داده کاوی داده‌های درمانی روشی نوین در بهداشت و درمان | کاربرد داده کاوی در نظام سلامت

مراکز بهداشتی و درمانی سریعتر از همیشه، در حال پذیرش سوابق الکترونیکی سلامت (EHR) می‌باشند. EHR ها به مراکز بهداشتی و درمانی اجازه می‌دهند که از طریق استفاده از داده کاوی بر روی استخرهای بزرگ داده، کیفیت فعالیت خود را بهبود بخشیده و راندمان آن را افزایش دهند. در دهه ۹۰، سازمان‌ها از داده کاوی برای نمره گذاری اعتبار و کشف تقلب استفاده می‌کردند. ارائه دهندگان مراقبت‌های درمانی و بهداشتی شروع به تحقیق بیشتر در ارتباط با پتانسیل‌های استفاده از داده کاوی و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در سازمان نمودند. در نتیجه امروزه کاربرد داده کاوی در نظام سلامت و بهداشت و درمان مهم تر و برجسته‌تر از سابق شده است.

در مقالات قبل بلاگ کاربرد‌های داده کاوی در صنایع مختلف را بررسی کرده‌ایم. صنایع بررسی شده تاکنون شامل صنعت بیمه، بانکداری الکترونیک، صنعت آب و برق، بازاریابی و مدیریت ارتباط با مشتری بوده است. در این مقاله قصد داریم در مورد کاربرد داده کاوی در نظام سلامت را بررسی کنیم.

بهترین روش استخراج داده‌های درمانی

یکی از بهترین و متفاوت‌ترین روش‌های استخراج داده‌ها در مراقبت‌های بهداشتی و درمانی، برای انجام داده کاوی، رویکرد سه سیستم (تجزیه و تحلیل، محتوا و استقرار) است. اجرای سه سیستم راهی برای پیشرفت در دنیای واقعی با هرگونه ابتکار عمل در زمینه‌های مراقبت‌های بهداشتی و درمانی است. متاسفانه اجرای هر سه سیستم تنها در تعداد بسیار کمی از سازمان‌های بهداشتی صورت می‌گیرد.

• سیستم تجزیه و تحلیل شامل فناوری و تخصص برای جمع آوری اطلاعات، درک آن و استانداردسازی اندازه گیری‌ها می‌باشد که پایه و اساس این سیستم جمع آوری داده‌های بالینی، رضایت بیمار، مباحث مالی و سایر داده‌ها به انبار داده های سازمانی (EDW) می‌باشد.
• سیستم محتوا شامل استاندارد سازی دانش ورز می باشد که بهترین روش‌های مبتنی بر شواهد را برای ارائه خدمات اعمال می‌نماید. دانشمندان هر سال در مورد بهترین روش‌های بالینی اکتشافات قابل توجهی می دهند اما مدت زمان زیادی طول می‌کشد تا این اکتشافات در عمل بالینی گنجانیده شوند. یک سیستم محتوای قوی سازمان‌ها را قادر می‌سازد که جدیدترین اطلاعات پزشکی را به سرعت عملی نمایند.
• سیستم استقرار شامل تغییرات مدیریتی متحرک بر روی ساختارهای سلسله مراتبی جدید به ویژه اجرای ساختارهای گروهی است که به طور مداوم در حال توانمندسازی و استقرار گسترده شرکت‌ها به بهترین شیوه‌های ممکن می‌باشد. این امر نیاز به یک تغییر سلسله مراتبی واقعی دارد تا بتواند بهترین شیوه‌های موجود در سراسر سازمان را به کار گیرد.

کاربرد داده کاوی در نظام سلامت

داده کاوی مبحث گسترده‌ای است که در صنایع بی شمار و به طور گسترده‌ای مورد استفاده قرار گرفته است. در مراقبت‌های بهداشتی و درمانی، امروزه داده کاوی به صورت ویژه‌ای رواج یافته است. برنامه‌های داده کاوی می‌تواند به طور باورنکردنی برای همه طرف‌هایی که در صنعت مراقبت‌های بهداشتی و درمانی شرکت می‌کنند، سودمند باشد. به عنوان مثال، داده کاوی می‌تواند به صنعت بهداشت و درمان در تشخیص سوء استفاده از کلاهبرداری، مدیریت ارتباط با مشتری، مراقبت موثر از بیمار و ارائه بهترین روش‌ها، خدمات مقرون به صرفه درمانی کمک نماید. مقادیر زیادی از اطلاعات و داده‌ها توسط خدمات بهداشتی و درمانی تولید شده که پردازش و تجزیه و تحلیل این اطلاعات به روش‌های معمولی سخت و دشوار می‌باشد.

داده کاوی چارچوب و تکنیک‌هایی را برای تبدیل داده‌های عظیم (Big Data) به اطلاعات مفید برای اهداف تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها در زمینه بررسی اثربخشی درمان، مدیریت بهداشت و درمان، مدیریت ارتباط با مشتری و کلاهبرداری فراهم می‌آورد.

بیشتر بخوانید: سیستم هوش مصنوعی علی‌بابا پیشرو در تشخیص کرونا

برنامه‌های داده کاوی می‌توانند برای ارزیابی اثربخشی درمان‌های پزشکی مورد استفاده قرار گیرند و این امکان را فراهم آورده‌اند که با کمک ابزارهای گوناگون به تجزیه و تحلیل داده‌ها پرداخته و مشخص گردد که کدام دوره از فعالیت با مقایسه و تمایز دلایل، علائم و دوره‌ درمانی مؤثری را در بر داشته است. همچنین به کمک این برنامه‌ها می‌توان به شناسایی و ردیابی وضعیت بیماری مزمن و بیماران بخش مراقبت‌های ویژه، کاهش تعداد پذیرش در بیمارستان و پشتیبانی از مدیریت مراقبت‌های بهداشتی و درمانی پرداخت.

داده کاوی به منظور تجزیه و تحلیل مجموعه‌های عظیمی از داده‌ها و آمارها برای جستجوی الگوهایی استفاده می‌شود که ممکن است حمله بیوتروریسم‌ را نیز نشان دهد. تعامل مشتری و مدیریت برای دستیابی به اهداف تجاری برای هر سازمان بسیار حائز اهمیت است. مدیریت ارتباط با مشتری رویکرد اصلی برای مدیریت تعامل بین سازمان‌های تجاری با مشتریان است که این مورد در زمینه مراقبت‌های درمانی و بهداشتی نیز اهمیت زیادی دارد. تعامل مشتری ممکن است از طریق مراکز تماس، بخش صدور صورتحساب و تنظیمات مراقبت‌های سرپایی اتفاق بیافتد. برنامه‌های داده کاوی می‌توانند بر روی نسخه‌های نامناسب یا غلط و کلاهبرداری بیمه‌ای و ادعاهای پزشکی متمرکز شوند.

مزایای استفاده از داده کاوی در صنعت بهداشت و درمان

داده کاوی در بهداشت و درمان دارای مزایای متعددی می‌باشد. چارچوب اطلاعات و داده‌ها، گردش کار موجود در موسسات مراقبت‌های درمانی و بهداشتی را ساده و خودکار می‌کند. ادغام داده کاوی در چارچوب داده‌ها، دغدغه‌های تصمیم‌گیری موسسات بهداشتی و درمانی را کاهش داده و دانش پزشکی ارزشمند جدیدی را فراهم می‌آورد و همچنین مدل‌های پیش بینی کننده بهترین پشتیبانی و دانش اطلاعاتی را به کارمندان مراقبت‌های بهداشتی و درمانی ارائه می‌نمایند.

هدف از پیش بینی داده کاوی در پزشکی ایجاد یک مدل پیش بینی واضح و قابل اعتماد است که از پزشکان برای بهبود روند تشخیص و برنامه‌ریزی درمان پشتیبانی می‌کند. کاربرد ضروری داده کاوی برای پردازش سیگنال‌های زیست پزشکی با دستورالعمل‌ها و واکنش‌های داخلی برای تقویت شرایط در هر زمانی است که کمبود آگاهی در مورد ارتباط بین زیرسیستم‌های مختلف وجود داشته باشد و یا در هنگامی که روش‌های استاندارد تجزیه و تحلیل ناکارآمد هستند.

از کاربردهای هوش مصنوعی بیشتر بدانید: هوش مصنوعی دریچه‌ای برای بهبود سلامت بشر

چالش‌های داده کاوی مراقبت‌های بهداشتی و درمانی

داده کاوی در مراقبت‌های بهداشتی و درمانی دچار چالش‌های متعددی نیز است. یکی از بزرگترین مسائل مربوط به داده کاوی این است که اطلاعات پزشکی خام بسیار عظیم و ناهمگن می‌باشد که از منابع مختلفی نظیر مکالمه با بیماران، اطلاعات اخذ شده از پزشکان و نتایج آزمایشگاهی جمع می‌گردد. همه این مولفه‌ها می‌توانند تاثیر بسزایی در تشخیص و معالجه بیماران داشته باشند.

داده‌های ناقص، نادرست و متناقض مانند بخش‌هایی از اطلاعات ذخیره شده در قالب‌های مختلف از منابع داده‌های مختلف، مانع قابل توجهی برای موفقیت در داده کاوی هستند.

چالش دیگر این است که همه تشخیص‌ها و معالجه‌ها در مراقبت‌های بهداشتی و درمانی درست نبوده و دارای مقداری خطا می‌باشد. در اینجا تجزیه و تحلیل ویژگی و حساسیت برای اندازه گیری این خطاها در نظر گرفته شده است.

در موضوع ارزیابی یکپارچگی دانش، دو چالش اساسی وجود دارد:

• اول اینکه چگونه می‌توان الگوریتم‌های موثری برای تمایز بین محتوای دو نسخه (بعد و قبل) ایجاد کرد که این چالش نیازمند بهبود الگوریتم‌های موثر و ساختار داده‌ها برای ارزیابی یکپارچگی دانش در مجموعه داده‌ها می‌باشد.
• دوم اینکه چگونه می‌توان الگوریتم‌هایی را برای ارزیابی تاثیر تغییرات داده‌های خاص بر اهمیت آماری الگوهای فردی ایجاد کرد که با کمک طبقات اصلی الگوریتم داده کاوی جمع آوری شده است. الگوریتم‌هایی که تاثیر تغییرات مقادیر داده‌ها بر اهمیت آماری کشف شده الگوها را اندازه گیری می‌کنند.

داده کاوی به دلیل رشد نمایی تعداد سوابق الکترونیکی بهداشت، پتانسیل باورنکردنی برای ارائه بهتر خدمات درمانی ارائه نموده است. پیش از این پزشکان اطلاعات بیمار را به صورت کاغذی نگهداری می‌کردند که این امر کاری بسیار دشوار بود. دیجیتالی شدن و نوآوری موجود در تکنیک‌های جدید حجم کاری انسان‌ها را کاهش داده و داده‌ها را به راحتی جهت ارزیابی در اختیار آن‌ها قرار خواهد داد. به عنوان مثال، کامپیوتر حجم انبوهی از اطلاعات بیماران را با دقت نگه داشته و باعث بهبود کیفیت کل سیستم مدیریت داده‌ها می‌گردد. با این وجود، مهمترین چالش پیشروی ارائه دهندگان خدمات مراقبت‌های بهداشتی و درمانی نحوه فیلتر کردن همه داده‌ها می‌باشد که داده کاوی این فرآیند را برای آن‌ها به آسانی میسر می‌‌سازد.

استفاده از داده‌ها و تحلیل آن‌ها کار ساده‌ای نیست و نیازمند تخصص و علم و تجربه بسیاری است. شرکت دیتاک که در زمینه هوشمندسازی جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها فعال است، بعنوان یک شرکت ایرانی، به دیتای فارسی شبکه‌های اجتماعی و اخبار وب دسترسی داشته و با جمع‌آوری مداوم آن قادر به تهیه گزارشات تحلیلی از این دیتا بر اساس پارامترهای متنوع است.

[box type=”shadow” align=”aligncenter” class=”” width=”500″]برای آشنایی بیشتر با خدمات و سامانه دیتاک به سایت دیتاک مراجعه کنید.

[button color=”red” size=”big” link=”https://dataak.com/” icon=”” target=”true” nofollow=”false”]وبسایت دیتاک[/button][/box]