高品質の患者データがなければ、臨床医が治療現場で患者を安全かつ効果的に治療することは困難であり、時には不可能になります。同様に、質の高いデータにすぐにアクセスできないと、人口全体の健康リスクとなる可能性があります。
特に、集団健康イニシアチブを成功させるには、ケアを必要とする集団を特定し、提供されるケアを測定するのに役立つデータ分析が必要です。これにより、適切なケアが適切な患者に提供されることが保証されます。
正確で 包括的な分析たとえば、医療提供者が患者に影響を与える健康の社会的決定要因を特定するのに役立ちます。SDOH データは、患者が病気になるのを待つのではなく、臨床医が予防ケアを最適化するために使用できます。
ブランディ・マイヤーズ氏は、医療データ分析会社 MDClone の収益業務担当副社長です。私たちは彼女にインタビューし、質の高い患者データが集団の健康にとってなぜそれほど重要なのか、予防的な集団健康対策が結果を改善し医療費を削減する方法、集団健康イニシアチブの実施におけるデータ関連の障壁と病院や医療システムがそれを克服する方法、そして集団健康イニシアチブを成功させるためにプロバイダー組織が分析に何を求めているかについて話し合いました。
Q. 高品質の患者データはなぜ集団の健康にとってそれほど重要なのでしょうか?
A. 集団健康の定義では、個々の患者に関する広範なデータ、および全体としては大規模な患者グループに関する広範なデータが必要です。このデータは構造化され、正確で、検索可能で、リアルタイムで更新される必要があります。これは、1 人の患者に影響を与える決定だけでなく、より広範な取り組みや研究の計画と評価にも必要です。
しかし、米国の医療制度は、このようなデータ収集を防ぐように設計されているかのようだ。ほとんどの患者は、多くの場合、異なる医療制度に属する複数の医師の診察を受けており、患者のデータは一元化されておらず、簡単にアクセスできない。
データの収集と共有方法や患者による情報の管理に関する連邦規制も、もう 1 つの障害となる可能性があります。また、病院では臨床情報を収集、構造化、保存、送信するために、さまざまなテクノロジーや標準を使用していることがよくあります。
提供者、計画者、研究者は、自分たちが使用しているデータが可能な限り最高のものであると信頼できなければなりません。そうでなければ、汚染された燃料で高性能エンジンを作動させようとしているようなものです。必要な結果が得られません。人口健康管理に携わりたい提供者は、データ処理を継続的に監視、最適化、改善する必要があります。 単一の技術が完璧な答えではない。
Q. 予防的な人口健康対策によって、結果を改善し、医療費を削減するにはどうすればよいでしょうか?
A. 現時点では、業界のほとんどの人は、急性または慢性の症状に対処するよりも予防の方が個人的かつシンプルで費用がかからないことを理解しています。より広い意味では、後期段階の予防可能な症状を持つ人のケアは、予防不可能な症状を持つ人々のニーズに応える組織の能力に過度の負担をかける可能性があります。
予防が集団健康戦略として最も優れていることは誰もが認めるところですが、そのような戦略を実行するのは困難な場合があります。「この慢性疾患の初期症状を示す患者にとって、教育やアウトリーチが最も効果的なのはいつでしょうか」など、適切な行動上の質問をすることができる思慮深い人々が必要です。
新しいアプローチを確実に成功させるには、適切な質問をするだけでなく、最後までやり遂げることに専念する人材も必要です。そして、そのアプローチの有効性を継続的に測定し、評価することが重要です。
多くの場合、組織には十分なスタッフがおらず、発見を効果的に実行するための適切なプロセスインフラストラクチャがないため、行動に関する質問に対するデータ駆動型の回答を得ることは困難です。そして、多くの場合、最初の洞察を得るための初期段階にリソースとエネルギーを費やしても、それらの洞察を活用するための十分な能力が残っていません。 変更を実施し、結果を測定する。
業界として、私たちはより多くの時間とリソースを投資し、医療に対する受動的なアプローチではなく、思慮深いアプローチに重点を置く必要があります。優秀で思慮深い臨床医に、組織の豊富なデータを使用して簡単かつ迅速に質問する機能を提供することで、結果を改善し、人口全体の支出を削減できる変更を実施するための実際のステップを踏むことができます。
Q. 集団健康イニシアチブの実施におけるデータ関連の障壁は何ですか? また、病院や医療システムはそれをどのように克服できますか?
A. データの品質は最も重要です。私たちがクライアントと仕事を始めると、彼らはデータの質の悪さに驚くことがよくあります。彼らはデータに近すぎて問題に気づかなかったり、データの欠点を回避することに慣れてしまっていたりします。私たちは仕事の初めに多くの品質テストと発見を行いますが、クライアントにとって、データがいかに乱雑であるかを知ることは通常、目を見張るものです。
最高のデータ品質を持つクライアントは、データ ガバナンス構造が整備されているクライアントです。たとえば、新入社員がデータを誤って入力したり、インターフェイスが壊れたりするなど、品質に関する新たな問題を監視する小規模なチームです。これらの問題は、システム全体が破損する前に発見して修正します。
もちろん、システムの相互運用性と米国の医療の断片化も大きな障害となっています。病院は、すべての内部システムが相互に、またベンダーやパートナーと相互運用可能であることを確認することに重点を置く必要があります。
Q. 集団健康イニシアチブを成功させるために、病院や医療システムは分析に何を求めますか?
A. 病院や医療システムが人口健康イニシアチブを成功させるには、分析プラットフォームに 3 つの要素が必要です。これらの要素自体が成功を保証するわけではありませんが、そのうちの 1 つでも欠けると、人口健康を大幅に改善することが困難、あるいは不可能になります。
1つ目は データ品質とデータ品質維持これは非常に基本的なことであり、多くの組織がこれを欠いているので、私はこれを繰り返し取り上げます。データが欠落していたり不完全だと、正確な分析を実行することが不可能になります。また、データ品質は、一度入力すれば完了というものではなく、専用のリソースを必要とする継続的なプロセスです。
2 番目に必要なのは、アナリストや臨床医がデータに迅速かつ簡単にアクセスできる分析プラットフォームです。理想的には、これらのクエリはデータベースの専門家の助けを借りずに実行できます。ユーザーが回答を得るのに時間がかかりすぎると、プラットフォームの利用意欲がなくなり、人口健康イニシアチブに悪影響を及ぼします。
3 つ目は、臨床医と IT 部門の間でオープンで定期的かつ質の高いコミュニケーションを実現することです。これは、信頼、共通の目標、そして集団健康イニシアチブが達成しようとしている目標に対する相互理解に基づいていなければなりません。
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