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时间:2013-03-14 09:33 作者:Beth Walsh 来源:中国数字医疗网

【独家】HIMSS:用预测分析方法处理数据

    [导读]在新奥尔良医疗卫生信息与管理协会(HIMSS)的教育会议上,西门子临床战略咨询部门的Mical DeBrow博士(具备临床护理专业学位)提出,在分析病人的相关数据时,三十年前的数据资料根本没有帮助,因为时间太久了。

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    3月5号,在新奥尔良医疗卫生信息与管理协会(HIMSS)的一个教育会议上,西门子临床战略咨询部门的Mical DeBrow博士(具备临床护理专业学位)提出,在分析病人的相关数据时,三十年前的数据资料根本没有帮助,因为时间太久了。

    Mical DeBrow博士鼓励参会者努力推动商家公开数据模式,这对于整个行业来说将是非常重要的。因为病人的数据如预期一样增加,仅用标准数据库管理工具,很难对大量的数据进行处理。每个病人一生中每份数据,每项结果乘以315,000,000美国人口,这个庞大的数量会导致信息存储的问题。而且虽然我们一直在收集每份数据,但是并没有对这些数据做出相应的处理。

    同时,Mical DeBrow博士认为,习惯于用预测分析是很重要的,因为预测学很有帮助。比如,一项对乳腺癌患者使用的药物的研究,,它莫西芬(tamoxifen)使用十年和当前推荐的药物使用五年的效果进行了比较预测研究,使得乳腺癌的复发率降低56%。这样的研究应当会改变临床实践的操作。Mical DeBrow博士说到,很可能数据雪崩会发生,问题是,你会被埋在里面吗?现在仍有大量的数据是得不到的。单单靠技术是不能解决数据的管理问题的,还需要相应的文化转换,如何理解这大量的数据,如何管理。数据管理将会改变医疗组织的工作方式。如果不能,那我们就是搬起石头砸自己的脚。但同时非常重要的一点要记住,这是一项综合性的努力,要求临床医生以及非临床医生共同努力协作来完成。

    丹佛健康(Denver Health)公司的首席信息官(CIO)Gregory Veltri发表看法,信息技术本身在这项努力中会失败。因为我们不是临床医生,信息技术带动临床实践,而你需要远离信息技术的人来参与。他说,提供给病人相关的数据资料,预测他们未来的结果,会有一个不同的效果。我们需要把数据带到病人家里,使它成为病人生活方式的一部分。这是一件正确的事情,我们对此需要做出论证。Veltri认为,分析学是一个资源密集的,花费高昂的,长久的项目。它将需要持久的花费,需要找到有天份的研究人员,而且需要作出临床承诺。

    DeBrow则认为,一个数据字典是数据管理成功的关键。对于每份数据元素都要找外行人来定义,这是很必要的。因为除非对那些东西都有明确的定义,否则一个人不会拿相似的东西来比较。DeBrow说,要使数据具有可操作性。我们不能把我们的医疗行业驱逐在可操作性的数据之外,否则我们将不会在这。要把数据转换成知识,把知识转变成行动。要想了解你所有的数据,必须脱离对于固有分析所采用的标准和检测基准。前瞻性的审视就要求预测分析,做出一份数据表。

    Veltri认为,有意义的,可操作的想法都来源于预测分析,预测分析能够强化竞争优势。比如,丹佛健康发现,从花费最高的血液稀释剂转换用花费最少的,临床结果显示疗效上并没有什么不一样,但这样每层楼每周要节省出180,000美元。这些都基于数据。你可以在自己的机构中发现这个不同点。Veltri说,真实的数据来源是很重要的。我们把所有的数据都放一起,但我们并没有定义它。那么将来依然会成为困扰你的问题。对每份数据元素的定义,必须要使用者理解。现在我们有成千上万的数据还没有定义,还需要程序员继续来处理。

    DeBrow 谈到,在慢性病逐渐发展之前,通过对DNA的分析和基因组的监测来预测出最好的治疗方案,特定药物的价值和干扰性因素。他总结说,准备好把数据作为一项颠覆性的技术了吗?它会把你从其他的事情当中分离出来,让你不得不处理它。除此之外,你别无选择。


    原文标题:HIMSS: Get ready for predictive analysis

    原文作者:Beth Walsh

    【责任编辑:well TEL:(010)68476606】

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