Mejore los resultados en su organización con la informática sanitaria

Oct 08, 2023

Las instituciones que entienden cómo recopilar, almacenar y compartir datos mientras se adhieren a las pautas éticas y legales tendrán una ventaja en muchas facetas de la prestación de atención médica.

La recopilación y el intercambio de datos permite a los proveedores e investigadores estudiar enfermedades, especialmente subconjuntos raros de pacientes. Todo, desde el desarrollo de algoritmos hospitalarios para detectar la sepsis o el deterioro clínico hasta la ejecución de un ensayo clínico con un nuevo medicamento, requiere datos ricos y seleccionados.

La cantidad de datos de atención médica recopilados continúa aumentando rápidamente. Los datos de hospitales y clínicas, junto con la información de los ensayos clínicos relacionados con la prueba de nuevos medicamentos, comprenden una gran proporción de esta información. Además, se recopila una cantidad cada vez mayor de datos de personas fuera del encuentro médico formal: datos de farmacias, dispositivos portátiles, sensores y resultados informados por pacientes, por nombrar solo algunos.

Estos datos son extremadamente valiosos como una rica fuente de información para impulsar las decisiones de atención médica, pero también como un recurso monetizable para hospitales, corporaciones farmacéuticas y compañías de seguros.

Dado este rápido crecimiento en la cantidad y los tipos de datos que se recopilan, nunca ha sido más importante comprender cómo se recopilan, almacenan, agregan, transmiten, analizan, utilizan y, a veces, destruyen los datos. Este "ciclo de vida de los datos" es fundamental para cualquier organización de atención médica, y es fundamental poder desarrollar políticas y procedimientos sobre cómo se aprovechan los datos.

Todo el ciclo de vida de los datos es importante. La forma en que se obtienen los datos sigue siendo uno de los problemas más molestos para las instituciones de salud. El registro de salud electrónico (EHR, por sus siglas en inglés) es donde se almacenan la mayoría de los datos enriquecidos, pero aún no existe una forma estandarizada y eficiente de recuperar estos datos en un formato analizable. El texto libre sigue siendo el método de última generación para catalogar la información sobre los pacientes, y esto requiere un procesamiento complejo del lenguaje natural para la extracción posterior del significado.

Cada vez más, los datos se encuentran fuera del EHR formal (datos de secuenciación genómica, resultados informados por pacientes, datos portátiles) y debe haber una forma estandarizada de incluir estos datos en cualquier proyecto de análisis de atención médica.

La forma en que recopilamos, usamos y compartimos datos requiere una consideración cuidadosa, más allá de los componentes técnicos.

Hay muchas cuestiones legales, éticas y reglamentarias que son importantes, incluido el cumplimiento de los requisitos de la HIPAA (en los EE. UU.), la obtención del consentimiento del paciente (o una exención) al recopilar datos para la investigación y las consideraciones éticas sobre el uso (y la reutilización) de los datos. ). Cualquier organización que tenga éxito en el aprovechamiento de los datos debe prestar atención a estos problemas.

El análisis de datos requiere información de entrada de alta calidad, razón por la cual el proceso de recopilación y agregación de datos es tan crítico. El análisis podría resultar en la generación de nuevos algoritmos que se pueden emplear dentro y fuera del hospital, por ejemplo, un algoritmo para detectar el empeoramiento de la sepsis o una forma de predecir qué pacientes serán readmitidos en el hospital poco después del alta.

Comprender los diferentes métodos analíticos como las suposiciones y los requisitos para cada uno ayudará a comprender cómo se desarrollan e implementan estos algoritmos.