Ở điểm giao thoa giữa công nghệ và chăm sóc sức khỏe, phân tích dữ liệu sức khỏe hứa hẹn sẽ thay đổi không chỉ cách chúng ta quản lý và cung cấp các dịch vụ y tế mà còn cả cách chúng ta tiếp cận chúng. Cụ thể, dữ liệu bệnh viện, dữ liệu y tế và dữ liệu lâm sàng đã được sử dụng để cải thiện việc quản lý hàng tồn kho và cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe được cá nhân hóa cho bệnh nhân. Tuy nhiên, tiềm năng của dữ liệu chăm sóc sức khỏe thậm chí còn lớn hơn.

Phân tích dữ liệu sức khỏe

Mục đích chính của phân tích dữ liệu sức khỏe là khám phá các mô hình và thông tin chi tiết từ dữ liệu sức khỏe thô, chẳng hạn như lịch sử bệnh nhân, xét nghiệm máu hoặc dấu hiệu di truyền, để giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đưa ra phương pháp điều trị phù hợp nhất cho từng bệnh nhân.

Bộ môn này thúc đẩy các công nghệ như học máy và trực quan hóa dữ liệu để cải thiện thực hành y tế, tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và thúc đẩy việc ra quyết định dựa trên bằng chứng trong chăm sóc sức khỏe. Nói cách khác, phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe nhằm mục đích chuyển khối lượng dữ liệu thô khổng lồ thành thông tin hữu ích và có thể thực hiện được.

Đảm bảo phân tích dữ liệu sức khỏe phù hợp với mục đích

Phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe bao gồm một số tập hợp con, mỗi tập hợp phục vụ một mục đích riêng biệt:

Phân tích dữ liệu y tế được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu từ hồ sơ y tế điện tử của bệnh nhân, hình ảnh y tế, phân tích trong phòng thí nghiệm và thiết bị y tế có thể đeo. Nó nhằm mục đích thu thập thông tin về tình trạng sức khỏe và kết quả lâm sàng của bệnh nhân nhằm tối ưu hóa việc cung cấp dịch vụ chăm sóc cho từng bệnh nhân, đặc biệt là về chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và theo dõi.

Phân tích dữ liệu lâm sàng bao gồm việc phân tích dữ liệu được thu thập trong quá trình chăm sóc lâm sàng, bao gồm tương tác của bệnh nhân, thủ tục y tế và can thiệp lâm sàng. Nó nhằm mục đích xác định các mô hình có khả năng cải thiện dòng quy trình lâm sàng.

Phân tích dữ liệu bệnh viện cụ thể hơn đề cập đến việc phân tích dữ liệu được tạo ra trong môi trường bệnh viện, bao gồm dữ liệu hành chính cũng như các chỉ số hiệu quả hoạt động và tài chính.

Mặc dù phân tích dữ liệu y tế, phân tích dữ liệu lâm sàng và phân tích dữ liệu bệnh viện đều nhắm đến các khía cạnh cụ thể của chăm sóc sức khỏe, nhưng tất cả đều cho phép các chuyên gia chăm sóc sức khỏe đưa ra quyết định sáng suốt có thể dẫn đến cải thiện đáng kể trong việc chăm sóc bệnh nhân và quản lý chăm sóc sức khỏe.

Giới thiệu về bốn loại phân tích dữ liệu sức khỏe

Nếu chúng ta xem xét khía cạnh kỹ thuật hơn của phân tích dữ liệu sức khỏe, cần phân biệt bốn loại kỹ thuật phân tích chính: Phân tích mô tả là giai đoạn ban đầu nhằm thiết lập lịch sử tương tác về mặt chăm sóc; Phân tích chẩn đoán đi xa hơn một chút để xác định và giải thích các xu hướng khác nhau; Phân tích dự đoán dựa vào việc tận dụng dữ liệu trong quá khứ và hiện tại để dự đoán các sự kiện trong tương lai. Do đó, các phân tích dự đoán trong hoạt động chăm sóc sức khỏe giống như một quả cầu pha lê; Phân tích theo quy định là bước cuối cùng. Bằng cách đề xuất các hành động đáp lại những dự đoán được đưa ra, quá trình phân tích này nhằm mục đích thiết lập một chiến lược. Hoàn thành tốt, nó đóng một vai trò quan trọng trong việc đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu.

Dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe

Theo định nghĩa, mọi phân tích dữ liệu đều chủ yếu dựa vào khối lượng dữ liệu lớn. Dữ liệu lớn đề cập đến các tập dữ liệu quá lớn đối với các phương pháp hoặc công cụ phân tích truyền thống. Việc sử dụng dữ liệu lớn là phổ biến trong nghiên cứu về tương tác hoặc hành vi của con người và do đó tạo thành cơ sở lý tưởng cho việc phân tích dữ liệu sức khỏe.

Do khối lượng của các bộ dữ liệu này, việc khai thác dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe đòi hỏi các công nghệ tiên tiến như điện toán phân tán, cơ sở hạ tầng được lưu trữ trên nền tảng đám mây hoặc phần mềm chuyên dụng. Học máy và trực quan hóa dữ liệu bổ sung cho các quan sát từ số liệu thống kê và giúp người vận hành thu thập những hiểu biết có giá trị.

Ứng dụng dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe

Tiềm năng của dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe là vô hạn. Tuy nhiên, có sáu ứng dụng trực tiếp trong lĩnh vực y tế:

Phát hiện bệnh sớm: Bằng cách dự đoán tình trạng sức khỏe xấu đi của bệnh nhân bằng cách sử dụng các phân tích dự đoán, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe có thể chủ động can thiệp.

Chẩn đoán nhanh hơn, chính xác hơn: Phân tích dữ liệu y tế giúp đẩy nhanh các quyết định điều trị và cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân.

Y học cá nhân hóa: Việc phân tích dữ liệu y tế giúp cá nhân hóa việc điều trị bằng cách tính đến di truyền và lối sống cũng như các yếu tố môi trường của một cá nhân.

Cải thiện các quyết định vận hành: Thông qua việc phân tích dữ liệu vận hành, các tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể tối ưu hóa luồng bệnh nhân, phân bổ nhân sự và nguồn lực trong cơ cấu bệnh viện.

Đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc: Việc phân tích dữ liệu sức khỏe rất hữu ích để dự đoán tương tác thuốc và hợp lý hóa các thử nghiệm lâm sàng.

Nghiên cứu ung thư: Lợi ích mà phân tích dữ liệu trong nghiên cứu ung thư mang lại nằm ở việc đẩy nhanh việc khám phá các phương pháp điều trị mới và cung cấp sự hiểu biết tốt hơn về sinh học ung thư.

Tối ưu hóa chuỗi cung ứng và mua hàng: Phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng cho phép nhà cung cấp dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa hàng tồn kho và hạn chế lãng phí.

Y học chính xác được cá nhân hóa

Phân tích dữ liệu sức khỏe đóng vai trò trung tâm trong những tiến bộ trong y học chính xác, một sự thay đổi lớn trong chăm sóc sức khỏe nhằm điều chỉnh các biện pháp can thiệp và điều trị y tế dựa trên đặc điểm của từng bệnh nhân. Phân tích dữ liệu cá nhân của bệnh nhân, chẳng hạn như dữ liệu gen, hồ sơ lâm sàng hoặc các yếu tố về lối sống, sử dụng máy học và các công cụ phân tích khác, giúp xác định chiến lược điều trị phù hợp với nhu cầu và thể chất của từng cá nhân.

Phân tích dữ liệu cho y học chính xác được yêu cầu để tối đa hóa hiệu quả của phương pháp điều trị đồng thời hạn chế tác dụng phụ và do đó mang lại kết quả tốt hơn cho bệnh nhân.

Những thách thức của dữ liệu lớn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

Không điều nào có thể thực hiện được nếu không có dữ liệu lớn, nhưng đôi khi việc thu thập và sử dụng loại dữ liệu này trở nên khó khăn vì nhiều lý do: Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Do việc lưu trữ khối lượng dữ liệu ngày càng tăng và sự phụ thuộc ngày càng tăng vào dữ liệu chăm sóc sức khỏe, các bệnh viện và bác sĩ hiện là mục tiêu của tội phạm mạng và tin tặc. Do đó, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe phải đảm bảo rằng dữ liệu nhạy cảm này được bảo vệ, bao gồm cả việc tăng cường các giao thức an ninh mạng và ẩn danh dữ liệu sức khỏe tổng hợp.

Độ chính xác và chất lượng của dữ liệu: Dữ liệu sức khỏe được thu thập từ một số hệ thống và được lưu trữ cho nhiều mục đích khác nhau. Vì thế chúng rất không đồng nhất. Điều này đôi khi dẫn đến các kho dữ liệu và một số điểm không nhất quán, gây khó khăn cho việc tích hợp và phân tích các tập dữ liệu. Hơn nữa, tính không đồng nhất này có thể dẫn đến sự không nhất quán về tính chính xác và đầy đủ của các bộ dữ liệu.

Dữ liệu phi cấu trúc: Khía cạnh này đặc biệt quan trọng đối với các tổ chức và nhà cung cấp đang rời xa các phương pháp truyền thống và thiên về số hóa hồ sơ. Ghi chú, quan sát và hồ sơ y tế trên giấy được coi là dữ liệu phi cấu trúc và việc tích hợp chúng vào bộ dữ liệu có thể đặc biệt phức tạp nếu không có khả năng khai thác văn bản phức tạp, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng hình ảnh.

Khả năng tương tác: Các nhà cung cấp khác nhau có thể ở các giai đoạn khác nhau của quá trình áp dụng phân tích dữ liệu, khiến việc cộng tác trở nên khó khăn. Ngay cả khi các đối tác khác nhau chuyển sang kỹ thuật số, sự khác biệt về cơ sở hạ tầng kỹ thuật, bảo mật, quy định và ưu tiên có thể cản trở việc trao đổi dữ liệu.

Đáp ứng những thách thức như vậy không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Do đó, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe phải cam kết phá vỡ các kho dữ liệu và phát triển các giải pháp kỹ thuật không chỉ nâng cao khả năng tương tác mà còn đảm bảo tính toàn vẹn và bảo mật dữ liệu.

Thúc đẩy khả năng tương tác và bảo mật

Trong bối cảnh như vậy, sự phát triển an toàn và đáng tin cậy của phân tích dữ liệu sức khỏe ngụ ý rằng việc trao đổi dữ liệu giữa bệnh nhân, nhà cung cấp và bên thứ ba diễn ra suôn sẻ. Tiêu chuẩn quốc tế về phân tích dữ liệu y tế đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng cường khả năng tương tác giữa các hệ thống y tế khác nhau trên toàn cầu, vì chúng xác định một ngôn ngữ chung, mục tiêu chung cũng như các công cụ giám sát.

Đối với các cơ sở chăm sóc sức khỏe, việc triển khai các tiêu chuẩn như ISO/HL7 27931 là một cách tiếp cận hiệu quả để điều chỉnh, quản lý và xử lý dữ liệu nhạy cảm. Cách tiếp cận này rất cần thiết đối với các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có ý định tuân thủ các thông lệ quốc tế tốt nhất trong quản lý dữ liệu và bảo mật dữ liệu bệnh nhân. Được áp dụng một cách hiệu quả, tiêu chuẩn này cung cấp cho các chuyên gia chăm sóc sức khỏe quyền truy cập vào thông tin chính xác, hợp lệ, đáng tin cậy, kịp thời, phù hợp, dễ đọc và toàn diện.

Tương lai của chăm sóc sức khỏe dựa trên dữ liệu

Tác động tiềm tàng của phân tích dữ liệu sức khỏe đối với việc chăm sóc bệnh nhân là rất đáng kể, thúc đẩy một cuộc cách mạng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe sẽ chủ động hơn, cá nhân hóa hơn và hiệu quả hơn. Với những đổi mới như phân tích dự đoán trong chăm sóc sức khỏe, y học chính xác cũng như tăng cường nghiên cứu bệnh tật và phát triển thuốc, tất cả đều dựa vào phân tích dữ liệu lớn – một thế giới trong đó tất cả chúng ta sẽ có sức khỏe tốt hơn là điều có thể.

Vốn đã rất cần thiết trong lĩnh vực này, việc phân tích dữ liệu sức khỏe dự kiến sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong những năm tới. Do đó, điều cần thiết là phải phát triển lĩnh vực này một cách an toàn, có trách nhiệm và hiệu quả và điều này đòi hỏi nỗ lực chung từ tất cả các bên liên quan về y tế. Tiêu chuẩn quốc tế cung cấp nền tảng cho việc trao đổi dữ liệu minh bạch, an toàn và bảo mật, đảm bảo rằng kỷ nguyên chăm sóc sức khỏe mới này không làm suy yếu nền tảng cốt lõi của việc chăm sóc bệnh nhân.