要です。

ゲノム配列データ、患者報告の転帰、ウェアラブルデータなど、正式な EHR の外でデータが見つかることが増えており、これらのデータを医療分析プロジェクトに含める標準化された方法が必要です。

データをどのように収集、使用、共有するかについては、技術的な要素を超えて慎重に検討する必要があります。

HIPAA 要件の順守 (米国)、研究のためのデータ収集時の患者の同意 (または免除) の取得、データの使用 (および再利用) に関する倫理的考慮事項など、重要な法的、倫理的、規制上の問題が数多くあります。 ）。 データの活用に成功する組織は、これらの問題に注意を払う必要があります。

データの分析には高品質の入力情報が必要であるため、データの収集と集計のプロセスが非常に重要です。 分析の結果、病院の内外で使用できる新しいアルゴリズムが生成される可能性があります。たとえば、悪化した敗血症を検出するアルゴリズムや、退院直後にどの患者が再入院するかを予測する方法などです。

さまざまな分析手法をそれぞれの前提条件と要件として理解することは、これらのアルゴリズムがどのように開発および展開されるかを理解するのに役立ちます。