Устранение пробелов в данных в сфере здравоохранения по мере выхода за рамки традиционных условий оказания медицинской помощи

Поставщики медицинских услуг по всей территории США инвестируют миллиарды в местные амбулаторные центры и микробольницы. Только Sutter Health, AdventHealth и Ardent Health планируют потратить более 1 миллиарда долларов на строительство новых объектов которые предоставляют помощь в рассредоточенных географических точках с меньшими затратами и меньшей площадью, чем традиционные больницы или медицинские практики.

Этот сдвиг предоставляет пациентам более легкий доступ к медицинской помощи рядом с местом их проживания и работы. Но по мере того, как пациенты осваивают эти новые возможности и получают помощь в разных местах, данные об их здоровье становятся все более рассредоточенными по системам и поставщикам услуг. Поскольку записи разбросаны по множеству несвязанных платформ, «слепые пятна» в записях пациентов могут усложнить скоординированное оказание помощи.

Фрагментация также влияет на клинические исследования, усугубляя существующие проблемы в неинтервенционных исследованиях, связанных со сбором полных и значимых данных. Потребность в моделях, которые могут получить доступ к полным данным о пациентах во всех учреждениях здравоохранения, усиливается.

Существующие методологии золотого стандарта не оправдывают ожиданий

Потребности в неинтервенционных исследованиях становятся все более сложными, а существующие подходы являются неадекватными. Многие исследовательские организации фиксируют только фрагменты полного пути пациентов, что ограничивает их возможности отслеживать пациентов в продольном направлении и всесторонне оценивать ключевые результаты.

Хотя традиционные исследования на месте могут собрать некоторую информацию о пути пациента, включая ретроспективные и проспективные данные, и могут удовлетворить потребности в данных для решения простых исследовательских вопросов, они являются дорогостоящими, трудоемкими и налагают большую нагрузку на участников. Для исследований, которые требуют более полного определения конечной точки, эти отдельные сети ограничены и могут пропустить важные данные.

Пациенты обычно ежегодно посещайте нескольких поставщиков медицинских услуг, включая врачей первичной медико-санитарной помощи и специалистов разных специальностей, особенно если у пациента хроническое или сложное заболевание. Пациенты также регулярно меняют поставщиков – недавний Исследование компании Accenture из 10 000 потребителей в США обнаружили, что около 30% сменили поставщиков в течение одного года.

Эта фрагментация создает значительные «слепые пятна» в исследованиях, последствия которых выходят за рамки простых задач по сбору данных. Когда исследователи упускают ключевые события, такие как побочные реакции, зарегистрированные в центрах неотложной помощи, корректировку лекарств, сделанную во время телемедицинских посещений, или результаты, документированные в учреждениях за пределами их исследовательской сети, они рискуют сделать неполные или вводящие в заблуждение выводы. Риск особенно высок в долгосрочных исследованиях, посвященных отслеживанию хронических заболеваний, когда лечение пациентов занимает годы и проводится в нескольких учреждениях. Результатом являются исследования, которые могут не отражать всю сложность реального мира, что потенциально ограничивает применимость результатов.

Сбор данных с помощью искусственного интеллекта для обоснованных исследований

Подходы к неинтервенционным исследованиям, основанные на технологиях и искусственном интеллекте, разрушают разрозненность данных. С согласия пациента эти методы позволяют получить полное 360-градусное представление о путешествии пациента по всем местам оказания медицинской помощи, ретроспективно и проспективно. Они извлекают данные из электронных медицинских карт, записей врачей, результатов анализов и претензий из любого места оказания медицинской помощи, включая растущую сеть амбулаторных учреждений и микробольниц, которые традиционные методы могут упустить.

Такой комплексный доступ к данным позволяет ИИ выявлять соответствующие конечные точки, где бы они ни находились, для анализа и проверки человеком. Результатом является быстрая, высококачественная информация о реальном мире с минимальной предвзятостью, полученная из всего спектра медицинской помощи.

Улучшение опыта и вовлеченности пациентов

Эти методы также меняют опыт участников, что является важным фактором, поскольку пациенты все чаще ищут и ожидают, что медицинское обслуживание будет удобным. Благодаря удаленным технологиям участие в исследовании больше не ограничивается доступностью места, расширяя доступ и повышая репрезентативность пациентов. Поскольку большая часть данных доступна пассивно через существующие медицинские записи, пациенты сталкиваются с меньшим бременем, в то время как исследователи получают продольные данные и минимизируют потери для последующего наблюдения. Это особенно критично, когда уровень отсева может превышать 50% в долгосрочных исследованиях на местах.

Дистанционное участие также обеспечивает прямое вовлечение пациентов и плавную интеграцию данных, полученных от пациентов, в результаты исследований. Результаты и опросы, о которых сообщают пациенты, можно собирать через регулярные промежутки времени, не требуя посещения клиники, а носимые устройства обеспечивают непрерывный сбор реальных данных, отражающих опыт пациентов между клиническими посещениями.

Соблюдение научной строгости

Выход исследований за рамки традиционных моделей дает явные преимущества, но дизайн дистанционных исследований с использованием технологий по-прежнему должен соответствовать строгим научным, этическим и нормативным стандартам. Ведущие удаленные платформы решают эту проблему, привлекая опытных ведущих исследователей для контроля за участием и обеспечения сбора высококачественных данных, сохраняя ту же научную строгость, что и исследования на местах, одновременно расширяя их охват и полноту.

Преобразование исследований с помощью подходов, ориентированных на пациента

Переход к амбулаторным учреждениям и микробольницам обеспечивает удобный и доступный уход, необходимый пациентам. Но эта эволюция требует развития и исследовательских методологий. Будущее значимых исследований в области здравоохранения зависит от нашей способности отслеживать все перемещения пациентов во всех учреждениях здравоохранения. Теперь исследователи должны выбирать дизайн исследований, способный сделать это.

Те, кто возглавит переход, получат конкурентные преимущества в разработке методов лечения, нормативных документах и результатах лечения пациентов. Те, кто продолжает использовать традиционные методы, окажутся все более подверженными влиянию фрагментированных идей. Вопрос не в том, произойдет ли эта трансформация, а в том, какие организации ее возглавят.

Фото: Marchmeena29, Getty Images

Это сообщение появляется через Влиятельные лица MedCity программа. Любой может опубликовать свой взгляд на бизнес и инновации в здравоохранении в MedCity News через влиятельных лиц MedCity. Нажмите здесь, чтобы узнать, как.