تحليلات بيانات الرعاية الصحية أثناء جائحة COVID-19

By |2022-06-06T07:46:14+00:0026 مايو، 2022|

لعبت تحليلات بيانات الرعاية الصحية المتقدمة دورًا رئيسيًا في المعركة العالمية ضد فيروس كورونا. من خلال الاستفادة من البيانات أثناء الوباء ، تمكن قطاع الرعاية الصحية من تتبع انتشار الوباء ، ومراقبة صحة السكان ، والتنبؤ بشدة المرض والطلب الناتج ، وتقديم حلول طبية محسنة للجمهور. 

كونها في طليعة الاستجابة الذكية القائمة على البيانات للأزمة الصحية ، أصبحت تقنيات إدارة البيانات مثل تخزين البيانات أصولًا مهمة لصناعة الرعاية الصحية. 

ما هي تحليلات بيانات الرعاية الصحية؟

تحليلات بيانات الرعاية الصحية

تشير تحليلات بيانات الرعاية الصحية إلى مجموعة العمليات المستخدمة لتحليل البيانات للتنبؤ بالاتجاهات الطبية ورسم الرؤى وإدارة الأنشطة السريرية والتشغيلية. توجد بيانات الرعاية الصحية بأشكال مختلفة مثل السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) والسجلات الطبية (EMRs) والوصفات الطبية وتقارير الأشعة والمطالبات وما إلى ذلك. 

يتم استخدام هذه التحليلات على نطاق واسع من قبل مختلف أصحاب المصلحة لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام. وفيما يلي بعض الأمثلة على ذلك: 

  •  يمكن للأطباء تحليل سجلات المرضى لاستخلاص أفضل الممارسات في علاج الأمراض المختلفة. 
  • يمكن للمسؤولين استخدام البيانات للتنبؤ بالطلب على خدمات رعاية صحية معينة وتحسين عملياتهم وفقًا لذلك.  
  • شركات التأمين توظيف تحليلات متقدمة لتقييم حالات التسوية وتتبع المطالبات الحالية وتحديد الفرص وتقليل الأعمال الاحتيالية. 
  • يمكن لمسؤولي الصحة العامة ومقدمي الخدمات الطبية استخدام التحليلات لتتبع الانتشار الجغرافي للأمراض وتصميم استجابات مخصصة. 

هناك أربعة أنواع رئيسية من التحليلات: التحليلات الوصفية والتشخيصية والتنبؤية والتوصيفية المستخدمة لدعم هذه النتائج.  

  1. التحليلات الوصفية   

إنه استخدام البيانات التاريخية لفك رموز الأنماط والاتجاهات. يمكن تحليل بيانات الرعاية الصحية التاريخية لرصد انتشار الأمراض المعدية عبر المناطق الجغرافية.  

     2. تحليلات التشخيص 

كما يوحي الاسم ، تُستخدم هذه لتشخيص سبب حدث متعلق بالصحة. هنا ، يمكن للأطباء والأطباء تحديد المرض لدى المريض عن طريق إجراء تحليلات تشخيصية لأعراضه.   

     3. التحليلات التنبؤية 

التحليلات التنبؤية تدور حول التنبؤ بالنتائج المستقبلية من خلال تحليل الاتجاهات والأنماط السابقة. من خلال التنبؤ بخطورة مرض فيروسي ، مثل COVID-19 ، يمكن لمسؤولي الصحة اتخاذ تدابير وقائية للسيطرة على أعراضه.

     4. التحليلات الوصفية 

تستخدم التحليلات الوصفية البيانات السريرية لتحديد الإجراءات اللازمة للوصول إلى هدف معين. يمكن أن تساعد التحليلات الإرشادية للرعاية الصحية في تحديد مسار العلاج الأمثل من خلال النظر في جميع الحالات الطبية الموجودة مسبقًا في المريض. 

الاستفادة من تحليلات الرعاية الصحية أثناء Covid-19

تحليلات الرعاية الصحية أثناء COVID-19  

سرعت المراحل الحادة لفيروس كورونا الحاجة إلى تحليلات البيانات في قطاع الرعاية الصحية. ينمو بمعدل مركب يبلغ 29.7٪ سنويًا ، ومن المتوقع أن يصل حجم سوق تحليلات الرعاية الصحية 70.2 مليار دولار بواسطة 2027.  

كان مسؤولو الصحة يستفيدون من البياناتتم جمعها عن حالات COVID-19 لتحسين استجابتها الحرجة تجاه الوباء. حسب أ دراسة حديثة من المتخصصين في الرعاية الصحية ، أفاد 88٪ من المستجيبين بزيادة كبيرة في استخدامهم للتحليلات أثناء الجائحة. 

تعتمد التحليلات الناجحة بشكل كبير على وجود مستودع قوي لبيانات الرعاية الصحية (DWH). قبل استخدام البيانات ، تحتاج المؤسسات إلى التأكد من وجودها داخل مستودع مركزي في نموذج جاهز للتحليل. يحرر DWH للرعاية الصحية البيانات من  المصادر المختلفة المنعزلة وأنظمة المعاملات عبر المؤسسة ، مما يسهل الوصول إليها.   

بمجرد ملء مستودع البيانات ببيانات منظمة ومنظَّفة ، يصبح من السهل على مقدمي الخدمة تحليلها من خلال التقارير ولوحات المعلومات.  

فيما يلي بعض الطرق التي تم بها الاستفادة من معلوماتية الرعاية الصحية من أجل استجابة أكثر قوة لحالة الطوارئ COVID-19. 

  • تنبؤات شدة المرض

استخدم مسؤولو الصحة التحليلات التنبؤية للتنبؤ بخطورة الفيروس والاستباق على الوباء. مؤخرا باحثون طبيون من جبل سيناء المتقدمة نموذج تنبؤي يتنبأ ب خطر الوفاة في مرضى كوفيد الأفراد. وبالمثل ، استخدم باحثون من كليفلاند كلينك تحليلات تنبؤية للكشف عن احتمالية اختبار شخص إيجابي لـ COVID-19.  

كما تم استخدام النمذجة التنبؤية للتنبؤ بانتشار Covid-19 بين السكان. باحثو جامعة شيكاغو تصميم نموذج تنبؤي للتنبؤ الدقيق بانتشار COVID-19 وعدد الحالات الأسبوعي الذي يليه.  

تساعد مثل هذه التنبؤات مسؤولي الصحة على اتخاذ تدابير وقائية ضد COVID-19. على سبيل المثال ، يمكن للأطباء أن يوصوا بالعلاج الصحيح من خلال توقع شدة الأعراض لدى المريض. علاوة على ذلك ، من خلال التنبؤ بانتشار الفيروس ، يمكن للمسؤولين التوصية بإجراءات وقائية للمكافحة على مستوى المجتمع.  

ومع ذلك ، نظرًا لأن البيانات المعقدة المتعلقة بالرعاية الصحية منتشرة عبر عدد لا يحصى من المصادر المختلفة ، فمن الضروري تخزينها أولاً في مستودع بيانات ثم مراقبة البيانات التاريخية لمعرفة الاتجاهات والأفكار. هناك حاجة إلى مستودع بيانات المؤسسة (EDW) لتزويد الأدوات التنبؤية بالبيانات اللازمة لإنشاء رؤى قابلة للتنفيذ. تقوم بيئة المستودع نفسها بتعيين مصادر مختلفة وجمعها ، مما يوفر في النهاية الأداة التنبؤية ببيانات جاهزة للتحليل.  

  • تحسين موارد الرعاية الصحية حسب الطلب

أدت الزيادة السريعة في عدد حالات COVID-19 ، خاصة خلال الموجات الأولية للوباء ، إلى إثقال كاهل المستشفيات والعيادات بالأعباء. بسبب التدفق غير المتوقع للمرضى الحرجين ، فإن المرافق الصحية معرضة لخطر نفاد الموارد المادية والبشرية. وبالتالي ، قدمت تحليلات بيانات الرعاية الصحية حلاً لتحسين الموارد لتلبية الطلب سريع التغير. 

في عام 2020 ، استخدم الباحثون في كليفلاند كلينك تحليلات البيانات لـ عوامل التنبؤ مثل حجم المرضى وتوافر الرعاية الحرجة وخدرالأسرة ، وتوافر أجهزة التنفس الصناعي ، وما إلى ذلك. وبالمثل ، طور فريق من الباحثين من جامعة كولونيا وبارتز وبارتز GmbH أداة يسمى BaBSim.Hospital "والذي يساعد المستشفيات على التحمل لفترات طويلة-مصطلح القدرة وتخطيط الموارد. في حالة COVID-19 ، ساعد في التنبؤ باحتياجات الإمدادات الطبية والتخطيط وفقًا لذلك.  

أثبتت تحليلات بيانات الرعاية الصحية فائدتها في تحقيق التوازن بين موارد الرعاية الصحية ومتطلبات الاستشفاء المتقلبة. ومع ذلك ، للتأكد من أن التحليلات تتعقب الطلب المتغير باستمرار على موارد الرعاية الصحية ، تحتاج المؤسسات إلى مستودع بيانات رشيق قابل للتطوير ويمكنه إعداد بيانات في الوقت الفعلي تقريبًا للتحليل. تتصدر مستودعات البيانات الإلكترونية وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات الشاملة (ERP) قائمة الرغبات لأجنحة الرعاية الصحية حيث تتجه المستشفيات نحو توفير رعاية قائمة على الطلب وقائمة على القيمة.  

  • الوعي بالموقف من خلال رسم خريطة لحركة كوفيد

على الرغم من حداثة الفيروس التاجي ، جمع مسؤولو الرعاية الصحية معلومات نقدية عن الفيروس من خلال تتبع حركته. يُظهر الانتشار المكاني للفيروس ، منذ اندلاعه الأولي في الصين إلى الزيادات الإقليمية في أماكن أخرى ، كيف يتصرف covid-19 في ظل ظروف مختلفة.  

من خلال مراقبة حركة الفيروس وحجم الحالات ، تمكنت المنظمات الصحية الوطنية والعالمية من تقديم المساعدة في مجال الرعاية الصحية بناءً على الاتجاهات الجغرافية. على سبيل المثال ، برنامج معلومات صحة المنطقة (DHIS2تم استخدام حزمة COVID-19 ، من قبل جامعة أوسلو ، كمنصة وطنية لنظام المعلومات الصحية لإدارة وتحليل البيانات المتكاملة في أكثر من 70 دولة. إلى جانب تسهيل أنشطة المراقبة والاستجابة لـ COVID-19 ، تعمل المنصة كمستودع بيانات لضمان التحليل المتكامل للسكان.  

مستقبل ما بعد الجائحة لتحليلات بيانات الرعاية الصحية

مستقبل ما بعد الجائحة لتحليلات بيانات الرعاية الصحية  

من الواضح أن ظهور جائحة Covid-19 قد عجل بالحاجة إلى تحليلات البيانات في مجال الرعاية الصحية. 

في مستقبل ما بعد الجائحة ، ستتطلع المزيد من مؤسسات الرعاية الصحية إلى تحقيق نتائج إيجابية من خلال التطبيق الفعال لتقنيات تحليل البيانات. سيُنظر إلى التحليلات في مجال الرعاية الصحية على أنها جزء أساسي من اتخاذ قرارات الرعاية الصحية وتقديم الرعاية وعلاج المرضى. 

سيصاحب زيادة استخدام التحليلات ظهور الصحة مصادر بيانات الرعاية. حتى الان, تُستخدم المستشعرات في الأجهزة القابلة للارتداء والهواتف الذكية الحديثة كنقاط بيانات لجمع بيانات الرعاية الصحية المهمة. علاوة على ذلك ، سيتم تقديم التقنيات الحديثة لدعم تحليلات الرعاية الصحية ، مثل أدوات التصور ومستودعات بيانات الرعاية الصحية ومنصات استخبارات القرار لمنح مؤسسات الرعاية الصحية ميزة تنافسية.  

ظهور منصات جديدة لتحليل الرعاية الصحية مثل DHIS 2 و سورما (مراقبة يُظهر نظام إدارة وتحليل الاستجابة للفاشية) كيف يمكن استخدام التحليلات كأداة مهمة لتحسين رعاية المرضى.  

قيادة تحليلات قوية مع Astera DW Builder 

يعد وجود بنية مستودع بيانات قوية أمرًا بالغ الأهمية لإنشاء منصة تحليلات بيانات موثوقة. توفر مستودعات بيانات المؤسسات أدوات تحليل مع عرض متكامل للبيانات اللازمة لإجراء تحليلات متقدمة.  

Astera DW Builder هي أداة أتمتة DWH تساعد في بناء مستودعات بيانات حديثة لتحليلات فعالة. لتسهيل تحليلات الرعاية الصحية ، Astera يمكن استخدام DW Builder لتطوير بنية إدارة بيانات رشيقة تدمج مصادر البيانات المختلفة وتعطي رؤية شاملة للبيانات الجاهزة للتحليل.  

علاوة على ذلك ، فإنه يربط أيضًا مستودع البيانات بأدوات التحليلات ، مثل Power BI و Tableau و QlikView وما إلى ذلك ، من أجل المرئيات وإعداد التقارير. يسمح ذلك للموفرين برسم الأفكار بسهولة واتخاذ قرارات تعتمد على التحليلات من خلال منصة واحدة.  

هل تريد معرفة المزيد حول إنشاء مستودع بيانات الرعاية الصحية لقيادة تحليلات قوية؟ ابدأ ب التحقق من مدونتنا على abeginner's guide ل lدائم ا healthcare dآتا wمنزل.