Як сприяти захопленню даних та аналітичному аналізу для здоров’я, орієнтованого на пацієнта
//
Лікарі можуть лікувати лише той симптом або захворювання, про який вони знають. Пошук правильного трактування нагадує типові дані для ланцюжка створення вартості:
Лікування (надайте значення для пацієнтів)
ґрунтується на діагностиці (створіть уявлення про те, що не так)
базується на симптомах (збір даних).
У часи складного терапевтичного вибору та персоналізованої медицини вибір терапії додатково залежить від метаданих. Це – в контексті діагностики – безліч додаткових точок даних, які описують пацієнта та генеруються за допомогою анамнезу. Вони дозволяють передбачити, які терапії можуть працювати найбільш ефективно, ефективно, викликаючи найменші побічні ефекти.
Глобальний недостатній стан охорони здоров’я
Хоча це очевидно, глобальні витрати на діагностику становлять 1% витрат лише на систему охорони здоров’я (найбільшими статтями витрат є догляд та ліки). За прогнозами, діагностика зростатиме – поряд із профілактикою – сильнішою, ніж решта в наступні роки, за однією оцінкою, вона досягне 6% у 2030 році (на загальному ринку медичних послуг, який, звичайно, за прогнозами зросте).
Джерело: Strategy &, Driving the future of health, липень 2019
Якщо ми розуміємо діагностику здоров’я як етапи збору, аналізу та інтерпретації даних, обмежена увага, яку вона побачила, надзвичайно розчаровує. Крім того, фрагментованість природи системи охорони здоров’я в цілому означає, що інфраструктура даних часто також сильно фрагментована. Із підприємств, що створюють інфраструктуру розвідки даних, ми знаємо, яка велика перешкода може бути. Стандарти даних та сумісність обмежені, м’яко кажучи, у багатьох країнах та системах охорони здоров’я, особливо в Європейському Союзі.
Просто назвіть це аналітикою
В аналітиці даних давно описані різні рівні зрілості.
Дуже легко зрозуміти, як це можна застосувати до діагностики.
Описова діагностика – вимірює психічний стан, функції організму, біомаркер, геном або інше для виявлення або підтвердження певного фізіологічного або метаболічного стану. Простим прикладом є загальний тест на вагітність, який виявляє підвищений рівень гормону хоріонічного гонадотропіну людини (ХГЧ).
Пояснювальна діагностика – вимірювання, щоб пояснити, чому щось сталося. Пацієнт із спочатку неспецифічними грипоподібними симптомами, пожовтінням шкіри та очей та болями в животі буде обстежений на вірусний гепатит. Серологічні тести на вірусні антигени та антитіла використовуються для визначення типу гепатиту та для розрізнення гострих, самообмежених інфекцій від хронічних. Для оцінки ступеня пошкодження печінки може бути проведена біопсія печінки.
Прогностична діагностика – враховуйте первинні дані та метадані, щоб передбачити, як буде працювати лікування. Приклади включають прогнозування ефективності препарату та побічних ефектів на основі геному пацієнта, прогнозування ймовірності рецидивів та реадмісії залежно від соціально-економічних факторів або прогнозування потенційного розвитку хронічних захворювань на основі факторів геному, протеомів та ризику. (Абсурдно, термін “прогностична діагностика” використовується в контексті технічного обслуговування машин або автомобілів набагато частіше, ніж посилання на стан здоров’я людини.)
І нарешті, рецептивна діагностика, найбільш зрілий рівень. Беручи до уваги всі дані, які ми маємо про певного пацієнта, і спираючись на застосовні великомасштабні масиви даних, можна підрахувати, що повинна передбачати терапія, щоб забезпечити бажаний ефект та уникнути небажаних наслідків. Поряд із призначенням правильної терапії, увага також звертається на «догляд за межами охорони здоров’я», включаючи продовольчу безпеку, доступ до транспорту та інші види соціальної підтримки. Оскільки соціальні детермінанти здоров’я, відносно нове поняття в охороні здоров’я, можуть бути модифіковані (на відміну від генетики та біологічних детермінант), їм приділяється все більше уваги.
Усі ці приклади стосуються діагностики, орієнтованої на пацієнта. Якщо ви ширше шукаєте приклади прогностичної аналітики в галузі охорони здоров’я, то з’являються тисячі прикладів – від прогнозування рівня персоналу в лікарнях до відповідності прийому пацієнтів до прогнозування спільнот з високим ризиком зловживання опіоїдами, щоб забезпечити освіту та профілактичні заходи.
Реорганізація фінансування та стимулювання
Поряд із типовими проблемами, пов’язаними з фрагментацією, повторним захопленням та пов’язанням причин і наслідків, традиційна модель фінансування охорони здоров’я не дає розумної діагностики. Гроші надходять в кінці, в момент лікування, а не на початку. Діагностика та профілактика йдуть паралельно, але саме догляд та ліки є основними елементами квитка. У цьому поширеному життєвому циклі охорони здоров’я фінансування зосереджується на захворюваннях та лікуванні, а не на людях.
Реорганізація потоків фінансування від кінця до початку ланцюжка створення вартості – це не мале завдання. Ринок, на якому зараз відбуваються ці зміни, – це науково-технічна та медична видавнича арена. Вчені подають наукові статті, видавці – разом із науковим співтовариством – переглядають подання, додають цінність та розповсюджують їх, а читачі, переважно вчені, платять за доступ до наукових статей.
Концепція відкритого доступу почала кидати виклик цій моделі наприкінці 1990-х – на початку 2000-х. Він вимагає, щоб наукові результати були доступні кожному для читання без оплати, щоб знання та досягнення могли розповсюджуватися вільно, без обмежень, на користь кожному.
Те, що ця галузь знаходить, коли все частіше обслуговує цю нову модель, може дати можливість зрозуміти: бізнес-модель, яка сприймається як вища, врешті-решт завоює підтримку та мережу покупців та користувачів для зміни історичної практики, незважаючи на фрагментацію зацікавлених сторін. Нові учасники – як часто – будуть готові впоратися з цими змінами простіше, ніж діючі посади. Послідовність змін може бути однією з найбільших проблем при вирішенні головоломки, особливо коли існують локальні, функціональні чи інші залежності по ланцюжку створення вартості. А нові бізнес-моделі можуть призвести до підвищення прозорості ціноутворення та співвідношення витрат і вигод, посилення конкуренції та, зрештою, отримання щасливіших клієнтів.
Охорона здоров’я має можливість дозволити діагностиці вийти на центральний етап, який він заслуговує як основний драйвер збору, аналізу та інтерпретації даних. За прогнозами, діагностика переросте інші частини системи охорони здоров’я – на зростаючому ринку. Починає відбуватися галузева інтеграція – з платниками, особами, що приймають рішення, постачальниками послуг та пацієнтами, які зближуються та узгоджують цілі. Це може дозволити краще використовувати кращі дані, щоб на перше місце ставили пацієнти, а не хвороби.
Коментарі, приклади та відповідні посилання явно запрошуються!
Спочатку публікувався на Medium.
Я працюю в галузі науки, технологій та медицини і вів бізнес із відкритим доступом компанії Springer з 2009 по 2013 рік.
Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/making-diagnostics-data-powerhouse-healthcare-bettina-goerner/.
Bettina Goerner люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.
Temy.co - Software Development Partner 