إدارة الرعاية الصحية للسكان

تحسين نتائج المرضى وتقليل التكلفة إلى أدنى حدّ

توفِّر الإدارة الفعالة للرعاية الصحية للسكان (PHM) العديد من المزايا، للأنظمة الصحية والممارسين والمرضى والمجتمعات وجهات الدفع. ويمكن أن تساعد على تحسين النتائج الصحية، ورفع مستوى تجربة المريض، والحدّ من التفاوتات الصحية، وتحديد أوجه القصور وفجوات الرعاية، والتحكم في تكلفة الرعاية. ومع ذلك، وكي تكون الرعاية الصحية للسكان فعّالة، يلزم الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات الدقيقة، والأقرب في الوقت الفعلي من مصادر متعددة، وأدوات ربط مجموعات البيانات المختلفة واستخدام تلك البيانات لتطوير رؤى قابلة للتنفيذ، والضمانات لضمان بقاء البيانات آمنة في جميع الأوقات.

للتغلب على هذه التحديات ودعم استراتيجيات الرعاية الصحية الفعّالة للسكان، تحتاج الأنظمة الصحية إلى منصة للبيانات يمكنها الحصول على رؤى وتخزينها وإدارتها واستخلاصها من البيانات التي يتم جمعها من الإدارة وأنظمة omics والأنظمة السريرية والتشغيلية باستخدام مجموعة بحيرة بيانات. يجب أن يكون للبنية التحتية للمنصة إطار حوكمة معلومات قوي يتضمن معيار إلغاء اشتراك المواطن بالإضافة إلى معايير قابلية التشغيل البيني والبيانات والأمن الإلكتروني. كما يجب أن توفر المنصة أيضًا تحليلات متقدمة وتعلم آلي وتحليلات إدراكية، وهي ضرورية لتصميم منهجيات تصنيف المخاطر الفعّالة والقوية ولرصد صحة السكان بمرور الوقت. ومع القدرة على دمج بيانات المرضى المنتشرة عبر العديد من أنظمة معلومات الرعاية الصحية في سجل واحد، يمكن لفرق الرعاية الصحية تطوير رؤى قابلة للتنفيذ من شأنها تحسين نتائج المرضى مع خفض تكاليف المريض ومقدِّم الخدمات وجهة الدفع.

الاستفادة من البيانات بأكملها

هناك حاجة إلى اتباع نُهج جديدة للمساعدة في تحديد احتياجات الرعاية الصحية الحالية والتنبؤ بما سيحتاج إليه المرضى في المستقبل. توضِّح البنية التالية كيفية إنشاء منصة بيانات Oracle لدعم إدارة الرعاية الصحية للسكان من خلال الحصول على البيانات وتخزينها ومعالجتها وتحليلها لفهم احتياجات المرضى بشكل أفضل وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ.

هناك ثلاث طرق رئيسية لإدخال البيانات في بنية لتمكين مؤسسات الرعاية الصحية من فهم مرضاها على النحو الأمثل.

• لفهم المرضى، من الضروري معرفة تاريخهم الطبي. للقيام بذلك، يجب على مؤسسات الرعاية الصحية الحصول على جميع سجلات الدخول والتحويل من جميع أنظمة معلومات الرعاية الصحية. يمكن إثراء هذه البيانات ببيانات المريض من مصادر خارجية، مثل البيانات غير المنظمة من وسائل التواصل الاجتماعي وما إلى ذلك. تعتبر عمليات الاستخراج المتكررة في الوقت الفعلي أو في أقرب وقت فعلي والتي تتطلب تسجيل بيانات التغيير شائعة، ويتم استيعاب البيانات بانتظام من أنظمة تشغيل الدخول والخروج باستخدام OCI GoldenGate. تُعدّ OCI GoldenGate أيضًا مكونًا حيويًا في تطوير بنى شبكات البيانات حيث تمثل "منتجات البيانات" كائنات البيانات المركزية.
• يمكننا الآن إضافة تدفق البيانات من الأجهزة الطبية التي سيتم استيعابها في الوقت الفعلي باستخدام خدمة تدفق أو Kafka. لا يشمل هذا فقط البيانات من جميع الأجهزة ويراقب المريض الذي قد يرتديه أثناء المراقبة المباشرة من طبيبهم، ولكنه يتضمن أيضًا بيانات من جميع الأجهزة الشخصية القابلة للارتداء التي يستخدمها المريض، والتي يمكن أن تساعد فريق الرعاية على فهم أعراضهم ونمط حياتهم بشكل أفضل عندما يكونون خارج مركز العلاج. سيتم استيعاب هذه البيانات المتدفقة (الأحداث) مع بعض التحولات/التجميعات الأساسية التي ستحدث قبل التخزين السحابي.
• في حين أن الاحتياجات في الوقت الفعلي تتطور، فإن الاستخراج الأكثر شيوعًا من أنظمة الرعاية الصحية هو نوع من استيعاب الدفعات باستخدام عملية استخراج وتحميل وتحويل أو استخراج وتحويل وتحميل. استيعاب مجموعة المعالجة يُستخدم لاستيراد البيانات من الأنظمة التي لا يمكنها دعم تدفق البيانات (على سبيل المثال، أنظمة الحاسب المركزي القديمة). للحصول على فهم شامل لكل مريض، نحتاج أيضًا إلى بيانات من الأنظمة التشغيلية، مثل أنظمة الفوترة، والبيانات التي تصل عبر بروتوكول موارد قابلية التشغيل البيني للرعاية الصحية السريعة (FHIR) من السجلات الطبية الإلكترونية أو تطبيقات السجلات الصحية الإلكترونية. يتم تحديد مصدر البيانات عبر المنتجات والمناطق الجغرافية. يمكن أن تكون الاستيعابات متكررة، في كثير من الأحيان كل 10 أو 15 دقيقة، ولكنها لا تزال كبيرة بطبيعتها. يتم استخراج مجموعات البيانات التي تم التعامل معها ومعالجتها بدلًا من المعاملات الفردية.

يتم بناء خيارات الاحتفاظ بالبيانات ومعالجتها للبيانات المجمّعة على ثلاثة مكونات (أربعة مكونات اختياريًا).

• يتم تخزين البيانات الأولية المستوردة في التخزين السحابي من أجل معالجة الدفعات، والتي ستجري التنقيح اللازم، والإثراء، وما إلى ذلك لوضع البيانات في الحالة اللازمة لاستهلاكها من قبل المستخدمين النهائيين، والتي يمكن أن تكون من الأشخاص أو التطبيقات أو منصات التعلم الآلي. على الرغم من إمكانية وضع بعض البيانات مباشرة في خدمة مخزن البيانات، إلا أن هذه البيانات يتم وضعها في التخزين السحابي في الوقت نفسه. ستتم معالجة هذه البيانات باستخدام Spark. يمكن إجراء المعالجة مباشرة باستخدام OCI Data Flow أو كجزء من مسار أكبر باستخدام إمكانات التنظيم في OCI Data Integration. يتم إرجاع مجموعات البيانات التي تمّت معالجتها هذه إلى التخزين السحابي للاستمرارية، والطول، والتحليل، وفي النهاية للتحميل في نموذج محسّن إلى مخزن بيانات الخدمة. بدلًا من ذلك، وفقًا للتفضيل الهيكلي، يمكن إنجاز ذلك باستخدام Oracle Big Data Service كمجموعة ‏Hadoop ‏مُدارة.
• لقد أنشأنا الآن مجموعات بيانات معالجة جاهزة للاستمرار في نموذج العلاقات المحسّن لأداء الاستعلام والمدة في مخزن بيانات الخدمة. وهذا سيمكِّن ممارسي الرعاية الصحية من الاستجابة بشكل أفضل لاحتياجات المريض بهدف تجنّب الاضطرار إلى إدخالهم أو إعادة إدخالهم إلى المستشفى.

يستند جزء التحليل إلى تقنيتين.

• تقدِّم خدمات التحليلات والتمثيل المرئي تحليلات وصفية (تصف الاتجاهات الحالية مع المدرجات التكرارية والرسوم البيانية)، والتحليلات التنبؤية (تتوقع الأحداث المستقبلية، وتحدِّد الاتجاهات، وتحدِّد احتمالات النتائج غير المؤكدة)، والتحليلات التوجيهية (تقترح إجراءات مناسبة، ما يؤدي إلى اتخاذ القرارات المثلى). معًا، يمكن استخدامها للتنبؤ باحتياجات المرضى وتقديم التدخلات المناسبة. على سبيل المثال، يمكن للتحليلات أن تتنبأ بما إذا كانت مجموعة من المرضى من سن معينة، الذين يعيشون في منطقة معينة، ويتعرضون لتأثيرات بيئية مختلفة، وتحدِّد مجموعة محددة من العلاجات يمكن أن تتسبب في مرض مزمن معين.
• إلى جانب استخدام التحليلات المتقدمة، يتم تطوير نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها. يمكن الوصول إلى هذه النماذج عبر واجهات برمجة التطبيقات، أو نشرها في مخزن بيانات الخدمة، أو تضمينها كجزء من مسار تدفق التحليلات في OCI GoldenGate.
• يمكن أن تحتوي البيانات والنماذج المُعالجة والمختبرة وعالية الجودة لدينا على قواعد وسياسات الحوكمة المطبقة ويمكن عرضها "كمنتج بيانات" (واجهة برمجة التطبيقات) داخل بنية شبكة بيانات للتوزيع عبر مؤسسة الرعاية الصحية.

تقليل تعقيدات إدارة الرعاية الصحية وتكاليفها من خلال المنصة المناسبة للبيانات.

يمكن أن تساعد منصة البيانات المناسبة المؤسسات الصحية في الحصول على أكبر قيمة من جميع البيانات المتاحة لتصميم خدمات رعاية صحية أكثر اتساقًا واستدامة وفعالية من حيث التكلفة. ويشمل ذلك خطط رعاية ودعم مصمّمين على نحو أفضل للأفراد، بما في ذلك التدخلات المبكرة والاستباقية مثل الفحوصات السكانية الروتينية، التي يمكن أن تحسِّن النتائج الصحية وكذلك التفاعل مع المرضى والحصول على رضاهم.