Manajemen dan Analitik Data Kesehatan
Manajemen dan analitik data kesehatan adalah bidang informatika kesehatan yang berkaitan dengan bagaimana data yang dihasilkan di seluruh sistem klinis, administratif, dan kesehatan masyarakat disimpan, diintegrasikan, diatur, dan diubah menjadi pengetahuan yang berguna. Ini mencakup rekayasa repositori yang mengkonsolidasikan data kesehatan heterogen, disiplin ilmu yang menjaga agar data tersebut dapat dipercaya, dan metode analitik yang menambangnya untuk menjawab pertanyaan tentang efektivitas, populasi, dan operasi.
Definition
Manajemen dan analitik data kesehatan adalah seperangkat metode dan infrastruktur untuk mengorganisir data terkait kesehatan dan menerapkan teknik statistik, komputasi, dan penambangan data padanya guna menghasilkan bukti dan mendukung keputusan pada tingkat penelitian, populasi, dan sistem kesehatan.
Scope
Area ini mengarahkan pembaca pada siklus hidup data kesehatan: penangkapan dan integrasi, penyimpanan dalam gudang data klinis, tata kelola dan jaminan kualitas, serta analitik hilir untuk penelitian, pengukuran populasi, dan operasi. Ini mengumpulkan lima topik yang bergerak dari infrastruktur (desain gudang) melalui pengelolaan (tata kelola dan kualitas) hingga penggunaan (efektivitas komparatif, kesehatan populasi, dan aplikasi big data). Ini adalah tinjauan referensi, bukan panduan pembangunan atau alat keputusan klinis.
Sub-topics
Key concepts
- Gudang data klinis
- Integrasi data dan ekstrak-transformasi-muat (ETL)
- Model data umum
- Tata kelola dan pengelolaan data
- Dimensi kualitas data
- Penggunaan sekunder data klinis
- Penelitian efektivitas komparatif
- Pengukuran kesehatan populasi
- Analitik big data
- Pemodelan prediktif dan penambangan data
Mechanisms
Data kesehatan berasal dari rekam medis elektronik, sistem klaim, registri, perangkat, dan umpan pengawasan. Agar dapat digunakan kembali, aliran data heterogen ini diekstraksi, ditransformasi, dan dimuat ke dalam repositori terintegrasi seperti gudang data klinis, seringkali dipetakan ke model data umum sehingga kueri dapat dipindahkan antar institusi. Struktur tata kelola menetapkan akuntabilitas untuk data, dan penilaian kualitas mengevaluasi dimensi seperti kelengkapan, kebenaran, dan plausibilitas sebelum data dianalisis. Metode analitik kemudian berkisar dari pengukuran deskriptif hingga penambangan data dan pemodelan prediktif, dengan pertanyaan analitik menentukan desain dan data mana yang sesuai.
Clinical relevance
Infrastruktur dan metode analitik yang dijelaskan di sini mendasari sebagian besar bukti sekunder yang digunakan dalam perawatan kesehatan, termasuk pengukuran kualitas, studi efektivitas komparatif, dan pengawasan populasi. Memahaminya membantu klinisi dan peneliti menilai bagaimana bukti yang berasal dari data dihasilkan dan apa keterbatasannya. Area ini menjelaskan bagaimana bukti dan dukungan keputusan dihasilkan; ini bukan sumber instruksi diagnostik atau pengobatan individual.
History
Ketika rekam medis elektronik dan sistem administratif mengumpulkan volume besar data yang dikumpulkan secara rutin, perhatian bergeser dari penangkapan data primer ke penggunaan sekunder data tersebut untuk penelitian dan manajemen. Inisiatif untuk membangun repositori penelitian yang dapat dibagikan, seperti platform i2b2, dan pertumbuhan analitik big data dalam perawatan kesehatan selama tahun 2010-an, menetapkan manajemen dan analitik data sebagai bagian yang berbeda dari informatika kesehatan dengan kekhawatiran sendiri tentang kualitas, tata kelola, dan reproduktifitas.
Key figures
- David W. Bates
- Shawn N. Murphy
- Isaac Kohane
Related topics
Seminal works
- murphy-2010
- weiskopf-weng-2013
- bates-2014
Frequently asked questions
- Apa perbedaan antara manajemen data kesehatan dan analitik data kesehatan?
- Manajemen data mencakup bagaimana data kesehatan ditangkap, diintegrasikan, disimpan, dan diatur sehingga dapat dipercaya dan dapat digunakan kembali; analitik mencakup metode statistik dan komputasi yang diterapkan pada data tersebut untuk menghasilkan pengetahuan. Keduanya saling bergantung: analitik hanya dapat diandalkan sejauh manajemen dan kualitas data yang mendasarinya.
- Apa yang dimaksud dengan 'penggunaan sekunder' data klinis?
- Ini mengacu pada penggunaan data yang awalnya dikumpulkan untuk perawatan klinis atau penagihan untuk tujuan tambahan seperti penelitian, pengukuran kualitas, atau pengawasan populasi. Karena data tidak dikumpulkan untuk tujuan ini, tata kelola dan penilaian kualitas sangat penting untuk menggunakannya secara bertanggung jawab.