Аналитика здравоохранения в значительной степени опирается на широкий спектр источников данных для получения значимых идей. Эти источники позволяют все: от улучшения ухода за пациентами до операционной эффективности и новаторских медицинских исследований. Для разработки надежных и точных идей здравоохранения важно понимать, откуда берутся данные и как их можно использовать.
Ниже приведен полный список основных источников данных, используемых для анализа данных в сфере здравоохранения , сгруппированных по типу и варианту использования.
1. Электронные медицинские карты (ЭМК)
Описание : Электронные медицинские карты (ЭМК) — это цифровые версии медицинских карт и историй болезни пациентов, которые ведут магазин поставщики медицинских услуг.
-
Примеры : Epic, Cerner, Allscripts
-
Варианты использования : мониторинг состояния пациентов, прогнозирование результатов, персонализированные планы лечения.
-
Преимущества : Подробная клиническая информация, обновления в режиме реального времени.
-
Проблемы : стандартизация данных, проблемы конфиденциальности
2. Данные по претензиям и выставлению счетов
Описание : Административные данные, собираемые для выставления счетов страховым компаниям за оказанные услуги.
-
Примеры : заявления на получение медицинской Список источников данных для финансовых аналитиков помощи Medicare, счета частных страховщиков.
-
Варианты использования : анализ затрат, тенденции использования услуг, обнаружение мошенничества.
-
Преимущества : масштабный, структурированный и широкодоступный.
-
Проблемы : Ограниченные клинические данные.
3. Данные общественного здравоохранения
Описание : Правительственные и неправительственные организации публикуют статистические данные и отчеты, связанные со здравоохранением.
-
Примеры : CDC, ВОЗ, Национальное обследование состояния здоровья (NHIS), Система наблюдения за поведенческими факторами риска (BRFSS)
-
Варианты использования : эпидемиология, анализ здоровья населения, планирование политики.
-
Преимущества : Надежный, общедоступный
-
Проблемы : часто агрегированные данные, ограниченная детализация
4. Базы данных клинических испытаний и исследований
Описание : Данные клинических исследований, направленных на оценку новых методов лечения или вмешательств.
-
Примеры : ClinicalTrials.gov, PubMed, базы данных NIH
-
Примеры использования : анализ эффективности лекарств, сравнение методов лечения, рекомендации на основе фактических данных.
-
Преимущества : Высокая научная строгость
-
Проблемы : небольшие размеры выборки, ограниченная обобщаемость.
5. Данные, полученные с носимых устройств и пациентов
Описание : Показатели здоровья, собираемые с помощью таких устройств, как фитнес-трекеры, умные часы и мобильные приложения.
-
Примеры : Fitbit, Apple Health, Garmin, дневники здоровья пациентов.
-
Варианты использования : удаленный мониторинг, изменение образа жизни, лечение хронических заболеваний.
-
Преимущества : непрерывный мониторинг в режиме реального времени
-
Проблемы : точность данных, изменчивость устройств
6. Геномные и биомедицинские данные
Описание : Информация, полученная с помощью генетического секвенирования и молекулярной биологии.
-
Примеры : Атлас генома рака (TCGA), Проект «1000 геномов».
-
Варианты использования : Точная медицина, исследования рака, картирование генных заболеваний.
-
Преимущества : Обеспечивает База данных факсов персонализированное лечение
-
Проблемы : Высокая сложность, требуется расширенная аналитика.
7. Больничные и операционные данные
Описание : Внутренние данные медицинского учреждения, касающиеся кадрового обеспечения, использования ресурсов и рабочих процессов.
-
Примеры : показатели занятости коек, графики хирургических операций, журналы учета персонала.
-
Варианты использования : эффективность работы, планирование мощностей, оптимизация процессов
-
Преимущества : Прямое влияние на использование ресурсов и уход за пациентами.
-
Проблемы : часто разрозненные данные, переменное качество
Заключение
Эффективные аналитические данные в здравоохранении зависят от интеграции и анализа данных . От клинических записей и данных о выставлении счетов до носимых устройств и геномных исследований — каждый источник вносит уникальную ценность в аналитику здравоохранения.
Для медицинских работников, специалистов по обработке данных и политиков понимание этих источников является первым шагом к принятию обоснованных решений на основе данных, которые улучшают результаты лечения пациентов и эффективность сист