การจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพ
การจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพเป็นสาขาหนึ่งของสารสนเทศสุขภาพที่เกี่ยวข้องกับวิธีการจัดเก็บ การบูรณาการ การกำกับดูแล และการเปลี่ยนข้อมูลที่สร้างขึ้นจากระบบทางคลินิก การบริหาร และสาธารณสุขให้เป็นความรู้ที่เป็นประโยชน์ ครอบคลุมถึงการออกแบบคลังข้อมูลที่รวบรวมข้อมูลสุขภาพที่หลากหลาย สาขาวิชาที่รักษาความน่าเชื่อถือของข้อมูลเหล่านั้น และวิธีการวิเคราะห์ที่ใช้ในการขุดค้นข้อมูลเพื่อตอบคำถามเกี่ยวกับประสิทธิผล ประชากร และการดำเนินงาน
Definition
การจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพคือชุดของวิธีการและโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการจัดระเบียบข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพ และการประยุกต์ใช้เทคนิคทางสถิติ การคำนวณ และการทำเหมืองข้อมูล เพื่อสร้างหลักฐานและสนับสนุนการตัดสินใจในระดับการวิจัย ประชากร และระบบสุขภาพ
Scope
สาขานี้จะนำผู้อ่านไปสู่รอบวงจรชีวิตของข้อมูลสุขภาพ: การรวบรวมและการบูรณาการ การจัดเก็บในคลังข้อมูลทางคลินิก การกำกับดูแลและการประกันคุณภาพ และการวิเคราะห์ขั้นปลายสำหรับการวิจัย การวัดผลประชากร และการดำเนินงาน โดยรวบรวมห้าหัวข้อที่เริ่มจากโครงสร้างพื้นฐาน (การออกแบบคลังข้อมูล) ไปจนถึงการดูแลข้อมูล (การกำกับดูแลและคุณภาพ) และการนำไปใช้ (ประสิทธิผลเชิงเปรียบเทียบ สุขภาพประชากร และการประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่) นี่คือภาพรวมอ้างอิง ไม่ใช่คู่มือการสร้างหรือเครื่องมือตัดสินใจทางคลินิก
Sub-topics
Key concepts
- คลังข้อมูลทางคลินิก
- การบูรณาการข้อมูลและการดึง-แปลง-โหลด (ETL)
- แบบจำลองข้อมูลทั่วไป
- การกำกับดูแลและการดูแลข้อมูล
- มิติคุณภาพข้อมูล
- การใช้ข้อมูลทางคลินิกซ้ำ
- การวิจัยประสิทธิผลเชิงเปรียบเทียบ
- การวัดผลสุขภาพประชากร
- การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
- การสร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์และการทำเหมืองข้อมูล
Mechanisms
ข้อมูลสุขภาพมีต้นกำเนิดจากเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ ระบบการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน ทะเบียน อุปกรณ์ และข้อมูลจากการเฝ้าระวัง เพื่อให้สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ ข้อมูลที่หลากหลายเหล่านี้จะถูกดึงออกมา แปลง และโหลดเข้าสู่คลังข้อมูลแบบบูรณาการ เช่น คลังข้อมูลทางคลินิก ซึ่งมักจะถูกจับคู่กับแบบจำลองข้อมูลทั่วไป เพื่อให้การสอบถามสามารถนำไปใช้ได้กับสถาบันต่างๆ โครงสร้างการกำกับดูแลจะกำหนดความรับผิดชอบสำหรับข้อมูล และการประเมินคุณภาพจะประเมินมิติข้อมูล เช่น ความสมบูรณ์ ความถูกต้อง และความเป็นไปได้ ก่อนที่จะมีการวิเคราะห์ข้อมูล วิธีการวิเคราะห์จะครอบคลุมตั้งแต่การวัดเชิงพรรณนาไปจนถึงการทำเหมืองข้อมูลและการสร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์ โดยคำถามเชิงวิเคราะห์จะเป็นตัวกำหนดการออกแบบและข้อมูลที่เหมาะสม
Clinical relevance
โครงสร้างพื้นฐานและวิธีการวิเคราะห์ที่อธิบายไว้ในที่นี้เป็นรากฐานของหลักฐานทุติยภูมิส่วนใหญ่ที่ใช้ในการดูแลสุขภาพ รวมถึงการวัดคุณภาพ การศึกษาประสิทธิผลเชิงเปรียบเทียบ และการเฝ้าระวังประชากร การทำความเข้าใจสิ่งเหล่านี้ช่วยให้แพทย์และนักวิจัยสามารถตัดสินได้ว่าหลักฐานที่ได้จากข้อมูลถูกสร้างขึ้นอย่างไรและมีข้อจำกัดอะไรบ้าง สาขานี้อธิบายถึงวิธีการสร้างหลักฐานและการสนับสนุนการตัดสินใจ ไม่ใช่แหล่งที่มาของคำแนะนำในการวินิจฉัยหรือการรักษาเฉพาะบุคคล
History
เมื่อเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์และระบบบริหารจัดการสะสมข้อมูลที่รวบรวมตามปกติในปริมาณมาก ความสนใจก็เปลี่ยนจากการรวบรวมข้อมูลปฐมภูมิไปสู่การใช้ข้อมูลเหล่านั้นซ้ำเพื่อการวิจัยและการจัดการ โครงการริเริ่มในการสร้างคลังข้อมูลการวิจัยที่สามารถแบ่งปันได้ เช่น แพลตฟอร์ม i2b2 และการเติบโตของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในการดูแลสุขภาพในช่วงทศวรรษ 2010 ได้ทำให้การจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลกลายเป็นสาขาที่แตกต่างกันของสารสนเทศสุขภาพ โดยมีข้อกังวลของตนเองเกี่ยวกับคุณภาพ การกำกับดูแล และความสามารถในการทำซ้ำ
Key figures
- David W. Bates
- Shawn N. Murphy
- Isaac Kohane
Related topics
Seminal works
- murphy-2010
- weiskopf-weng-2013
- bates-2014
Frequently asked questions
- การจัดการข้อมูลสุขภาพและการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพแตกต่างกันอย่างไร?
- การจัดการข้อมูลครอบคลุมถึงวิธีการรวบรวม บูรณาการ จัดเก็บ และกำกับดูแลข้อมูลสุขภาพเพื่อให้ข้อมูลมีความน่าเชื่อถือและสามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ ส่วนการวิเคราะห์ครอบคลุมถึงวิธีการทางสถิติและการคำนวณที่นำมาใช้กับข้อมูลเหล่านั้นเพื่อสร้างความรู้ ทั้งสองส่วนมีความสัมพันธ์กัน: การวิเคราะห์จะน่าเชื่อถือได้ก็ต่อเมื่อการจัดการและคุณภาพของข้อมูลพื้นฐานดีเท่านั้น
- การ 'ใช้ข้อมูลทางคลินิกซ้ำ' หมายถึงอะไร?
- หมายถึงการนำข้อมูลที่รวบรวมมาเพื่อการดูแลทางคลินิกหรือการเรียกเก็บเงินในตอนแรก ไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์เพิ่มเติม เช่น การวิจัย การวัดคุณภาพ หรือการเฝ้าระวังประชากร เนื่องจากข้อมูลไม่ได้ถูกรวบรวมมาเพื่อวัตถุประสงค์เหล่านี้ การกำกับดูแลและการประเมินคุณภาพจึงเป็นสิ่งสำคัญในการใช้ข้อมูลอย่างรับผิดชอบ