Quản lý và Phân tích Dữ liệu Y tế
Quản lý và phân tích dữ liệu y tế là lĩnh vực tin học y tế liên quan đến cách dữ liệu được tạo ra trong các hệ thống lâm sàng, hành chính và y tế công cộng được lưu trữ, tích hợp, quản lý và biến thành kiến thức hữu ích. Nó bao gồm việc thiết kế các kho lưu trữ hợp nhất dữ liệu y tế không đồng nhất, các nguyên tắc đảm bảo độ tin cậy của dữ liệu đó và các phương pháp phân tích khai thác chúng để trả lời các câu hỏi về hiệu quả, quần thể và hoạt động.
Definition
Quản lý và phân tích dữ liệu y tế là tập hợp các phương pháp và cơ sở hạ tầng để tổ chức dữ liệu liên quan đến sức khỏe và áp dụng các kỹ thuật thống kê, tính toán và khai thác dữ liệu vào chúng nhằm tạo ra bằng chứng và hỗ trợ các quyết định ở cấp độ nghiên cứu, quần thể và hệ thống y tế.
Scope
Lĩnh vực này định hướng cho người đọc về vòng đời của dữ liệu y tế: thu thập và tích hợp, lưu trữ trong kho dữ liệu lâm sàng, quản trị và đảm bảo chất lượng, và phân tích tiếp theo cho nghiên cứu, đo lường quần thể và hoạt động. Nó tập hợp năm chủ đề chuyển từ cơ sở hạ tầng (thiết kế kho dữ liệu) thông qua quản lý (quản trị và chất lượng) đến sử dụng (hiệu quả so sánh, sức khỏe quần thể và các ứng dụng dữ liệu lớn). Đây là một tổng quan tham khảo, không phải là hướng dẫn xây dựng hay công cụ ra quyết định lâm sàng.
Sub-topics
Key concepts
- Kho dữ liệu lâm sàng
- Tích hợp dữ liệu và trích xuất-chuyển đổi-tải (ETL)
- Mô hình dữ liệu chung
- Quản trị và quản lý dữ liệu
- Các chiều chất lượng dữ liệu
- Sử dụng thứ cấp dữ liệu lâm sàng
- Nghiên cứu hiệu quả so sánh
- Đo lường sức khỏe quần thể
- Phân tích dữ liệu lớn
- Mô hình dự đoán và khai thác dữ liệu
Mechanisms
Dữ liệu y tế có nguồn gốc từ hồ sơ sức khỏe điện tử, hệ thống yêu cầu bồi thường, sổ đăng ký, thiết bị và nguồn cấp dữ liệu giám sát. Để có thể tái sử dụng, các luồng dữ liệu không đồng nhất này được trích xuất, chuyển đổi và tải vào các kho lưu trữ tích hợp như kho dữ liệu lâm sàng, thường được ánh xạ tới một mô hình dữ liệu chung để các truy vấn có thể di động giữa các tổ chức. Các cấu trúc quản trị phân công trách nhiệm giải trình đối với dữ liệu và đánh giá chất lượng đánh giá các khía cạnh như tính đầy đủ, tính chính xác và tính hợp lý trước khi dữ liệu được phân tích. Các phương pháp phân tích sau đó bao gồm từ đo lường mô tả đến khai thác dữ liệu và mô hình dự đoán, với câu hỏi phân tích xác định thiết kế và dữ liệu nào là phù hợp.
Clinical relevance
Các cơ sở hạ tầng và phương pháp phân tích được mô tả ở đây là nền tảng cho phần lớn bằng chứng thứ cấp được sử dụng trong chăm sóc sức khỏe, bao gồm đo lường chất lượng, nghiên cứu hiệu quả so sánh và giám sát quần thể. Việc hiểu chúng giúp các bác sĩ lâm sàng và nhà nghiên cứu đánh giá cách bằng chứng có nguồn gốc từ dữ liệu được tạo ra và những hạn chế của nó. Lĩnh vực này mô tả cách bằng chứng và hỗ trợ quyết định được tạo ra; bản thân nó không phải là nguồn hướng dẫn chẩn đoán hoặc điều trị cá nhân.
History
Khi hồ sơ sức khỏe điện tử và hệ thống hành chính tích lũy một lượng lớn dữ liệu được thu thập thường xuyên, sự chú ý đã chuyển từ thu thập dữ liệu chính sang sử dụng thứ cấp các dữ liệu đó cho nghiên cứu và quản lý. Các sáng kiến xây dựng kho lưu trữ nghiên cứu có thể chia sẻ, chẳng hạn như nền tảng i2b2, và sự phát triển của phân tích dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe trong những năm 2010, đã thiết lập quản lý và phân tích dữ liệu như một nhánh riêng biệt của tin học y tế với những mối quan tâm riêng về chất lượng, quản trị và khả năng tái tạo.
Key figures
- David W. Bates
- Shawn N. Murphy
- Isaac Kohane
Related topics
Seminal works
- murphy-2010
- weiskopf-weng-2013
- bates-2014
Frequently asked questions
- Sự khác biệt giữa quản lý dữ liệu y tế và phân tích dữ liệu y tế là gì?
- Quản lý dữ liệu bao gồm cách dữ liệu y tế được thu thập, tích hợp, lưu trữ và quản lý để chúng đáng tin cậy và có thể tái sử dụng; phân tích bao gồm các phương pháp thống kê và tính toán được áp dụng cho dữ liệu đó để tạo ra kiến thức. Hai lĩnh vực này phụ thuộc lẫn nhau: phân tích chỉ đáng tin cậy khi quản lý và chất lượng của dữ liệu cơ bản tốt.
- Thuật ngữ 'sử dụng thứ cấp' dữ liệu lâm sàng có nghĩa là gì?
- Nó đề cập đến việc sử dụng dữ liệu ban đầu được thu thập cho mục đích chăm sóc lâm sàng hoặc thanh toán cho các mục đích bổ sung như nghiên cứu, đo lường chất lượng hoặc giám sát quần thể. Vì dữ liệu không được thu thập cho các mục đích này, quản trị và đánh giá chất lượng là trọng tâm để sử dụng chúng một cách có trách nhiệm.