Veri Analitiği Toplum Sağlığı Yönetimine Nasıl Yardımcı Olur ?
Sağlık hizmeti veri analitiği yalnızca hasta bakımını iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda nüfus sağlığı yönetimine de yardımcı olur. Nüfus sağlığı yönetimi, daha iyi bakım koordinasyonu yoluyla bir grup insanın klinik sonuçlarını iyileştirme sürecidir. Geliştirilmiş hasta katılımı da bu sürecin bir parçasıdır.
Sağlık hizmeti veri analitiği, nüfus sağlığı yönetimine yardımcı olabilir. Nasıl? Veri bilimcilerinin tahmine dayalı yapay zeka (AI) modelleri oluşturmasını sağlayarak. Bu modeller, sağlık hizmeti kuruluşlarının seçilmiş popülasyonların sağlığındaki girişimleri yönetmesine olanak tanır. Bu, öncelikle sağlık sisteminin en savunmasız hastalarını belirleyerek yapılır.
Health Catalyst tarafından yayınlanan bir makaleye göre, "Bu hastalar tanımlandığında, kuruluşlar hasta bakımının kalitesini en üst düzeye çıkarmak ve AI modelinin etkinliğini daha da artırmak için sosyal yardım ve müdahaleler gerçekleştirebilir.".
Bu, veri analitiğinin hastaların yaşamlarını nasıl iyileştirebileceğinin ve sağlık sistemlerinin verimliliğini nasıl en üst düzeye çıkarabileceğinin bir başka örneğidir.
Tahmine dayalı yapay zeka (AI) modelleri, kuruluşun en savunmasız hasta popülasyonlarını belirleyerek sağlık sistemlerinin toplum sağlığı girişimlerini yönetmesine yardımcı olabilir. Bu hastalar tanımlandıktan sonra kuruluşlar, hasta bakımının kalitesini en üst düzeye çıkarmak ve yapay zeka modelinin etkinliğini daha da artırmak için sosyal yardım ve müdahaleler gerçekleştirebilir.
En başarılı modeller teknoloji, veri ve insan müdahalesinin bir karışımından yararlanır. Ancak, uygun kaynakları bir araya getirmek zor olabilir. Engeller arasında bilgi paylaşmayan birden fazla teknoloji çözümü, yüzlerce olası, genellikle farklı veri noktası ve kaynakları uygun şekilde tahsis etme ve doğru müdahaleleri planlama ihtiyacı yer alır. Nüfus sağlığı için tahmine dayalı yapay zeka söz konusu olduğunda, basit modeller, daha bilinçli risk sınıflandırmasına izin veren ve hasta katılımı için fırsatları belirleyen en tahmin gücünden yararlanabilir.
Nüfus sağlığı için başarılı tahmine dayalı modeller oluşturmak, veri, teknoloji ve insan müdahalesinin doğru kombinasyonunu gerektirir. Yolculuk, sürekli öğrenmeyi, sonuçları besleyen verileri anlamayı ve en öngörülebilir performans ve en iyi bakım kalitesi için modelleri ve müdahaleleri optimize etmeyi gerektirir.
Brezilyali bilim insanları, yaklaşık 26.000 hasta verisinin beslediği bir ağ ile herhangi bir invaziv girişim yapılmaksızın menenjit vakalarını yüksek oranda tanımlanabileceğini ve bu yönüyle hekimlere rehberlik edilebileceğini göstermiştir.
Amerika Birleşik Devletlerinde Ontario Üniversitesi her gün, erken doğan bebeklerden (prematüre) yaklaşık 100 milyon adet veri toplayarak, analizini en hızlı şekilde gerçekleştiriyor. Bunun sonucunda, hasta muayenesi sırasında erken teşhis edilen değişimler, bir hastalık durumuyla ilişkilendirilebiliyor.
Asya Sağlık Bürosu, hasta görüntüleme verilerini Hadoop üzerinde tutup analiz ederek radyoloji ve patoloji uzmanlarının hem daha hızlı hem de daha az hata yaparak teşhis koymalarını sağlamıştır.