データ分析は医療機関にどのように役立っているのか
今日の急速に変化する医療産業において、データ分析は産業を革新する強力なツールとして浮上しています。患者のケアと結果の改善から運用効率の向上やコスト最適化まで、データに基づく洞察の潜在的な利点は医療分野で非常に大きいものです。このブログでは、データ分析が医療機関を変革している方法と、その産業における将来について探っていきます。
目次
医療データ分析とは
医療データ分析は、医療部門のデータを収集し、分析するプロセスであり、洞察を得て意思決定を促進することを目的としています。
臨床データから患者の行動、医療費、または医薬品のデータ分析まで、マイクロレベルとマクロレベルの両方で利用でき、業務を改善し、患者ケアを向上させ、総合的な費用に対処することが可能です。
医療データ分析は非常に有益ですが、同時に非常に複雑な場合もあります。データが重要なリアルタイムのサインを評価することによって収集されたのか、電子健康記録（EHR）を通じて収集されたのかに関係なく、適切な政府の規制に従って様々な情報源から派生する必要があります。
医療データ分析の種類
以下に、医療業界で使用される4つのデータ分析のタイプを示します。
記述的分析
このタイプの分析手法は、過去のデータを利用してパターンを明らかにし、比較を行います。記述的分析は、既に発生した事柄や概念に関する質問に対する回答に最適です。要するに、このタイプのデータ分析プロセスを使用することで、過去に関する重要な洞察を得ることができます。
予測的分析
その名前からもわかるように、このタイプの分析は将来についての予測を行うために行われます。現在のデータと過去のデータの両方がこのタイプのデータ分析に使用されます。
予測的分析から得られたデータは、次に起こる可能性についての質問に答えるために使用することができます。したがって、正しく行われると、予測的分析は将来に関する洞察を得て、それに応じて準備するのに役立ちます。
指示的分析
予測的分析と同様に、指示的分析も将来の予測に役立ちます。ただし、このタイプの分析においては、機械学習が最も重要な要素です。得られた情報は、最適な行動方針の特定に役立ちます。
指示的分析によって、最も理想的で予想される結果に到達するためには何をすべきかについての洞察を得ることができます。
診断的分析
診断的分析は、医療業界で重要な役割を果たします。これにより、特定のイベントが発生した原因についての答えを見つけるのに役立ちます。症状に基づいて、患者の特定の健康問題を診断するために使用することも可能です。
医療機関でデータ分析はどのように役立っているか
医療業界におけるデータ分析と管理は、組織の様々な部門からデータを収集し、中央の構造化されたデータリポジトリを作成することに関わります。この中央の構造化されたデータリポジトリにより、医療従事者は総合的な治療アプローチを適用し、個別の医療サービスを提供することで、患者により良質なサービスを提供することができます。
したがって、医療業界におけるデータ分析の役割は、データ分析技術の潜在能力に深く根ざしており、それによって医療機関が競争力を維持し、より良質なサービスを提供するだけでなく、サービスの効率を改善することが可能です。
現在、医療機関は複雑なデータを洞察に変換するための高度なソフトウェアや医療機器ツール、方法が必要とされています。データ分析技術により、組織は高度に構造化されたデータリポジトリを維持でき、それによって効率の向上やサービスの品質改善のためのよく考えられた意思決定が可能となります。
医療機関がデータ分析をシステムに導入し、技術の能力を活用することに慣れてくると、詳細で構造化された患者情報を受け取ることで、医療サービスの全体像をより良く把握することができます。それによって、疾患に対して完全に個別化された、総合的で正確な治療を提供することが可能となります。
医療機関におけるデータ分析のメリットは以下の通りです。
①改善された研究の取り組み
様々な情報源から臨床データを収集し、データ解析技術を適用することで、研究の取り組みを向上させることができます。最も有用な情報源は以下の通りです。
- EHR（電子健康記録）：患者の医療画像、治療計画、診断結果、検査結果、アレルギーなどを標準的なデジタル形式で記録したものです。EHRは情報の共有を容易にする一方で、プライバシーや規制の遵守要件を満たす必要があります。そのため、使用できるデータに制約があります。
- 個人の健康記録：患者が医療提供者ではなく自身で管理する健康治療の履歴です。この記録は患者自身の健康管理のために作成されたものであり、医療提供者が保持している医療記録を置き換えるものではありません。
- 電子カルテ：これはEHRに類似しており、クリニック、医療オフィス、または病院で生成される患者の紙のチャートからの情報を含んでいます。電子カルテは診断と治療に使用され、患者の医療情報を年単位で追跡するのに役立ちます。
- 公衆衛生記録：医学研究のための最も信頼性の高い健康データの情報源です。
行われた研究は、臨床手続きや医療運営の効率向上などに有用です。より正確な治療と診断の獲得に貢献します。また、研究は疾病の原因について新たな洞察を得るのにも役立ちます。
②改善された健康の結果
医療提供者は引き続き患者データを収集し分析することで、現在の複雑な医療環境を透明に理解し、患者の結果を向上させるための体系的なアプローチを開発・適用し、医療プロセスの改善を試み実装しています。
患者データの分析は、医療提供者がエラーを減らし、再入院費用を低減し、危険な人口をより適切に特定するのに有用です。血糖値、血液検査結果、体温などがデータ評価に使用される要素です。
このような医療データ分析から得られる情報は、医療専門家が病気をより効果的に管理し、最も重要な結果に焦点を当てるのに役立ちます。
③運用上の洞察を得る
患者が受ける医療の水準や良好な患者の結果の可能性は、組織の構造や業務プロセスに大きく影響を受けます。
組織全体の現状評価と改善の目標を含む評価により、組織は医療の品質と効率を簡単に向上させることができます。データ分析は、緊急事態への準備、チャート作成、管理、規制遵守、財務管理などの領域で特に効果を発揮する可能性があります。
医療提供者が運用効率を向上させるために取り組んでいる他のアプローチには、以下のものがあります：
- ロスの削減
- 費用効果の高い技術の使用
- プロジェクト管理の改善
- 結果の持続性の確保
- 病院の収容力の向上
④スタッフの改善
データ分析は、医療業界でスタッフ配置の問題を特定するためにも使用されます。実際には、医療従事者の採用プロセスや研修、さらには人材の定着にまで役立ちます。
コスト削減と効率改善のバランスを保つ必要性は、ビッグデータ分析を通じて達成することができます。これは、医療設定における労働コストを管理し、患者が受ける医療の品質を効率的かつ持続的に改善することも可能です。
例えば、紙ベースの管理システムをコンピューター生成の労働利用の視覚的表現に置き換えることで、管理者は個々の労働者やチームの生産性、スタッフ配置のコスト効果などについてより良い洞察を得ることができます。これにより、病院はスタッフの比率を調整し、医療の質に支障をきたさずに労働コストを削減することも可能です。
⑤情報に基づいた戦略的計画
人々の動機に関するより良い洞察は、医療業界の情報に基づいた戦略的計画にも役立ちます。
医療従事者は、異なる人口統計の人々の健康診断結果を評価し、人々が特定の治療を受けるのを避ける要因を特定することができます。
例えば、無料の公衆衛生データとGoogleマップを使用して、慢性疾患や人口増加など複数の問題を対象とするヒートマップを作成することが可能です。得られたデータは、医療サービスの利用可能性と組み合わせて、配信戦略の見直しや問題のある地域にさらなるケアユニットを追加するために活用されます。
医療データ分析の将来
最近のいくつかの進展と新興動向により、健康分析の広範な利用が促進され、それによって伝統的な医療提供や業務プロセスが変革され、改善される可能性があります。
①統合されたリアルタイムのデータ環境
- 現在使用されている分析の多くは過去のものであり、誰かが構造化/非構造化データを使用して何かをログに記録する必要がありますが、リアルタイムのシグナルを使用していません（例：その患者が他の患者と比較してどのように分類されるか、リソースを割り当てることができるか）。ゼロ失敗ミッション環境（クラウドデータ）を処理するためのシグナル環境をどのように作成しますか？実装とシグナル展開はどのように見える必要がありますか？
- 医療機関は異なるEMR環境に分散しています。データ収集対象の患者とワークフロー環境との間に動的な関係を作成する必要があります。
②技術の進歩
- 患者の医薬品との相互作用を改善するために、創造的なインターフェースが開発されています（例：血液を追跡するスマートな血糖メーターや、患者が医薬品をどれだけ効果的に利用しているかを追跡する喘息吸入器）。
- 分析支援のアパレル（スマートなビジネス服）が一般化してきています。
- ウェアラブルデバイスがあらゆるところに登場しています。初めて、長期間にわたって人々の身体にセンサーが取り付けられ、健康に関連する行動の計測が行われています。多くの基本的な機能は、シンプルなセンサーを使用して測定できます。
- 新しい統計モデルと分析手法はますます有用です。データ科学のイノベーションにより、健康に関する予測的な推論を行い、より大規模かつ持続的な行動変容を試みることができるようになりました。
- 認知心理学と神経科学の最近の進展により、人間の健康行動により大きな影響を与えることが可能となりました。これらを人間中心の設計とゲーミフィケーションと組み合わせることで、健康イノベーターはモバイルデバイスを通じて消費者を高度な効果的な方法で慢性疾患の管理に参加させることができるようになりました。
変革はまた、患者自己管理と報告による変化と結果の測定からも生じる可能性があります。次の5年間では、行動の測定が基本的なステップから臨床的な症状学レベルへの変換を見ることができるかもしれません。すでに医療産業では、患者の声や動きに関する情報を取得し、身体的な孤立や追加の移動の必要性など、臨床的に関連のある指標に変換する能力があります。
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