人口健康管理

患者の予後を改善し、コストを最小化する

効果的な人口健康管理（PHM）は、医療システム、医師、患者、地域社会、そして支払者に多くの利益をもたらします。予後の改善、患者エクスペリエンスの向上、健康格差の軽減、非効率やケアギャップの特定、医療費のコントロールなどに役立ちます。しかし、PHMを効果的に行うには、複数のソースから正確でほぼリアルタイムの膨大なデータにアクセスすること、異種データセットを接続し、そのデータを使用して実用的なインサイトを得るためのツール、そしてデータの安全性を常に確保するセーフガードが必要です。

これらの課題を克服し、効果的なPHM戦略をサポートするために、医療システムにはデータ・プラットフォームが必要です。このプラットフォームは、データレイクハウスを使用して、管理者、オミックス、臨床、および運用システムから収集したデータを取得、保存、管理し、インサイトを導き出すことができる必要があります。このプラットフォームのインフラストラクチャには、市民のオプトアウト基準、相互運用性、データ、サイバー・セキュリティの基準を含む、強固な情報ガバナンスのフレームワークが必要です。また、プラットフォームは、効果的で堅牢なリスク階層化手法を設計し、長期にわたって人々の健康をモニタリングするために不可欠な、高度な分析、機械学習、認知分析機能を提供する必要があります。多数の医療情報システムに分散している患者データを1つのレコードに統合できる機能があれば、医療チームは、患者、医療提供者、支払者のコストを削減しながら、患者の予後を改善する実用的なインサイトを開発することができます。

あらゆるデータを活用する

現在の医療ニーズを特定し、患者が将来必要とするケアを予測するためには、新しいアプローチが必要です。次のアーキテクチャは、Oracle Data Platformが人口健康管理をサポートするためにどのように構築されているかを示しています。Oracle Data Platformは、患者のニーズをよりよく理解し、実用的なインサイトを提供するために、データを取得、保存、キュレーション、および分析します。

医療機関が患者を適切に理解するために、アーキテクチャにデータを取り込む方法は主に3つあります。

• 患者を理解するためには、患者の病歴を知ることが不可欠です。そのためには、医療機関は医療情報システム全体から患者の入院・転院記録をすべて入手する必要があります。このデータには、ソーシャルメディアなどの非構造化データなど、サードパーティのソースからの患者データを加えることができます。リアルタイムまたはほぼリアルタイムの抽出には、変更データの取り込みを頻繁に行うのが一般的です。OCI GoldenGateを使用すれば、入退院業務システムから定期的にデータを取り込むことができます。OCI GoldenGateは、「データ製品」が中心的なデータ・オブジェクトとなる、進化するデータ・メッシュ・アーキテクチャの重要なコンポーネントでもあります。
• さらに、ストリーミング・サービス/Kafkaを使用して医療機器からリアルタイムで取り込まれるストリーミング・データを追加できるようになりました。これには、患者が臨床医の直接監視下で装着する機器やモニターからのデータだけでなく、患者が使用するすべての個人用ウェアラブル機器からのデータも含まれるため、治療センターの外にいるときの患者の症状やライフスタイルをケアチームがより理解できるようになります。このストリーム・データ（イベント）は、取り込まれ、いくつかの基本的な変換/集計が行われます。これは、データがクラウド・ストレージに保存される前に行われます。
• リアルタイムのニーズは進化していますが、医療システムからの抽出は、抽出/ロード/変換、または抽出/変換/ロードのプロセスを用いたバッチ取り込みが最も一般的です。バッチ取り込みは、データのストリーミングをサポートできないシステム（古いメインフレーム・システムなど）からデータをインポートするために使用されます。各患者を包括的に理解するためには、請求システムなどの業務システムからのデータや、電子カルテや電子健康記録アプリケーションからFHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）プロトコル経由で届くデータも必要です。データは、製品や地域を超えて提供されます。取り込みは10分や15分間隔で行われることもありますが、バルクの性質を持っています。トランザクションを個別に処理するのではなく、トランザクションのセットを抽出してまとめて処理します。

収集されたデータの永続性と処理オプションは、3つの（オプションで4つの）コンポーネントで構築されています。

• 取り込まれた生データは、バッチ処理用のクラウドストレージに保存され、必要なクレンジングやエンリッチメントなどが行われ、下流のユーザー（人、アプリケーション、機械学習プラットフォームなど）がデータを消費するのに適した状態に調整されます。一部のデータはサービング・データ・ストアに直接配置できますが、同時にクラウド・ストレージにも配置されます。このデータは、Sparkを使って処理されます。処理は、OCI Data Flowを使用して直接実行することも、OCI Data Integrationのオーケストレーション機能を使用して大規模なパイプラインの一部として実行することも可能です。処理されたデータセットはクラウド・ストレージに戻され、永続化、キュレーション、分析が行われ、最終的には最適化された形でデータ・ストアにロードされます。また、アーキテクチャのプリファレンスによっては、マネージド Hadoop クラスタとしてOracle Big Data Serviceを使用して実現することもできます。
• これで、最適化されたリレーショナル形式で、キュレーションや問合せのパフォーマンスのために、サービング・データ・ストアで永続化できるデータセットを作成しました。これにより、医療従事者は患者のニーズに的確に対応し、入院や再入院の必要性を回避することができるようになります。

分析部分は、2つのテクノロジーで構築されています。

• 分析とビジュアライゼーションサービスは、記述分析（ヒストグラムやチャートで現在の傾向を説明）、予測分析（将来の出来事を予測し、傾向を特定し、不確実な結果の確率を決定）、規範分析（最適な意思決定を導く、適切な行動を提案）を提供します。これらを組み合わせることで、患者のニーズを予測し、適切な介入策を提案することができます。例えば、特定の地域に住み、さまざまな環境影響を受け、特定の治療法の組み合わせを処方された、ある年齢の患者の集団が、特定の慢性疾患を発症するかどうかを、分析によって予測することができます。
• 高度な分析と同時に、機械学習モデルの開発、トレーニング、導入が行われます。これらのモデルは、API経由でアクセスしたり、サービング・データ・ストア内に導入したり、OCI GoldenGateストリーミング分析パイプラインの一部として組み込んだりすることができます。
• 管理、テストされた高品質のデータとモデルには、ガバナンス・ルールやポリシーが適用され、データ・メッシュ・アーキテクチャ内の「データ製品」（API）として公開され、医療機関全体に配布することが可能です。

適切なデータ・プラットフォームで、医療管理の複雑さとコストを削減する

適切なデータプラットフォームは、医療機関が利用可能なすべてのデータから最大の価値を引き出し、より整合性のある、よりコスト効率の高い、サステナブルなヘルスケアサービスを設計するのに役立ちます。これには、個人に合わせたより良いケアプランとサポートが含まれ、定期的な集団検診などの早期かつプロアクティブな介入により、患者の予後だけでなく、患者のエンゲージメントと満足度も向上させることができます。