Прогнозы информатики общественного здравоохранения на 2018 год

Когда дело доходит до общественного здравоохранения, сюрпризы почти никогда не бывают хорошими. Было бы неплохо, если бы у нас был хрустальный шар, чтобы показывать будущее, чтобы мы никогда не удивлялись?

Мы еще не там, но мы приближаемся с каждым днем.

Информатика общественного здравоохранения (PHI) — это самое близкое к гадалке в здравоохранении. Это быстро развивающаяся и все более важная область, в которой должны знать и участвовать медицинские работники.

Ниже я дам вам краткий обзор PHI и преимуществ объединения данных EHR, покажу, как это выглядит на практике и что ждет PHI в 2018 году, а также подведу несколько советов о том, как медицинские работники могут подготовиться. .

Что такое ФИ?

ИТ-системы общественного здравоохранения регистрируют данные об инцидентах и ​​событиях в области здравоохранения на уровне населения, включая:

• Рождения и смерти
• Отчетные условия
• Иммунизация
• Рак
• Врожденные заболевания

Когда ИТ-системы общественного здравоохранения объединяют свои исторические данные о здоровье населения с текущими данными о здоровье населения из других источников, исследователи могут точно предсказывать будущие события. Этот процесс известен как информатика здоровья населения.

Информатика здоровья населения — это то, что вы получаете, когда объединяете данные PHI с данными из таких источников, как электронные медицинские карты, данные о претензиях, Google и даже Twitter.

(Источник)

Вот подробное описание того, как роли и обязанности по сбору данных распределяются между информатикой здоровья населения, информатикой общественного здравоохранения и клинической информатикой:

Структура сбора данных (Источник)

Возможности объединения данных EHR с другими источниками данных

Когда вы точно предсказываете будущее, вы входите в это будущее более подготовленными. PHI может помочь системам здравоохранения оптимизировать следующие виды деятельности:

• Приоритизация ухода
• Наблюдение
• Образование
• ГИС (вмешательства на географическом уровне)
• Оплата за производительность
• «Изучение системы общественного здравоохранения»

Давайте рассмотрим, как PHI улучшает здоровье населения.

Прогнозирование и подготовка к гриппу

Грипп является основной причиной смерти в США. По данным Nature, от гриппоподобных болезней ежегодно умирают до 50 000 американцев. Инструменты прогнозной аналитики теперь достаточно хороши, чтобы точно предсказать, когда и где произойдет следующая вспышка гриппа, а также сколько людей будет затронуто. Это означает, что должностные лица органов здравоохранения и больницы могут знать, когда нужно иметь готовые маски для лица и прививки от гриппа, а также когда и в каком количестве необходимо укомплектовать персонал.

Центры по контролю и профилактике заболеваний располагают исторической информацией о предыдущих эпидемиях гриппа. Сегодня авторегрессионные модели для прогнозов гриппа «показали удовлетворительные результаты при применении к большим группам населения», согласно Журналу медицинских интернет-исследований. Эти системы «могут точно и надежно предоставлять региональные оценки вспышек гриппа в Соединенных Штатах практически в режиме реального времени», — пишут исследователи в Nature.

По мнению исследователей JMIR, область, «где в настоящее время необходимы знания в наибольшей степени, — это обнаружение и прогнозирование активности гриппа на местном уровне. Такие детализированные представления, в свою очередь, могут обеспечить ввод данных для крупномасштабных моделей и точного прогнозирования распространения гриппа в обширных географических районах». В 2016 году исследователи Nature смогли точно предсказать активность гриппа, используя данные EHR от athenahealth.

Прогнозирование ожирения среди ветеранов

Служба по делам ветеранов собирает жизненно важные данные (включая ИМТ), а также клинические факторы риска, такие как географическое положение и социально-экономический статус, для 30 миллионов пациентов в своей системе EHR. С помощью этих данных исследователи смогли составить карту географического распределения ожирения среди пациентов Управления здравоохранения ветеранов.

Географическое распределение ожирения среди населения VHA (Источник)

Затем администрация использовала прогностические модели, чтобы спрогнозировать, когда и где будет расти ожирение среди этой группы населения.

Другие примеры информатики здоровья населения на практике

1. В другом исследовании исследователи объединили данные eClinicalWorks с данными общественного здравоохранения, чтобы точно предсказать уровень курения и ожирения среди жителей Нью-Йорка с низким доходом.
2. CPHIT Джона Хопкинса работает с Департаментом здравоохранения города Балтимора, чтобы объединить социальные, медицинские данные и данные общественного здравоохранения, чтобы точно выявлять пожилых людей с высоким риском падений и вмешиваться до того, как произойдет травма, чтобы сократить посещения скорой помощи и улучшить здоровье населения.

Как на практике выглядит использование данных EHR для PHI

Один из примеров объединения данных ЭМК с данными общественного здравоохранения можно найти в Центре информационных технологий в области здравоохранения Джона Хопкинса. В нем находится программная система JHU ACG Predictive Modeling, которая в настоящее время используется более чем в 30 странах для более чем 160 миллионов пациентов.

Вот как происходит обмен данными в CHHIT:

Инфографика партнерств по обмену данными CPHIT (источник).

Что дальше с данными EHR для информатики общественного здравоохранения

Слияния и партнерства

Потребность в интеграции индивидуальных систем медицинского обслуживания и ИТ-систем общественного здравоохранения только возрастает. По данным Колумбийского университета, все еще недостаточно общественных больниц, которые делятся своими данными EHR с базами данных общественного здравоохранения, чтобы полностью реализовать потенциал информатики здоровья населения.

Ожидается, что в 2018 году больше облачных электронных медицинских карт будут интегрировать свои базы данных с ИТ-системами общественного здравоохранения. Кроме того, ожидается больше слияний и партнерских отношений между поставщиками электронных медицинских карт и другими источниками данных, включая плательщиков.

Слияние CVS и Aetna стоимостью 77 миллиардов долларов может помочь открыть «новую эру в аналитике, функциональной совместимости и здоровье населения». У CVS больше всего мест и самый высокий доход среди всех аптечных сетей США. Он также сотрудничает с Epic, крупнейшей в мире компанией EHR. Epic и CVS в настоящее время работают над объединением данных о рецептах CVS с платформой аналитики здоровья населения Epic Healthy Planet, чтобы повысить приверженность лечению и снизить затраты.

Для таких людей, как Алан Хатчисон, вице-президент Epic по охране здоровья населения, потенциал продвижения PHI огромен теперь, когда они обмениваются данными с Aetna. «CVS Health — один из лидеров в использовании данных для устранения разрозненности доменов, предлагая новые источники информации и опыта, которые могут лучше информировать об оказании помощи, сокращать административные накладные расходы и снижать затраты для пациентов», — сказал Хатчисон.

Хатчисон вряд ли одинок. Научный сотрудник Центра Марголис Университета Дьюка Дэвид Андерсон недавно написал:

«Я могу думать об использовании розничных данных CVS в качестве службы мониторинга здоровья населения, я могу думать об использовании данных о продажах без рецепта, привязанных к отдельным лицам, для подпитки моделей прогнозирования будущих проблем с опиоидами, или вспышек артрита, или госпитализаций в легочную больницу, или одного сотни других вещей. Таким образом, с моей прежней точки зрения специалиста по страховым данным, это слияние предлагает невероятно богатую жилу данных, которые можно добывать и чеканить».

Консалтинговая группа Kaufman Hall отслеживает партнерские сделки между больницами и системами здравоохранения. По состоянию на ноябрь прошлого года в текущем году уже было заключено больше сделок, чем за весь 2016 год, а 2017 год должен был стать самым загруженным за всю историю. Ожидайте больше таких слияний и партнерств в 2018 году.

Блокчейн

Еще одна важная тенденция в области взаимодействия электронных медицинских карт для PHI, которую мы увидим в 2018 году, — это использование блокчейна.

В Южной Корее национальной политикой Корейской национальной службы медицинского страхования является сбор медицинских карт для всех корейцев. Имея доступ к действительно репрезентативным данным, исследователи смогли предсказать — с точностью 80% — у каких граждан разовьется деменция.

Без такого общенационального обмена данными использование блокчейна могло бы облегчить взаимодействие. Информацией, хранящейся в блокчейне, чрезвычайно легко поделиться и ее трудно подделать, что является очевидным преимуществом для PHI. Crypt Bytes Tech отмечает, что «вместо того, чтобы полагаться на назначенного посредника для обмена информацией, такого как назначенный государством HIE или частная сеть, созданная между местными больницами, децентрализованный характер блокчейна позволит любым утвержденным участникам присоединиться к сообществу обмена, без необходимости строить каналы обмена данными между определенными организациями».

Эксперты, в том числе Мария Паломбини — директор по развитию новых сообществ и инициатив в Ассоциации стандартов IEEE — и Кейт Моника из EHR Intelligence, считают, что блокчейн все чаще используется для стандартизации и защиты данных о здоровье.

Генеральный директор Humana Брюс Бруссард назвал блокчейн следующей большой инновацией в области технологий здравоохранения.

Как привести данные ЭМК в форму для информатики общественного здравоохранения в 2018 году

Если вы покупаете новый EHR, функциональная совместимость должна быть одним из ваших основных соображений.

Одним из требований к функциональной совместимости является наличие хорошо разработанных стандартов документации для систем EHR. Что касается лекарств, большинство электронных медицинских карт говорят на одном языке. При аллергии это не всегда так. В новом отчете Журнала Американской ассоциации медицинской информатики (JAMIA) предлагаются изменения в том, как электронные медицинские карты документируют побочные реакции на лекарства, чтобы улучшить поддержку принятия клинических решений, связанных с аллергией. Сравнивая поставщиков, спросите, как EHR документирует различную информацию, включая побочные реакции на лекарства.

Также обратите внимание на компании, экспериментирующие с блокчейнами в сфере здравоохранения. Например, в 2017 году FDA начало исследовательское партнерство с IBM Watson, чтобы использовать блокчейн для безопасного обмена электронными медицинскими картами, клиническими испытаниями, генетическим секвенированием и даже данными мобильных носимых устройств.

Чтобы получить дополнительные советы по покупке нового EHR, ознакомьтесь с этими сообщениями:

Готова ли ваша новая модель оплаты EHR? Вопросы, которые следует задать поставщику

Сравнение 3 альтернатив SOAPWare EMR

Шесть лучших бесплатных программных продуктов EMR с открытым исходным кодом