医療データ運用（ビッグデータ時代に病院の医療データをより良く管理するには？）

ビッグデータの時代において、病院の医療データをより適切に管理するにはどうすればよいでしょうか?

今日の社会では、あらゆる規模の病院には基本的に HIS、LIS、PACS、CIS などの情報システムが備わっています。患者登録から入院、検査から投薬、健康管理から科学研究・教育まで、病院の医療・管理サービスはほとんどすべて、情報化・デジタル化が実現しています。診断および治療の過程で患者によって生成されたデータはすべて、これらの情報システムに保存され、循環されます。データは患者の健康状態や病気の表れとなり、医師の対症療法の根拠や判断の根拠となっていると言えます。

病院経営の基盤である情報システムが機能しなくなると、病院の正常な医療業務が中断してしまいます。アプリケーションまたはシステムの中断は、人為的要因または自然要因のいずれによっても、病院に計り知れない損失をもたらす可能性があります。一般の患者にとって、これらの情報システムの障害は治療プロセスに直接影響を及ぼし、生命の安全を危険にさらすこともあります。したがって、患者にとっても病院にとっても、医療データが失われると、すべての「現代的な」診断と治療は存在しなくなります。

病院の医療データは通常、情報部門によって集中管理されます。しかし近年、データの重要性がますます明らかになるにつれ、病院の経営者は大規模な医療データを処理・解釈する必要性を提案し始めました。データリソースを収集、整理、保管、分析することで、的を絞った情報を取得し、医療機関の疾病治療や運営状況の改善、企業の経営判断の支援・提供を実現します。

それ以来、病院のデータ管理と分析は医療業界と医療研究分野における新たな力として浮上し、主要な保健部門と医療機関の注目の焦点と方向となりました。病院経営者や情報技術者が重視する新たな分野にもなっています。

病院の医療データをより適切に管理する方法

ビッグデータとスマートヘルスケアの現在の波により、病院の情報部門が最前線に躍り出たことは明らかです。医療データの管理・維持は情報部門の責任ですが、そのデータをどのように有効活用するかは病院管理者の権限です。

つまり、情報部門は、医療データの情報化の基本的な標準、方法、技術に基づいて、集中的、統一的、標準化され、構造化された方法でデータを管理します。目的は、医療データを整理、保存、維持することです。今後、データをどのように活用して病院をうまく運営していくかは、一般的には病院経営者が検討すべき問題です。

したがって、病院のデジタル化を推進するためには、病院管理者や情報技術者が医療データにさらに注意を払い、いつでもそれを処理、解釈、活用できるように準備しておく必要があります。

データの標準化と統合を改善する

現在、ほとんどの病院では病院業務情報システムを導入・展開しており、日常的な診断・治療プロセスでは基本的に情報管理が実現されています。たとえば、病院のオフィス自動化システムの使用により、循環、承認、発行の面で多くの業務操作の効率が大幅に向上しました。一部の反復的かつ標準化された文書をデジタル化し、処理プロセスを情報プラットフォーム上のデータフローに変換することで、病院の管理および運用コストを削減し、オフィス管理と情報の標準化を実現します。

しかし、異なる地域の異なる病院では深刻な「情報孤立」問題も発生しています。さまざまな医療機関間で、患者の健康、病気、診断、治療に関するデータの連携や統一された基準が存在しません。一方、さまざまな病院では、さまざまなサービスプロバイダーが提供する HIS、LIS、PACS などの情報システムソフトウェアを使用しています。異なる構造を持つデータは相互運用できないという問題があり、データの収集と管理に大きな不便が生じます。一方、異なる情報システムによって生成されたデータは、それぞれのデータベースに保存されます。単一ソースのデータは単一のビジネスにしか役立たないことが多く、データの統合や交換を妨げます。

このような孤立した非標準的な情報は、医療データの利用を著しく妨げ、健康・医療ビッグデータ業界全体の効率向上を制限し、医療データの価値が反映されない結果となります。したがって、病院の管理者と情報エンジニアは、医療データ構造の標準化を改善し、境界を突破し、統合を実現し、もともとそこに存在していた「死んだ」データに新たな命を吹き込むために懸命に取り組む必要があります。

使いやすいデータ管理ツールとインタラクティブなサービスを提供する

病院の管理者は、病院の経済管理と臨床事業運営に最も関心を持っています。彼らは、いつでもどこでも病院の運用データを閲覧できるようにし、情報システムやツールを通じて、意思決定者の視点から特定の情報を発見、特定、明確にし、インタラクティブな詳細な分析をサポートしたいと考えています。

現在の病院情報構築レベルから判断すると、医療サービスの複雑性と多様性は情報化自体に大きな困難をもたらしています。業界には成熟した評判の良いシステム ツールは多くなく、実際のニーズを満たすことができるものはさらに少ないです。それらのほとんどはカスタマイズまたは二次カスタム開発を必要とします。これは、サービス層とインタラクション層の情報技術ツールがまだ開発されていない主な理由でもあります。

ビジネスの情報化レベルの向上に伴い、生成される医療データはますます増加し、その種類もますます多様化しています。病院管理者の医療データの管理、解釈、活用のニーズを満たすためには、次の 3 つの点に注意する必要があります。

まず、データを表示、追跡、分析できる視覚的なインタラクティブ ツールが必要です。第二に、データの量がどれほど大きくても、バックグラウンド データベースに保存できるため、失われることはありません。 3 番目に、データを操作するための便利な分析およびマイニング ツールがいくつかあります。

これらすべてには、病院の事業開発ニーズと意思決定者の意図を真に理解し、これらのデータを照会および分析するためのよりユーザーフレンドリーなツールを病院管理者に提供するために、情報部門によるさらに詳細な調査が必要です。データを便利に閲覧し、標準形式でデータセットを迅速に取得することができなければ、いわゆる医療ビッグデータ、スマート病院、精密医療構築はすべて空論になってしまいます。

医療データを有効活用し価値を実現する

医療データ活用の目的は、病院データの価値をビジネスニーズと組み合わせて反映または実現することです。どのようなツールやテクニックを使用する場合でも、その背後にあるパターンを発見し、有意義な知識を生み出すことができなければなりません。

一般的に、医療データの応用は病院データ管理の高度な段階であり、現在のビッグデータ時代における最もホットな研究および応用分野の 1 つでもあります。ビッグデータ分析およびマイニング技術の応用は、医療業界の生産性の向上、臨床医療技術の向上、そしてある程度、部門や病院の競争力の強化に役立ちます。たとえば、ビッグデータを利用した比較効果研究は、医療スタッフの効率を向上させ、患者のコストを削減することができます。医療費と身体的損害。さらに、ビッグデータを活用して遠隔地の患者を監視することで、患者の入院期間を短縮し、医療資源の配分を最適化することもできます。遠隔監視システムを使用して病気を予防する過程で、患者の事故のリスクを軽減できるだけでなく、医療資源を節約し、社会的価値と経済的価値を生み出すこともできます。

病院の臨床データ、業務データ、資材データを分析・マイニングすることで、病院経営におけるさまざまな課題の解決、設備利用効率の向上、病院運営コストの削減、利益の創出を実現します。ビッグデータ分析により、業績、医療保険、薬局、外来診療、入院、手術などの多重管理を実現し、病院の運営状況をリアルタイムで監視し、病院の発展方向と運営に対する意思決定支援を提供することができます。ビッグデータ分析を通じて、病院内に存在する問題をまとめ、病院の病気の診断と治療のレベルと収益を向上させるソリューションを提供することができます。

健康管理

医療ビッグデータ応用の最終的な方向と目標は、データ分析を通じて、人々が病気にならないように、または病気になる頻度を減らすように健康な人々の管理を実現することです。モノのインターネット、スマート医療、スマートウェアラブルなどのデバイスやアプリケーションの助けを借りて、人々の健康データをリアルタイムで収集し、バイタルサインデータの監視を通じて健康管理を実現できます。慢性疾患の管理は健康管理の重要な部分です。慢性疾患の管理は、多くの場合、病院の外で行われます。スマート端末、データ管理システム、モバイル医療機器、医療健康アプリケーションアプリを通じて、複数の検査データへのオンラインアクセスが実現され、患者の行動習慣や投薬記録がインテリジェントに監視されます。モニタリングと追跡を通じて、患者の現在の身体の状態や、医師の処方どおりに時間通りに薬を服用しているかどうかを把握できます。

その他：個別化医療、精密医療など。

ビッグデータ時代の到来により、病院情報部門は医療データの管理と構築の主力となるでしょう。彼らにはIT企業、インターネット企業の精神と血がなければなりません。病院業務の正常な運営を確保するだけでなく、病院経営上の問題点を正確に把握する必要があります。需要、イニシアチブ、革新的な開発。現段階では、医療データの最適な管理が病院の情報構築にとって喫緊の課題となっている。データ管理ツールの助けを借りて、ヘルスケアデータをより有効に活用する方法をご紹介します。