Precisionssjukvård härrör från exakt diagnos. Eftersom allopati är evidensbaserad, kokar denna precision ner till den mest exakta och aktuella registreringen av symtom och eventuella minutdata som kan hjälpa till att stärka diagnosen.
Sådana data och slutsatser har tidigare registrerats och hanterats i pappersbaserade filer lagrade offline. Digitalisering banade väg för EPJ-data (Electronic Health Records) och gjorde tillgången till patientdata mer tillgänglig för kliniker och läkare.
Trots uppkomsten av EPJ-data, sjukvård Intressenter observerade fortfarande silade data när patienter besöker inte bara flera läkare utan allierade centra som apotek, diagnostiska centra och mer. Varje interaktion involverar modifiering av befintliga data, som nästa läkare eller läkare ska känna till.
Att effektivisera allt detta och ge demokratisk tillgång till patientvård är tillkomsten av longitudinella patientdata. I den här artikeln kommer vi att utforska på djupet vad detta betyder, hur det fungerar, dess fördelar, utmaningar och mer.
Vad är en longitudinell hälsojournal?
IA longitudinell journal är en detaljerad redogörelse för en patients sjukdomshistoria över tid. Det inkluderar till exempel data från läkarbesök, behandlingar och mediciner, vilket hjälper läkare att se helheten för bättre vård.
Individens hälsotillstånd
Sjukdomsprogression och återhämtning
Riskfaktorer
Behandlingsresultat
Effekt av insatser övertid
Andra interaktioner: akutbesök, recept, mediciner etc
Effekten av longitudinella data i sjukvårdens datahantering
Kvaliteten på sjukvården är direkt proportionell mot tillgången på fullständiga, korrekta och uppdaterade data. Detta lägger grunden för att kliniska experter och sjukvårdsexperter kan erbjuda personlig patientvård. För att bryta ner det betydande fördelarna med longitudinella hälsodata, här är en snabb lista.
Optimera patientsäkerheten
Patientsäkerhet är av avgörande betydelse inom vården. Även om fokus främst bör ligga på att behandla befintliga problem eller underliggande sjukdomar, bör uppmärksamhet också ägnas åt att eliminera risker som härrör från potentiella läkemedelsinteraktioner, allergier och motståndare.
Eftersom longitudinella data dokumenterar en patients hälsoresa över tid, ger det intressenter ett fågelperspektiv av tidigare interaktioner och observationer. Detta gör det möjligt för dem att ändra sina behandlingsprocedurer och protokoll därefter.
Effektiv hantering av kroniska sjukdomar
En rapport från 2023 visar att förekomsten av kroniska sjukdomar i Indiska stadsområden är 29 %. Kroniska sjukdomar som hjärtsjukdomar, diabetes, fetma, epilepsi, autoimmuna tillstånd och mer, som härrör från livsstilsalternativ, genetik och olika andra faktorer, finns i överflöd.
Sådana tillstånd kräver konsekvent spårning och övervakning av patientens hälsa. Mediciner och doser beror alltid på senaste observationer och ingrepp. Tillgängligheten av longitudinella data möjliggör optimering av behandlingen, bättre spårning av sjukdomsprogression och ökad effektivitet av behandling och läkemedelsmetoder.
Effektivisera sjukvården
Förutom kliniska fördelar finns det flera operativa fördelar också. Longitudinella data möjliggör optimalt resursutnyttjande och strömlinjeformade sjukvårdstjänster. Dessutom hjälper det också patienter att spara betydande utgifter genom att eliminera behovet av överflödiga tester och rapporter.
Hjälp vid forskning och kliniska prövningar
Longitudinella data går utöver att bara vara en dokumentationsprocedur. Det är en rejäl grund för att
- Avancerad och vidare medicinsk forskning
- Hjälp statliga organ att formulera lämpliga hälsostrategier
- Nyttja epidemiologiska studier
- Tillhandahåll datarika förråd för att utföra lufttäta kliniska prövningar och mer
- Möjliggöra utvecklingen av Healthcare AI-system
Utmaningar i longitudinella patientdata
Fördelarna är lovande och effekten är betydande. Denna nischprocess är dock inte utan sina utmaningar och flaskhalsar.
Datafragmentering
En av de främsta problemen med att skapa data över patientens hälsoresor är de olika EPJ-systemen och modulerna. Det finns en skarp koppling mellan EPJ-system som används på olika anläggningar, vilket leder till spridd data.
Sådan fragmentering av data gör det svårt att omedelbart uppdatera och dela patientdata efter varje besök eller interaktion. Med uppkomsten av oro för sjukvårdens dataintegritet och mandat som GDPR och HIPAA, data avidentifiering och tokenisering lägga till ytterligare ett lager till redan befintliga kliniska och operativa arbetsflöden.
Brist på standardiserad datakvalitet och struktur
Överlappande med aspekten att flera vårdgivare och institutioner använder olika EPJ-system, inspelningsmetoder, filsystem, format och terminologier skiljer sig från en post till en annan. Denna brist på standardisering förhindrar omedelbar synkronisering av patientdata på molnet eller ett centraliserat system.
Diverse faktorer
Förutom dessa finns det också chanser att patienter inte helt avslöjar sina symtom eller tillstånd. Sådant frivilligt eller ofrivilligt undanhållande av information snedvrider hela processen.
En annan kritisk aspekt kretsar kring den ekonomiska bördan som kommer med att stärka digitala transformationsinitiativ och utgifter för teknisk och digital infrastruktur för att möjliggöra sömlös dataregistrering och spårning.
Longitudinella hälsodata: den transformativa tillgången i hälsovårdsområdet
Tillgången på adekvata longitudinella patientdata gör det också möjligt för sjukvårdsexperter att söka hjälp av nischtekniker som Healthcare AI-system. Genom simuleringar och datavetenskapliga tekniker som preskriptiv och prediktiv analys kan risker för att utveckla sjukdomar, förutsäga sjukdomar 5 eller 10 år framåt baserat på patienthistoria och livsstilsval med mera studeras och avslöjas.
Med det sagt handlar det inte bara om att göra tekniken tillgänglig. Det handlar också om att vårdinstitutioner och intressenter samlas för att samarbeta om utbyte av hälso- och sjukvårdsdata och utbilda sin personal och medarbetare ofta i detta för att vårda denna process på en mer kulturell nivå.
Vi tror att vi framöver kommer att bevittna anmärkningsvärda framsteg inom datautbyte och dataregistreringsmetoder.
Och om du arbetar med en sådan vision eller bygger futuristiska Healthcare AI-modeller, kommer vårt arkiv med etiskt anskaffade avidentifierade patientdata att fungera som kvalitetsuppsättningar för AI-utbildning. Vi hoppas att den här bloggen ger dig tillräcklig klarhet om vad longitudinella data är. Kontakta oss idag för att utforska omfattningen av dataanskaffning för dina AI-visioner.
