Predicciones de informática de salud pública para 2018

Cuando se trata de salud pública, las sorpresas casi nunca son buenas. ¿No sería bueno si tuviéramos una bola de cristal para mostrar el futuro para que nunca nos sorprendamos?

Todavía no hemos llegado, pero nos estamos acercando cada día.

La informática de salud pública (PHI) es lo más parecido que tenemos a un adivino en el cuidado de la salud. Es un campo cada vez más importante y de rápido crecimiento para que los proveedores de atención médica conozcan y participen.

A continuación, le daré una breve descripción general de la PHI y los beneficios de combinar los datos de EHR, le mostraré cómo se ve en la práctica y qué le espera a la PHI en 2018, y completaré las cosas con algunos consejos sobre cómo los proveedores de atención médica pueden prepararse. .

¿Qué es PHI?

Los sistemas de TI de salud pública registran datos sobre incidentes y eventos de atención médica en base a la población, que incluyen:

• Nacimientos y defunciones
• Condiciones reportables
• vacunas
• Cáncer
• Enfermedades congénitas

Cuando los sistemas de TI de salud pública combinan sus datos históricos de salud de la población con datos actuales de salud de la población de otras fuentes, los investigadores pueden predecir eventos futuros con precisión. Este proceso se conoce como informática de la salud de la población.

La informática de salud de la población es lo que obtiene cuando combina datos de PHI con datos de fuentes como EHR, datos de reclamos, Google e incluso Twitter.

(Fuente)

Aquí hay un desglose detallado de cómo se comparten los roles y las responsabilidades para la recopilación de datos entre la informática de la salud de la población, la informática de la salud pública y la informática clínica:

Desglose de la recopilación de datos (Fuente)

El poder de combinar datos de EHR con otras fuentes de datos

Cuando predices con precisión el futuro, ingresas a ese futuro mejor preparado. PHI puede ayudar a los sistemas de salud a optimizar las siguientes actividades:

• Priorización de la atención
• Vigilancia
• Educación
• SIG (intervenciones a nivel geográfico)
• Pago por rendimiento
• “Sistema de salud comunitario de aprendizaje”

Veamos algunas formas en que PHI está mejorando la salud pública.

Predecir y prepararse para la gripe

La influenza es una de las principales causas de muerte en los EE. UU. Según Nature, las enfermedades similares a la influenza matan hasta 50,000 estadounidenses cada año. Las herramientas de análisis predictivo ahora son lo suficientemente buenas para predecir con precisión cuándo y dónde ocurrirá el próximo brote de influenza, así como cuántas personas se verán afectadas. Esto significa que los funcionarios de salud pública y los hospitales pueden saber cuándo tener listos los cubrebocas y las vacunas contra la gripe, así como cuándo y cuánto personal deben contratar.

Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades tienen información histórica sobre epidemias de gripe anteriores. En la actualidad, los modelos autorregresivos para los pronósticos de influenza “han mostrado un desempeño satisfactorio cuando se aplican en grandes poblaciones”, según el Journal of Medical Internet Research. Estos sistemas "tienen el potencial de proporcionar de manera precisa y confiable estimaciones regionales casi en tiempo real de los brotes de gripe en los Estados Unidos", escriben los investigadores en Nature.

Según los investigadores de JMIR, el área “donde la necesidad de conocimientos en la actualidad es más inmediata es la detección y predicción de la actividad de la influenza a nivel local. Tales vistas granulares, a su vez, pueden proporcionar información para modelos a gran escala y una predicción precisa de la propagación de la influenza en áreas geográficas amplias”. En 2016, los investigadores de Nature pudieron predecir con precisión la actividad de la gripe utilizando datos de EHR de athenahealth.

Predicción de la obesidad entre los veteranos

Asuntos de Veteranos recopila signos vitales (incluido el IMC), además de factores de riesgo clínicos como la geografía y el estado socioeconómico, para los 30 millones de pacientes en su sistema EHR. Con estos datos, los investigadores pudieron mapear la distribución geográfica de la obesidad entre los pacientes de la Administración de Salud de Veteranos.

Distribución geográfica de la obesidad entre la población VHA (Fuente)

Luego, la administración utilizó modelos predictivos para proyectar cuándo y dónde aumentaría la obesidad entre este grupo de población.

Otros ejemplos de informática de la salud de la población en la práctica

1. En otro estudio, los investigadores combinaron datos de eClinicalWorks con datos de salud pública para predecir con precisión las tasas de tabaquismo y obesidad entre los neoyorquinos de bajos ingresos.
2. El CPHIT de Johns Hopkins trabaja con el Departamento de Salud de la ciudad de Baltimore para combinar datos sociales, médicos y de salud pública para identificar con precisión a las personas mayores con alto riesgo de caídas e intervenir antes de que ocurra una lesión para reducir las visitas a la sala de emergencias y mejorar la salud pública.

Cómo se ve en la práctica el uso de datos EHR para PHI

Un ejemplo de combinación de datos de EHR con datos de salud pública se puede encontrar en el Centro Johns Hopkins para Tecnología de Información de Salud de la Población. Alberga el sistema de software de modelado predictivo JHU ACG, que actualmente se utiliza en más de 30 países para más de 160 millones de pacientes.

Así es como se rompe el intercambio de datos en CHHIT:

Infografía de asociaciones de intercambio de datos de CPHIT (Fuente).

¿Qué sigue para los datos EHR para la informática de salud pública?

Fusiones y asociaciones

La necesidad de que los sistemas de atención médica individuales y los sistemas de TI de salud pública se integren no hace más que aumentar. Todavía no hay suficientes hospitales comunitarios que compartan sus datos EHR con bases de datos de salud pública para aprovechar todo el potencial de la informática de la salud de la población, según la Universidad de Columbia.

En 2018, espere ver más registros de salud electrónicos basados ​​en la nube que integren sus bases de datos con los sistemas de TI de salud pública. Además, espere más fusiones y asociaciones entre proveedores de EHR y otras fuentes de datos, incluidos los pagadores.

La fusión de $ 77 mil millones entre CVS y Aetna puede ayudar a marcar el comienzo de "una nueva era en análisis, interoperabilidad y salud de la población". CVS tiene la mayor cantidad de ubicaciones y los mayores ingresos de todas las cadenas de farmacias de EE. UU. También se asocia con Epic, la compañía de EHR más grande del mundo. Epic y CVS están trabajando actualmente para combinar los datos de prescripción de CVS con la plataforma de análisis de salud de la población Healthy Planet de Epic para impulsar la adherencia a los medicamentos y mantener bajos los costos.

Para personas como Alan Hutchison, vicepresidente de salud de la población de Epic, el potencial de avances en PHI es enorme ahora que están compartiendo datos con Aetna. “CVS Health es uno de los líderes en el uso de datos para disolver los silos de dominio, al tiempo que ofrece nuevas fuentes de inteligencia y experiencia que pueden informar mejor la prestación de atención, reducir los gastos generales administrativos y reducir los costos para los pacientes”, dijo Hutchison.

Hutchison no está solo. El investigador asociado del Centro Margolis de la Universidad de Duke, David Anderson, escribió recientemente:

“Puedo pensar en usar los datos minoristas de CVS como un servicio de monitoreo de la salud de la población, puedo pensar en usar los datos de ventas de venta libre vinculados a individuos para impulsar modelos predictivos para futuros problemas de opioides, brotes de artritis, admisiones hospitalarias pulmonares o uno. cien cosas más. Entonces, desde mi punto de vista anterior como experto en datos de seguros, esta fusión ofrece una vena increíblemente rica de datos que se pueden extraer y acuñar”.

El grupo de consultoría Kaufman Hall realiza un seguimiento de las transacciones de asociación entre hospitales y sistemas de salud. A partir de noviembre pasado, ya había habido más acuerdos en el año en curso que en todo 2016, y 2017 estaba destinado a ser el año más ocupado de la historia. Espere más de estas fusiones y asociaciones en 2018.

la cadena de bloques

Otra gran tendencia en la interoperabilidad de EHR para PHI que veremos más en 2018 es el uso de blockchain.

En Corea del Sur, es política nacional que el Servicio Nacional de Seguro de Salud de Corea recopile los registros médicos de todos los coreanos. Con acceso a datos genuinamente representativos, los investigadores pudieron predecir, con un 80 % de precisión, qué ciudadanos desarrollarían demencia.

Sin este tipo de intercambio de datos a nivel nacional, el uso de blockchain podría facilitar la interoperabilidad. La información almacenada en la cadena de bloques es extremadamente fácil de compartir y difícil de falsificar, una ventaja obvia para la PHI. Crypt Bytes Tech señala que “en lugar de depender de un intermediario designado para el intercambio de información, como un HIE designado por el estado o una red privada establecida entre hospitales locales, la naturaleza descentralizada de la cadena de bloques permitiría que cualquier participante aprobado se una a una comunidad de intercambio, sin la necesidad de construir canales de intercambio de datos entre ciertas organizaciones”.

Expertos como Maria Palombini, directora de comunidades emergentes y desarrollo de iniciativas en la Asociación de Estándares IEEE, y Kate Monica de EHR Intelligence ven que blockchain se usa cada vez más para estandarizar y proteger los datos de salud.

El CEO de Humana, Bruce Broussard, describió blockchain como la próxima gran innovación en tecnología de atención médica.

Cómo poner en forma los datos de su EHR para la informática de salud pública en 2018

Si está comprando un nuevo EHR, la interoperabilidad debe ser una de sus principales consideraciones.

Un requisito para la interoperabilidad son los estándares de documentación bien desarrollados para los sistemas EHR. Para medicamentos, la mayoría de los EHR hablan el mismo idioma. Para las alergias, ese no es siempre el caso. Un nuevo informe de la Revista de la Asociación Estadounidense de Informática Médica (JAMIA) sugiere cambios en la forma en que los EHR documentan las reacciones adversas a los medicamentos para mejorar el apoyo a las decisiones clínicas relacionadas con las alergias. Al comparar proveedores, pregunte cómo el EHR documenta una variedad de información, incluidas las reacciones adversas a los medicamentos.

También busque empresas que experimenten con cadenas de bloques de atención médica. Por ejemplo, en 2017, la FDA inició una asociación de investigación con IBM Watson para usar blockchain para compartir de forma segura EHR, ensayos clínicos, secuenciación genética e incluso datos de dispositivos móviles portátiles.

Para obtener más consejos sobre cómo comprar un nuevo EHR, consulte estas publicaciones:

¿Está listo su nuevo modelo de pago EHR? Preguntas para hacerle a su proveedor

3 SOAPWare EMR Alternativas Comparadas

Los 6 mejores productos de software EMR gratuitos y de código abierto