การจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพ
การจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพครอบคลุมถึงวิธีการจัดระเบียบ การกำกับดูแล และการประกันคุณภาพข้อมูลสุขภาพ รวมถึงวิธีการนำข้อมูลเหล่านั้นไปวิเคราะห์เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก การดำเนินงาน และสุขภาพประชากร ซึ่งรวมตั้งแต่การจัดเก็บข้อมูลและการกำกับดูแล ไปจนถึงการรายงานเชิงพรรณนา การสร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์ และการใช้การเรียนรู้ของเครื่องกับชุดข้อมูลทางคลินิกขนาดใหญ่
Definition
การจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพคือชุดของแนวปฏิบัติสำหรับการรวบรวม การบูรณาการ การกำกับดูแล และการประกันคุณภาพข้อมูลสุขภาพ และสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้น – ไม่ว่าจะเป็นเชิงพรรณนา เชิงพยากรณ์ หรือผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง – เพื่อใช้ประกอบการตัดสินใจทางคลินิก การดำเนินงาน และสุขภาพประชากร
Scope
หัวข้อนี้ครอบคลุมพื้นฐานการจัดการข้อมูล เช่น การบูรณาการ การกำกับดูแล และคุณภาพ; ขอบเขตการวิเคราะห์ตั้งแต่ระเบียบวิธีเชิงพรรณนาไปจนถึงเชิงพยากรณ์; และโอกาสและข้อจำกัดของการประยุกต์ใช้เทคนิคข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ของเครื่องกับข้อมูลสุขภาพ เนื้อหานี้จัดทำขึ้นเพื่อเป็นข้อมูลอ้างอิงเชิงแนวคิด ไม่ได้ให้การรับรองเครื่องมือ แบบจำลอง หรือการตัดสินใจเชิงวิเคราะห์เฉพาะสำหรับบริบทใดบริบทหนึ่ง และไม่มีคำแนะนำทางการแพทย์
Core questions
- ข้อมูลสุขภาพถูกบูรณาการ กำกับดูแล และประกันคุณภาพอย่างไรก่อนการวิเคราะห์?
- ขอบเขตของการวิเคราะห์ตั้งแต่การรายงานเชิงพรรณนาไปจนถึงการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์คืออะไร?
- การเรียนรู้ของเครื่องและวิธีการข้อมูลขนาดใหญ่สามารถนำมาซึ่งประโยชน์อะไรต่อสุขภาพ และมีข้อจำกัดอย่างไร?
- แบบจำลองการวิเคราะห์จากข้อมูลทางคลินิกได้รับการตรวจสอบความถูกต้องและตีความอย่างรับผิดชอบอย่างไร?
Key concepts
- การกำกับดูแลและการจัดการข้อมูล
- คุณภาพและความสมบูรณ์ของข้อมูล
- การบูรณาการและการจัดเก็บข้อมูล
- การวิเคราะห์เชิงพรรณนา เชิงพยากรณ์ และเชิงแนะนำ
- การเรียนรู้ของเครื่องกับข้อมูลทางคลินิก
- แบบจำลองการพยากรณ์ความเสี่ยง
- การตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองและความสามารถในการสรุปผล
Mechanisms
การวิเคราะห์ขึ้นอยู่กับการจัดการเป็นอันดับแรก: ข้อมูลจากหลายแหล่งจะถูกบูรณาการ กำกับดูแล และประเมินคุณภาพและความสมบูรณ์ เนื่องจากผลการวิเคราะห์จะได้รับอิทธิพลจากอคติและช่องว่างของข้อมูลนำเข้า จากนั้นวิธีการวิเคราะห์จะครอบคลุมถึงการสรุปเชิงพรรณนา แบบจำลองเชิงพยากรณ์ และแนวทางการเรียนรู้ของเครื่องที่เรียนรู้รูปแบบจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แบบจำลองที่สร้างขึ้นจากข้อมูลทางคลินิกที่รวบรวมตามปกติมักเผชิญกับความท้าทายทางระเบียบวิธีที่เกิดขึ้นซ้ำๆ เช่น ข้อมูลที่ขาดหายไป ตัวแปรกวน และการตรวจสอบความถูกต้องภายนอกที่จำกัด ดังนั้นจึงเน้นย้ำถึงความสามารถในการสรุปผลและการตีความอย่างรอบคอบ การเรียนรู้ของเครื่องสามารถตรวจจับรูปแบบที่ซับซ้อนได้ แต่ไม่สามารถสร้างความสัมพันธ์เชิงสาเหตุได้ด้วยตัวมันเอง หรือรับประกันว่าแบบจำลองจะสามารถนำไปใช้กับประชากรใหม่ได้
Clinical relevance
การวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพสามารถให้ข้อมูลสำหรับการวัดคุณภาพ การวางแผนทรัพยากร และการแบ่งชั้นความเสี่ยง และมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการสนับสนุนเครื่องมือช่วยตัดสินใจ ข้อมูลนี้อธิบายวิธีการและข้อจำกัดของวิธีการเหล่านั้นในฐานะข้อมูลอ้างอิง ไม่ได้แนะนำแบบจำลองหรือการดำเนินการวิเคราะห์ที่เฉพาะเจาะจง และผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ไม่สามารถใช้ทดแทนการตัดสินใจทางคลินิกได้
Evidence & guidelines
หลักฐานในที่นี้เป็นเชิงระเบียบวิธีและเชิงแนวคิด: บทวิจารณ์เกี่ยวกับการประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ บททบทวนวรรณกรรมเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องในทางการแพทย์ และการทบทวนอย่างเป็นระบบของการพัฒนาแบบจำลองการพยากรณ์จากข้อมูลบันทึก งานเหล่านี้เน้นย้ำถึงคุณภาพข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้อง และการตีความอย่างรอบคอบอย่างสม่ำเสมอ แทนที่จะนำเสนอแนวทางปฏิบัติทางคลินิก
History
การวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพพัฒนาจากการรายงานเชิงบริหารและทะเบียนข้อมูล ไปสู่คลังข้อมูลแบบบูรณาการ และด้วยการแพร่หลายของบันทึกอิเล็กทรอนิกส์ ทำให้เกิดชุดข้อมูลทางคลินิกขนาดใหญ่ที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ บทวิจารณ์ในช่วงทศวรรษ 2010 คาดการณ์ถึงการประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่กับการดูแลสุขภาพอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ และบททบทวนต่อมาได้แสดงให้เห็นทั้งศักยภาพของการเรียนรู้ของเครื่องและปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำๆ เกี่ยวกับคุณภาพข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้อง และความสามารถในการสรุปผลที่เป็นข้อจำกัด
Debates
- แบบจำลองที่ฝึกฝนจากข้อมูลทางคลินิกตามปกติสามารถเชื่อถือได้ในบริบทที่แตกต่างกันหรือไม่?
- แบบจำลองเชิงพยากรณ์และการเรียนรู้ของเครื่องมักจะทำงานได้ดีในการพัฒนา แต่ประสิทธิภาพจะลดลงในประชากรใหม่เนื่องจากความแตกต่างในการเก็บข้อมูล การผสมผสานของกรณีศึกษา และคุณภาพ; ผู้ทบทวนเน้นย้ำถึงการตรวจสอบความถูกต้องภายนอกและเตือนให้ระมัดระวังในการตีความผลการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มากเกินไป
Key figures
- Isaac Kohane
- Andrew Beam
- Ziad Obermeyer
- Alvin Rajkomar
- Benjamin Goldstein
Related topics
Seminal works
- murdoch-2013
- beam-2018
- rajkomar-2019
Frequently asked questions
- เหตุใดจึงเน้นย้ำคุณภาพข้อมูลอย่างมากในการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพ?
- การวิเคราะห์จะได้รับอิทธิพลจากช่องว่างและอคติของข้อมูลต้นฉบับ ดังนั้นข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ไม่สอดคล้องกัน หรือมีการกำกับดูแลที่ไม่ดี อาจทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ทำให้เข้าใจผิดได้ ไม่ว่าวิธีการวิเคราะห์จะซับซ้อนเพียงใดก็ตาม
- การเรียนรู้ของเครื่องจะเข้ามาแทนที่การให้เหตุผลทางคลินิกหรือระบาดวิทยาหรือไม่?
- ไม่; การเรียนรู้ของเครื่องสามารถค้นหารูปแบบที่ซับซ้อนได้ แต่ไม่สามารถสร้างความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ หรือรับประกันการนำไปใช้กับประชากรใหม่ได้ ดังนั้นจึงเป็นการเสริม ไม่ใช่การแทนที่การตรวจสอบความถูกต้อง การให้เหตุผลเชิงสาเหตุ และการตัดสินใจทางคลินิก