המורכבות של מערכת הבריאות המודרנית

כיום, ארגוני בריאות מתמודדים עם זרם חסר תקדים של נתונים ממערך רחב של מקורות.לבושים, יישומי בריאות ניידים, רשומות בריאות אלקטרוניות (EHRs), מערכות מידע מעבדה, הדמיה רפואית ותוצאות מדווחות לחולה כל לייצר זרמים רצופים של מידע. בעוד העושר הזה של נתונים מחזיק את ההבטחה של תמונה מלאה של בריאות החולה, שילוב מקורות נפרדים אלה למערכת מאוחדת, פעולה נותר אחד האתגרים העקשניים ביותר בתחום הבריאות.

הליבה של הקושי היא לא רק בנפח או במהירות של נתונים, אלא גם בהטרוגניות הבסיסית שלו.כל מקור משתמש לעתים קרובות בפורמטים קנייניים, במונחים שונים, וברמות שונות של דיוק.ללא תזמורות זהירה, פרויקטים של שילוב נתונים יכולים להיות מחוסנים במורכבות, המוביל לעיכובים יקרים, דוחות לא מדויקים, ולהפחית את האמון בקרב רופאים וחוקרים.

מקורות נתונים מפוצצים

שקול את המסע הטיפוסי של המטופל. ביקור אצל רופא הטיפול הראשי מייצר נתונים EHR מובנה. אותו המטופל יכול להשתמש במעקב כושר כי תפוקת מדדי צעד, קצב הלב ותבניות שינה בפורמט JSON קנייני.בינתיים, מומחה עשוי להזמין בדיקות מעבדה אשר מחזירות תוצאות ב-HL72 הודעות, והחול עלול לגרור סימפטומים באמצעות אפליקציה ניידת שמאחסן נתונים במסד נתונים מקומי.

מחיר הסילוס

כאשר הנתונים נשארים בסלולוס, התוצאות הקרועות על פני תחומים קליניים, תפעוליים וכספים.מרפאות מאבדות את היכולת לראות מגמות על פני פרקים של טיפול, מה שמוביל לאבחון לא שלם.מנהלי בריאות באוכלוסייה לא יכולים לזהות התאמות שחתכופות על פני סוגי נתונים שונים - כגון הקשר בין פעילות גופנית לערכי מעבדה.

מעבר למולכים אלה כבר אינו אופציונלי.מודלים מבוססי טיפול מבוסס ערך, בתי חולים ממוקדים בחולה, והדגש הגדל על רפואה מונעת, כולם דורשים תצוגה חלקה, הוליסטית של המטופל.

ה Hurdles הטכניים

תאימות: Incompatibility

תעשיית הבריאות עשתה צעדים גדולים בסטנדרטיזציה, אך אימוץ נשאר לא אחיד.סטנדרטים כגון HL7 FHIR (Past Healthcare Interoperability Resources) לספק מסגרת מודרנית, RESTful להחלפת נתונים, אך מערכות מורשת עדיין מסתמכות על פורמטים ישנים יותר כמו HL7 v2, v3, CDA, ו-CSV קניינית או XML. אפילו בתוך FIR, וריאציות קיימות להגדרות נתונים אופציונליות, כלומר, כדי לשנות את כל הגורמים המשתנים אלה, כדי לשנות את השמות הקליניים, רק לשילובים.

נתונים של אימינג מוסיפים מימד נוסף של מורכבות.דמי DICOM, דוחות פתולוגיה, ורצף גנומיים לכל אחד יש סטנדרטים משלהם ודורשים ⁇ s מיוחדים. coordinating נתונים קליניים מובנה עם טקסט לא מובנה וקבצים בינארי דורשים מודל נתונים גמיש שיכול להכיל גם ייצוגים יחסיים ומקודדים.

דרישות עיבוד בזמן אמת

תרחישים רבים של אינטגרציה דורשים ליד-מציאות דרך לוח זמנים של ג'וקר מתמיד, פלטפורמות ניטור סבלני מרחוק, וזרמים סימנים חיוניים מבוססי בית חולים לייצר עדכונים כל כמה שניות. בהקשרים אלה, עיבוד אצווה הוא לא מספיק. צינור האינטגרציה חייב להתמודד עם עומס גבוה, שכפול, ו aggregation עם קיבולת מינימלית. זה מדגיש הן את שכבת האחסון והן את ארגוני הנתונים לעתים קרובות כדי להפוך טכנולוגיות המונעות על ידי ניתוח, אבל מנועי ניקוי תפעוליים אלה.

פרטיות וביטחון

נתוני בריאות הם בין הסוגים הרגישים ביותר של מידע אישי.תקנות כגון: חוק ביטוח הבריאות וחשבונאות (HIPAA) , ⁇ FLT:1 בארצות הברית ותקנה הכללית להגנה על נתונים (GDPR) באירופה להטיל בקרה קפדנית על אחסון נתונים, שידור, וגישה. בעת שילוב מקורות מרובים, משטח ההתקפה חייב להיות מאויש על השאר ועל בסיס דרישות טיפול תרופתיות, כגון שימוש נוסף, שימוש בנתונים ספציפיים, וגישה לשימוש באמצעי בקרה, שימוש, שימוש, שימוש באמצעי זהירות, וגישה לשימוש באמצעי בקרה אפור, וכן גישה.

ניהול הסכמת המטופל עצמו הוא תת-מערכת מורכבת.מטופלים עשויים להעניק הרשאות שונות עבור סוגים שונים של נתונים ומטרות (טיפול, מחקר, חיוב) תוך הנפקת הוראות הסכמה אלה לזרימת הנתונים, מבטיחה כי ניתוחי זרימה מטה של מטה הזרם מכבדים העדפות אישיות.

גדרות ארגוניות ותקנות

ניהול נתונים ובעלות

אינטגרציה אינה רק בעיה טכנית.מי הבעלים של הנתונים המשולבים?מי אחראי על הדיוק והשלמות שלו?מערכות בריאות כרוכות במספר רב של בעלי עניין - בתי חולים, פרקטיקות פרטיות, בתי מרקחת, תשלומים - כל אחד עם המדיניות שלו והתמריצים שלו.ללא מסגרת ממשל ברורה, איכות נתונים סובלת כי אין ישות אחת הבעלים של צינורות הקצה-לקצה (למשל, לחץ דם) לעתים קרובות דורש טיפול תרופתי.

(FLT:0Key אלמנטים של תוכנית ממשל מוצלחת 1FLT) כוללים מועצת המנהלים של ניהול נתונים, דיוני נתונים מתעדים, כללי טרנספורמציה מבוקרת גרסאות, וביקורת איכות סדירה.אלמנטים אלה להבטיח כי נתונים משולבים יישארו אמינים עבור קבלת החלטות קליניות ומחקר.

הסכמה של מטופלים ואמון

חולים מצפים יותר ויותר לשלוט על טביעת הרגל הבריאות הדיגיטלית שלהם.הם רוצים לדעת מי ניגש לנתונים שלהם, עבור מה מטרות, וכמה זמן זה יישמר.פלטפורמות אינטגרציה חייבות להטמיע ניהול הסכמה ישירות לתוך צינור הנתונים.כאשר המטופל מבטל הסכמה עבור מקור ספציפי, שכבת האינטגרציה חייבת להפיץ כי ייעוד לכל הצרכנים במורד הזרם - אתגר לא טריוויאלי כאשר הנתונים נאספות ו אנונימיים למחקר.

אמון בבניה דורש גם שקיפות.מטופלים וספקים צריך להיות מסוגל לראות "נתיב סתום" של זרימת נתונים.זה חשוב במיוחד כאשר נתונים של עונדים בכיתה הצרכנים משולבים עם נתונים קליניים של EHR; חולים חייבים להבין כי שילוב כזה אינו מוריד באופן אוטומטי את איכות הטיפול הקליני ולא חושף אותם לשיווק לא רצוי.

אסטרטגיות מעשיות לאינטגרציה

אימוץ סטנדרטים בין-משתנים

האסטרטגיה ארוכת הטווח היעילה ביותר היא להעביר את המערכת האקולוגית כולה לסטנדרט משותף.(FLT:0HL7 FHIRIRFLT:1 התפתחה כסטנדרט המודרני של דה פקטו בגלל גישת ה- API המודרנית שלה, השימוש ב-JSON/XML, והתמיכה הספקית הרחבה.מיפוי הודעות מורשת למקורות FHIR (טיפול, תצפיות, מצב וכו ') מספק מטרה עקבית של ארגונים יכולים להשתמש ב- FIR כדי להפוך את כל אלה לייצוג נתונים או כדי להפוך את ה- FIR ל- FIR ל- FHIR למקורות הבאים.

כמו כן, אימוץ מונחי קונבנציונאליים סטנדרטיים (SNOMED CT, LOINC, RxNorm, ICD-10) מבטיח כי ערכים קודמו ממפה באופן משמעותי על פני מערכות. בעוד שלא כל מקור ישתמש בקודים אלה, שכבת אינטגרציה יכולה לכלול שירות מיפוי מונח הממיר קודים מקומיים לתקני מקבילות סטנדרטיות.

יישום תוכנות מיידיות ופלטפורמות נתונים

במקום לבנות אינטגרציה נקודה לנקודה לכל מקור נתונים – סיוט תחזוקה – ארגונים נהנים מפלטפורמת אינטגרציה מרכזית.פלטפורמות נתונים מודרניות מספקות מחברים שנבנו מראש, מנועי טרנספורמציה, אוטומציה של זרימת עבודה ואחסון מאוחד.

דוגמה אחת היא CLT:0.DirectusFLT:1, פלטפורמת נתונים בקוד פתוח שיכולה לשמש כשכבת נתונים ללא ראש ושכבת נתונים עבור יישומי בריאות.Directus חושפת מסד נתונים של SQL עם REST ו- GraphQL APIs, מה שהופך אותו פשוט לגלישה נתונים ממקורות שונים, למפות אותו לschema מאוחדת, ולאחר מכן לספק גישה מאובטחת, המבוססת על סינרגיות וחוקרים גמישים, מאפשר גישה ל-HIP לנטרולטיבית גישה לנטרולטיבית גישה ל-H.

פתרונות רבים אחרים של תוכנות קודרים קיימים, כולל מית' Connect, InterSystems HealthShare, ופרויקטים בקוד פתוח כמו OpenHIM. המפתח הוא לבחור פלטפורמה התומכת בתבניות הנתונים הנדרשות, מציעה אבטחה חזקה וקשקשים עם צמיחה ארגונית.

אבטחה וביטוח

יש לאדריכל את הביטחון מההתחלה.לפחות בשכבה האינטגרציה צריך:

  • (ב) עיין בכל הנתונים ב- RestFLT: 1 (בקיצור: AES-256) ובמעבר באמצעות TLS 1.2 ומעלה.
  • (FLT:0) הרחבת בקרת גישה מבוססת-בסיס (FIRLT:1) המגבילה את הגישה לנתונים לאנשי צוות ויישומים מורשים.
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ⁇ (ב) ⁇ (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ,0) ,ההסכמה לגורמי אכיפת החוק (FLT) 1 ברמת הנתונים, באמצעות מדיניות מבוססת מאפיינים.

(FLT:0) בדיקות חדירה והערכות פגיעות ב-FIRLT:1) מסייעות לזהות פערים.

אדריכלות סקאלה

נפח נתונים בריאות אינו סטטי.אסטרטגיה מוצלחת של שילוב חייב בקנה מידה אופקי.אדריכלות מיקרו-שירות מבוססי ענן מאפשרות דרוג עצמאי של צלקות, טרנספורמציה, אחסון ורכיבי ניתוח.אגמים נתונים (למשל, אמזון S3 עם Apache Parkt) יכול לאחסן גלם ושינה את עלות הנתונים באופן יעיל, בעוד מסדי נתונים אנליטיים (למשל, לחץ, PostgreSQL עם זמן לוח זמנים) תמיכה מהירה שאילתות דוחות מהירים ושאילתות.

(FLT:0) שימוש בגישה ראשונה של API-First AccessFIRLT:1) עוד מרתיעה יצרנים נתונים של צרכנים.כל מערכת אינטראקציה באמצעות ממשקי API מוגדרים היטב, ושכבת האינטגרציה יכולה להתפתח ללא שבירת יישומים קיימים. GraphQL מתאימה במיוחד עבור נתוני בריאות כי היא מאפשרת לצרכנים לבקש בדיוק את שדות שהם צריכים, צמצום רוחב הפס ועיבוד מעל פני.

יתרונות של אינטגרציה מקיפה של נתונים לבריאות

קבלת ההחלטות הקליניות

כאשר יש רופאים שיא ארוך טווח מאוחד - ביצוע נתוני EHR, תוצאות מעבדה, מדדים לבישים, ותוצאות מדווחות לחולה - הם יכולים לזהות מגמות עדינות שעשויות אחרת ללכת ללא הפרעה.לדוגמה, הירידה ההדרגתית של המטופל בספירת צעד יומיומי בשילוב עם מעט גבוה Hb1c ערכים עשויים להעיד על תחילת prediabetes לפני אבחון רשמי של זמן יכול להזהיר את פני השטח המיידי (קצב זמן קצר).

ניהול בריאות

ברמת האוכלוסייה, נתונים משולבים מאפשרים stratification של חולים על ידי גורמי סיכון, תחלואה, וקביעת חברתי של בריאות. סוכנויות בריאות הציבור יכול לפקח על התפרצויות המחלה על ידי ניתוח נתונים מצטברים מרשתות בריאות מרובות. תוכניות ניהול מחלה כרוני יכול לעקוב אחר דבקות תוכניות טיפול ולהתאים את מחוץ לבית דפוסים בעולם האמיתי.

(FLT:0) מודלים קדם-יסודיים FLT:1 בנוי על נתונים משולבים להיות מדויק יותר כמו הם כוללים מגוון רחב יותר של משתנים - מסמן גנטי לחשיפה סביבתית.זה מקדם את ההבטחה של רפואה מותאמים אישית, שבו התערבויות מותאמות לאדם ולא לקבוצה רחבה.

מחקר וחדשנות

עבור חוקרים, הזמינות של נתונים נקיים, משולבים, ו de-identified להפחית באופן דרמטי את הזמן שהוצא על נתונים wrangling. מחקרים תצפית בקנה מידה גדול, ניסויים מבוקרים אקראיים, ואימון מכונה כל תלוי שיש נתונים רב-מקורות באיכות גבוהה. פלטפורמות אינטגרציה התומכים מיצוי ויצוא (למשל, באמצעות OMOP Common Data Model) מאפשרות מחקרים רב-siteים תוך שמירה על פרטיות.

תעשיית התרופות גם מרוויחה.על ידי שילוב של ראיות בעולם האמיתי מ- EHRs, תביעות, ולבושות, חברות יכולות לזהות הזדמנויות לטיהור, אופטימיזציה לקריטריונים להתאמה משפטית ולעקוב אחר בטיחות לאחר שוק בצורה יעילה יותר.

הדרך Ahead

טכנולוגיות מתפתחות

(ב) כמה טכנולוגיות מתפתחות מבטיחות להקל על אתגרים שילוב:0.10.10.10.10.10.10.10.1 טכנולוגיות מתפתחות יכולות להפוך את מיפוי הנתונים לתקני מיפוי וסטנדרטיזציה של מידע טבעי כדי לחלץ נתונים מהערות קליניות:2 Internet of Things (IRIoT)FLT:3 ואילך כוללים כעת תכונות ספציפיות לטיפול רפואי כגון טיפול נרחב עבור זרימת נתונים רפואיים.

התפקיד של פלטפורמות נתונים גמישות

בסופו של דבר, המפתח לקשיים באינטגרציה הוא בחירת ארכיטקטורה שמאזנת את הסטנדרט עם גמישות.מערכות מונוליטיות ריידיות ריגיד לעתים קרובות נכשלות כי הן אינן יכולות להתאים למקורות נתונים חדשים או דרישות רגולטוריות מתפתחות.

פלטפורמות כמו FLT:0 ,Directus RESTFLT 1 exegate את הגישה גמישה, המונעת API כי ארגונים מודרניים דורשים.על ידי הסרת מסד הנתונים לתוך שכבת API בטוחה, תצורה, Directus מאפשר לצוותים מודל נתונים בריאות על פי הצרכים הספציפיים שלהם - בין אם זה כרוך בטבלה מטופלית יחסית, אחסון עבור הדמיה, או בזמן אמת סטרימינג קצה קצה קצה עבור נתונים המבוססים על ידי הסרת גישה חדשה, כלומר, לא צריך לעתים קרובות יותר של גישה חדשה של נתונים מדויקים של גישה חדשה של גישה ישירה של נתונים, כלומר, באופן קבוע של גישה חדשה של גישה חדשה של גישה שונה של נתונים, כלומר, כלומר, באופן קבוע יותר מאשר תכונות האינטרנט של שימושית, לא פשוטה יותר מאשר תכונות האינטרנט של כל אחד, לא דורש יותר מאשר תכונות של גישה חדשה של גישה חדשה של גישה חדשה של נתונים.

ארגונים שמשקיעים בפלטפורמות גמישות וידידותיות לסטנדרטים אלה להפחית את עלויות האינטגרציה לטווח ארוך, להאיץ את הזמן לערך, והכי חשוב, לספק תוצאות טובות יותר עבור המטופלים והאוכלוסיות שהם משרתים.

מסקנה

הגדלת מקורות נתונים בריאותיים מרובים למעקב מקיף היא מטרה רבת-עוצמה אך בלתי-אפשרי.האתגרים ממושכים אי-התאמה טכנית, מגבלות אבטחה, מורכבות ממשל וציות רגולטוריות.אך על ידי אימוץ אסטרטגיות מוכחות – פורמטים סטנדרטיים של נתונים כמו HL7 FHIR, תוכנות ביניים חזקות ופלטפורמות נתונים, תנוחות אבטחה חזקות וארכיטקטורה מדרגית – ארגוני בריאות יכולים להפוך נתונים גולמיים, מפוצלים לפעולה של נכסים, מאוחדת.

היתרונות - תמיכה בקבלת החלטות קלינית מוכחת, תובנות בריאות האוכלוסייה ומחקר מואץ - הם גדולים מדי מכדי להתעלם.עם תכנון מכוון וכלים הנכונים, החזון של מערכת אקולוגית משולבת מלאה של נתונים בריאות הוא בהישג יד, המאפשר טיפול ממוקד באמת בחולה בעידן הדיגיטלי.