Управление и аналитика данных здравоохранения

Управление и аналитика данных здравоохранения — это область медицинской информатики, занимающаяся тем, как данные, генерируемые в клинических, административных системах и системах общественного здравоохранения, хранятся, интегрируются, управляются и преобразуются в полезные знания. Она охватывает проектирование репозиториев, консолидирующих разнородные медицинские данные, дисциплины, обеспечивающие достоверность этих данных, и аналитические методы, которые используются для получения ответов на вопросы об эффективности, популяциях и операциях.

Definition

Управление и аналитика данных здравоохранения — это совокупность методов и инфраструктур для организации данных, связанных со здоровьем, и применения к ним статистических, вычислительных методов и методов интеллектуального анализа данных с целью получения доказательств и поддержки решений на уровнях исследований, популяций и систем здравоохранения.

Scope

Эта область знакомит читателя с жизненным циклом медицинских данных: сбор и интеграция, хранение в хранилищах клинических данных, управление и обеспечение качества, а также последующая аналитика для исследований, измерения показателей здоровья населения и операционной деятельности. Она объединяет пять тем, которые охватывают инфраструктуру (проектирование хранилищ), управление (регулирование и качество) и использование (сравнительная эффективность, здоровье населения и приложения для больших данных). Это справочный обзор, а не руководство по созданию или инструмент для принятия клинических решений.

Sub-topics

• Технологии больших данных и их применение в здравоохранении
• Проектирование и архитектура хранилищ клинических данных
• Сравнительные исследования эффективности с использованием медицинских данных
• Управление данными здравоохранения и качество данных
• Аналитика и измерение здоровья населения

Key concepts

• Хранилище клинических данных
• Интеграция данных и извлечение-преобразование-загрузка (ETL)
• Общие модели данных
• Управление данными и их администрирование
• Параметры качества данных
• Вторичное использование клинических данных
• Исследования сравнительной эффективности
• Измерение показателей здоровья населения
• Аналитика больших данных
• Прогностическое моделирование и интеллектуальный анализ данных

Mechanisms

Медицинские данные поступают из электронных медицинских карт, систем страховых претензий, регистров, устройств и систем эпидемиологического надзора. Для повторного использования эти разнородные потоки извлекаются, преобразуются и загружаются в интегрированные репозитории, такие как хранилища клинических данных, часто сопоставляемые с общей моделью данных, чтобы запросы были переносимыми между учреждениями. Структуры управления назначают ответственность за данные, а оценка качества оценивает такие параметры, как полнота, корректность и правдоподобность, прежде чем данные будут проанализированы. Аналитические методы затем варьируются от описательных измерений до интеллектуального анализа данных и прогностического моделирования, при этом аналитический вопрос определяет, какой дизайн и какие данные являются подходящими.

Clinical relevance

Описанные здесь инфраструктуры и аналитические методы лежат в основе большей части вторичных доказательств, используемых в здравоохранении, включая измерение качества, исследования сравнительной эффективности и эпидемиологический надзор за населением. Понимание их помогает клиницистам и исследователям оценивать, как производятся доказательства, полученные из данных, и каковы их ограничения. Эта область описывает, как генерируются доказательства и поддержка принятия решений; она сама по себе не является источником индивидуальных диагностических или лечебных инструкций.

History

По мере того как электронные медицинские карты и административные системы накапливали большие объемы рутинно собираемых данных, внимание сместилось с первичного сбора данных на вторичное использование этих данных для исследований и управления. Инициативы по созданию общих исследовательских репозиториев, таких как платформа i2b2, и рост аналитики больших данных в здравоохранении в 2010-х годах утвердили управление и аналитику данных как отдельное направление медицинской информатики со своими собственными проблемами качества, управления и воспроизводимости.

Key figures

• David W. Bates
• Shawn N. Murphy
• Isaac Kohane

Seminal works

• murphy-2010
• weiskopf-weng-2013
• bates-2014

Frequently asked questions

В чем разница между управлением медицинскими данными и аналитикой медицинских данных?

Управление данными охватывает то, как медицинские данные собираются, интегрируются, хранятся и управляются, чтобы они были достоверными и пригодными для повторного использования; аналитика охватывает статистические и вычислительные методы, применяемые к этим данным для получения знаний. Эти две области взаимозависимы: аналитика настолько надежна, насколько надежно управление и качество базовых данных.

Что означает «вторичное использование» клинических данных?

Это относится к использованию данных, которые изначально были собраны для клинической помощи или выставления счетов, для дополнительных целей, таких как исследования, измерение качества или эпидемиологический надзор за населением. Поскольку данные не собирались для этих целей, управление и оценка качества имеют центральное значение для их ответственного использования.