مجله خبری بهداشت | دندان | سلامت

اخبار سلامت | اخبار پزشکی | اخبار دندان پزشکی | سلامت دندان

تغییر آینده مراقبت های بهداشتی با تجزیه و تحلیل داده ها ، اخبار سلامت ، ET HealthWorld

1 min read

  • تغییر آینده مراقبت های بهداشتی با تجزیه و تحلیل داده هاتوسط آدام مایر
  • همه گیری Covid-19 گرافیکی ترین نمونه تهدید نمایی است که به سرعت در حال تکامل در طول زندگی ما است. این امر همه را متوجه نیاز به استفاده از زیرساخت های پیشرفته تر ، آماده برای هرگونه بحران کرده است. با توجه به شرایط موجود در زمینه هند ، زمان آن است که عملیات بیمارستان را برای تأمین نیازهای آینده و بهبود بنیادی تجربه بیمار خود بازسازی یا دوباره طراحی کنیم.

صنعت مراقبت های بهداشتی حجم عظیمی از داده ها را تولید می کند که برای استخراج بینشی که منجر به نتایج عملی می شود بسیار مهم است. این داده ها “خط نجات” سازمان های مراقبت های بهداشتی است که زیربنای هر عنصر از عملیات بیمارستان و مراقبت از بیمار است. هر طراحی بیمارستان آینده باید از داده ها ، نه فقط برای بهینه سازی امکانات و نتایج ، بلکه برای تصمیم گیری در مورد روندهای جدید کار با تغییر محیط بهره ببرد.

سال گذشته شاهد افزایش استفاده از فن آوری دارویی از راه دور یا بهداشت از راه دور در هند بوده است. با این حال ، در طی همه گیر شدن بیماری ، هنگامی که داده های بی درنگ در ایجاد استراتژی هایی برای جلوگیری از گسترش سریع COVID-19 بسیار مهم بود ، بخش مراقبت های بهداشتی می توانست استفاده بهتری از داده ها را خیلی زودتر آغاز کند. در کشورهایی مانند انگلستان ، بسیاری از اعتمادهای NHS قبلاً داده هایی را در قلب فعالیت های خود قرار داده بودند که به نوبه خود به آنها کمک می کند تا مراقبت از بیمار را بهبود بخشیده و خدمات را بهینه کنند. با استفاده از این آموخته ها ، زمان آن فرا رسیده است که با استفاده از داده های موجود در بیمارستان های هند برای بهبود سیستم مراقبت های بهداشتی فعلی ، استفاده کنیم.

نوآوران صنعت با داده ها پیشرو هستند
داده ها و تجزیه و تحلیل ها در حال حاضر به سازمان های مراقبت های بهداشتی در سراسر جهان برای بهینه سازی خدمات و ارائه تجربیات بهتر بیمار ، توانمند می شوند. در واقع ، به عنوان بخشی از یک مطالعه IDC به سفارش Qlik ، سه چهارم سازمان های بهداشتی گزارش دادند که سرمایه گذاری در مدیریت داده ها و تجزیه و تحلیل باعث بهبود بهره وری کارمندان (72٪) و کارایی عملیاتی (73٪) شده است. بسیاری از بیمارستان ها از خدمات داده محور برای تصمیم گیری دقیق تر استفاده کرده اند.

به عنوان مثال ، در سایت Royal Lancaster Infirmary بیمارستان بیمارستان های Morecambe Bay Trust (UHMBT) دانشگاه انگلستان از تجزیه و تحلیل زمان واقعی برای دریافت اطلاعات مشاهده شده در صفحه های بزرگ و تعاملی در مورد تعداد آمبولانس های موجود در راه و در دسترس بودن تخت ها استفاده می کند. این امر به آنها کمک کرده است تا منابع خود را ارزیابی کرده و متناسب با نیازهای خود تنظیم کنند و تعداد بیماران جراحی شده را در عرض 15 دقیقه 30 درصد افزایش دهند (از 65٪ به 95٪).

به همین ترتیب ، NHS بنیاد اعتماد NHS Trust ، Wrightington ، Wigan and Leigh (WWL) دیگر UK NHS Trust از داده ها برای محاسبه تعداد بیماران منتظر ترخیص استفاده می کند. با این کار WWL به طور قابل توجهی زمان انتظار برای بیماران منتظر MRI را از ده روز به دو روز کاهش داد.

تجزیه و تحلیل داده ها به سازمان های مراقبت های بهداشتی اجازه می دهد تا با هوشمندانه تر و تحصیلکرده تر ، تصمیمات مستقیمی را برای افزایش تجربه بیمار ، حتی بیشتر با دسترسی به داده های زمان واقعی ، به دست آورند. با توجه به وضعیت موجود در هند ، افراد بیشتری منتظر نتایج آزمایش Covid-19 ، اطلاعات مربوط به شرایط سلامتی آنها و تاریخ و نتایج معاینه منظم هستند. با تجزیه و تحلیل داده ها در کنار داده های تحویل داده شده در زمان واقعی ، می توان تعداد بیماران ، کارمندان و بازدید کنندگان را بر اساس آنچه اکنون اتفاق می افتد و نه آنچه دیروز اتفاق افتاده است ، تجزیه و تحلیل کرد ، به اطلاعات بهداشتی و کارکنان خط مقدم کمک می کند.

بهبود دسترسی به اشتراک داده ها در سراسر بیمارستان ها
یادگیری های خوبی وجود دارد که می توان از نمونه های ذکر شده در مورد واحدهای مراقبت های بهداشتی که با موفقیت با اجرای استراتژی های داده استخراج شده اند ، مانند:

تجزیه و تحلیل مبتنی بر ابر – کارشناسان پزشکی احتمالاً جلوی صفحه رایانه نشسته و به داده هایی دسترسی پیدا می کنند که برای تصمیم گیری آنها بسیار مهم است. همه کارکنان ، فارغ از نوع واحد ، در صورت لزوم باید بتوانند به داده های مربوطه دسترسی داشته باشند. تجزیه و تحلیل های مبتنی بر ابر ، امکان مراقبت بهتر از بیمار را در صورت امکان اشتراک اطلاعات به روش ایمن با سایر سازمان های بهداشتی ، مانند خدمات اجتماعی و تیم های بهداشت روان در میان بسیاری دیگر فراهم می کند.

تجزیه و تحلیل پیشرفته و یادگیری ماشین – تجزیه و تحلیل پیش بینی در کمک به بیمارستان ها در پیش بینی منابع و تقاضا بسیار مهم است. به عنوان مثال اگر یک بیمارستان بتواند خطر بستری مجدد بیمار را پیش بینی کند ، برای رسیدگی به تقاضای برنامه ریزی نشده مجهزتر خواهد بود.

مدل داده های مشترک – اتصال داده ها از سازمان های مختلف مراقبت های بهداشتی برای کمک به انتقال به الگوی سلامت جمعیت برای پایداری طولانی مدت سرویس بهداشتی حیاتی است. با این وجود ، دو مانع وجود دارد که باید برطرف شود – اولین مورد فرآیند متداول ادغام داده ها است که به بارگذاری های دسته ای یکبار متکی است. این برای مدیریت اشتراک همزمان داده ها در چندین سیستم و راه حل مجهز نیست. سیستم های جریان داده برای اطمینان از امکان تکثیر و دسترسی به اطلاعات در هر زمان و توسط همه سازمان ها بسیار مهم است. مشکل دوم عدم توانایی در شناسایی الگوهای سلامت جمعیت است. شرکت ها به راه حل های تحلیلی نیاز دارند که بتواند تجزیه و تحلیل در زمان واقعی و داده های بیش از حد متن را برای هدایت Active Intelligence ، که می تواند اقدام به اطلاعات آگاهانه را در لحظه ضروری مورد نیاز وادار کند ، ترکیب کند.

بیمارستان های داده محور آینده هند برای مراقبت های بهداشتی بهتر است
پتانسیل برای بهبود مراقبت ، همکاری و تجزیه و تحلیل کلی بیمار با کمک فناوری ابر و تجزیه و تحلیل داده ها بسیار زیاد است. در حالی که هند در حال آماده سازی دیجیتالی شدن برای استفاده از قدرت داده ها است ، مهاجرت به سیستم های ابری و استفاده از راه حل های داده محور به سازمان های مراقبت های بهداشتی انعطاف پذیری و ذخیره سازی لازم برای مدیریت چنین حجم وسیعی از داده ها را می دهد و به آنها این امکان را می دهد تا بینشی را برای بهبود مراقبت از بیمار به دست آورند. و عملیات بیمارستان. پرسنل و مدیران بهداشتی در موقعیت بهتری برای تصمیم گیری صحیح که مراقبت های کلی را افزایش می دهند ، هنگامی که به داده های زمان واقعی دسترسی دارند ، خواهند بود. این امر پزشکان را قادر می سازد تا بالاترین کیفیت مراقبت ها را در بیمارستان های فردا ارائه دهند.

آدام مایر مدیر ارشد Qlik است

(سلب مسئولیت: نظرات ابراز شده فقط از نویسنده است و ETHealthworld.com لزوماً عضو آن نیست. ETHealthworld.com هیچ گونه مسئولیتی در قبال خسارات وارده به شخص یا سازمان به طور مستقیم یا غیرمستقیم نخواهد داشت).

READ  پلیس Gurugram برای بررسی موارد قرنطینه Covid از طریق ژئوفیسینگ ، Health News ، ET HealthWorld

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *