AllianceChicago はユニークな組織です。連邦政府の資金援助を受けた 76 以上のコミュニティ ヘルス センターからなるヘルス センター ネットワークで、23 以上の州で運営されており、革新的なコラボレーションを通じて個人、コミュニティ、公衆衛生の向上に取り組んでいます。
この協力関係は 25 年以上にわたって運営されており、公平性を促進し、健康と幸福を最適化するシステムの開発と実装に取り組んでいます。
この目標は、健康情報技術の開発と最適な使用をサポートし、厳格なコミュニティベースの研究と評価を実施し、コミュニティの健康センターや関係者との革新的なパートナーシップを育み、個人とコミュニティの健康を促進する新しい方法を模索することで達成されます。
CHCは、医療業界の他の機関よりも理解が進んでいます。 健康の社会的決定要因の影響 そして、その知識を彼らがサービスを提供するコミュニティーのサポートに応用しています。例えば、AllianceChicagoのCIO兼副ディレクターであるアンドリュー・ハミルトン氏と彼のチームは、全米コミュニティーヘルスセンター協会と提携してPRAPAREというツールを開発しました。これは、米国中のほとんどのCHCで使用されています。
ヘルスケアITニュース ハミルトン氏と話をして、すべてのプロバイダー組織が学ぶことができるさまざまな問題について話し合いました。私たちは、医療情報技術がどのように公平性を促進するのか、公衆衛生監視をサポートする医療生成データの役割、および社会福祉ニーズデータの収集と使用について話し合いました。
Q. 医療における公平性は、取り組むべき非常に重要な問題です。医療情報技術は公平性の促進にどのように役立つのでしょうか?
A. IOM（国際移住機関） [now the National Academy of Medicine] 医療情報技術が重要な役割を果たすことができる医療の質の6つの領域（安全、効果的、患者中心、タイムリー、効率的、公平）を概説しました。
医療 IT が、医療のこれらの各領域に関連する重要な側面であることは広く認識されています。医療 IT と公平性に関して、Techquity フレームワークは、医療の公平性を推進するための技術の戦略的設計、開発、展開へのアプローチを提供します。このフレームワークには、意図的かつ包括的な方法で実装されなければ、技術が医療の公平性の推進をサポートしたり阻害したりする可能性があるという概念が含まれています。
また、テククイティは「個人または消費者レベル」の問題ではないことにも留意することが重要です。テククイティを促進または前進させるには、むしろ、コラボレーション、透明性、包括性、そして公平なケアを実現するための体系的なレベルでの組織変革を確実にする取り組みが必要になります。
医療ITの3つの重要な要素は、医療の公平性を促進するためにテクノロジーを最適化することです。それは、妨げのないアクセス、使用（取り込みと使いやすさ）、そして継続的な関与です。テクノロジーの公平性に影響を与えるこれらの要素は、 健康関連の社会的ニーズ インターネット/ブロードバンド サービスへのアクセス、テクノロジー サービスとツールの手頃な価格、言語アクセシビリティ機能 (英語とスペイン語以外)、デジタルおよび健康リテラシーなど (ただしこれらに限定されません)。
言い換えれば、公平なケアを促進するテクノロジーを確保するために、医療 IT の設計と展開では、これらの医療関連のニーズを考慮する必要があります。
Q. 公衆衛生は、医療関係者全員がサポートすべき重要な問題です。公衆衛生監視をサポートする上で、医療で生成されたデータの役割は何ですか?
A. COVIDパンデミックは、医療提供システムと公衆衛生インフラの両方を強化するためのいくつかの機会を浮き彫りにしました。監視に関しては、米国の公衆衛生システムは主に、出生/死亡証明書、義務的な症例報告、検査データ、調査データ（消費者、医療提供者、保険会社）、環境モニタリング（水質と空気の質）、動物の健康（獣医、農場、食品メーカー）に基づいていました。
これらの各領域における重要な問題は、情報の適時性、一貫性、相互運用性です。これらの要因は、これらのデータにアクセスし、処理し、分析する合計時間に大きな影響を与え、特に新しい病気の発生時には、タイムリーで協調的な公衆衛生対応を妨げます。
電子医療システムに関しては、特に EHR システムを部分的に規制する 21 世紀治療法法の基盤となるデータ標準化と相互運用性の進歩により、公衆衛生監視インフラストラクチャを近代化する明確な機会があります。
AllianceChicagoは、全米慢性疾患ディレクター協会やその他のパートナーと提携して、CDCの資金提供を受けた5年間の実証プロジェクトを完了しました。このプロジェクトでは、 公衆衛生監視に情報を提供する また、公衆衛生と医療提供の間の共有システムによって、公衆衛生の監視と対応の監視、調整がどのように改善されるかを実証します。
小児肥満、性感染症、母体の健康状態など、公衆衛生をサポートするために EHR データを使用するという同様の取り組みも行われてきました。これらすべてのプログラムから、EHR データが公衆衛生監視をサポートする上で不可欠かつ貴重な資産であることは明らかです。
次の重要な作業段階は、これらの取り組みを調和させ、これらのネットワークを拡大して追加のデータ提供者を組み込むための道筋を開発し、米国の人口の適切かつ公平な代表を確保するとともに、健康の社会的要因に関連するデータソースを組み込むことだと私は考えています。
Q. あなたは社会福祉ニーズへの取り組みに熱心です。社会福祉ニーズデータの収集と使用についてお話しください。。
A. 私のこれまでの回答の両方で、人間中心の公平な医療提供システム（公衆衛生システムを含む）を開発するには、健康成果と公平性を向上させる重要な側面として、社会福祉のニーズに対する調整された対応を収集、分析、開発することが極めて重要であることは明らかです。
社会福祉ニーズ データの収集に関しては、「混合手法」アプローチが必要であるという証拠が増えています。これは、ケアを受けている人々から直接情報を収集するとともに、人口レベルの社会福祉ニーズ データ (リスク指標など) を使用することを意味します。
個別に収集された社会福祉ニーズ データの課題は、そのデータが多くの場合、個人の「スナップショット」（個人が介護を受けているときに収集される）であるため、個人の状況が時間の経過とともに変化すると、ポイントと時間のデータがニーズを誤って表す可能性があることです。
とはいえ、人口レベルの社会福祉ニーズ データは、対象人口の推定値であるため、個人のニーズを過大評価または過小評価する可能性があります。データ収集の問題に加えて、データの比較可能性と相互運用性を確保するために、これらのデータを標準化する作業が進行中です。
Gravity Project のような標準化作業は、データが一貫性と意味のある方法で処理、分析、共有されることを保証するために不可欠です。データの収集と標準化は、データの最適かつ効果的な使用を保証するための重要な要素です。
個人レベルでは、ソーシャルケアのニーズに関するデータの重要な使用は、ソーシャルケアのニーズを患者の全体的なケア計画に組み込むことに関連しています。ケア計画の作成においてこれらのデータを使用する最も効果的かつ効率的な方法についての理解は進化しています。
学ぶべきことはたくさんありますが、住宅、食料、交通へのアクセス支援を組み込むなど、現場からいくつかの例があります。社会福祉のニーズへの介入には、セクター間のデータ共有と連携が必要になることが多く、これにはシステムレベルとコミュニティレベルの変更も必要であり、これは困難です。
医療システムは、個人レベルでのこれらのデータの使用に加えて、人口レベルでこれらのデータを使用する方法を学習しています。これは、全体的な成果と健康の公平性の両方を改善する上で重要です。最後に、人口の健康と公衆衛生の関係は、医療システムレベルの介入を公衆衛生プログラムと調整する明確な機会を提供します。
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