, Vicepresidente Sénior de Servicios Profesionales
Publicado en Datos: Calidad, Gestión, Gobernanza y Almacén de Datos Empresariales/Sistema Operativo de Datos .
Haga clic en la infografía para ver las 5 formas en que los datos de atención médica son diferentes
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Los que trabajamos con datos tendemos a pensar en términos lineales y muy estructurados. Nos gusta que B siga a A y C siga a B, no solo algunas veces, sino todo el tiempo. Los datos de salud no son así. Es a la vez diverso y complejo, lo que hace inútil el análisis lineal.
Hay varias características de los datos de atención médica que los hacen únicos. Aquí hay cinco, en particular
Gran parte de los datos se encuentran en varios lugares.
Los datos de atención médica tienden a residir en varios lugares. Desde diferentes sistemas de origen, como EMR o software de recursos humanos, hasta diferentes departamentos, como radiología o farmacia. Los datos provienen de toda la organización. La agregación de estos datos en un único sistema central, como un almacén de datos empresarial (EDW), hace que estos datos sean accesibles y procesables.
Los datos de atención médica también se presentan en diferentes formatos (p. ej., texto, numérico, papel, digital, imágenes, videos, multimedia, etc.). La radiología utiliza imágenes, existen registros médicos antiguos en formato de papel y los EMR de hoy en día pueden contener cientos de filas de datos textuales y numéricos.
a Veces los mismos datos en diferentes sistemas y en diferentes formatos. Tal es el caso de los datos de reclamaciones frente a los datos clínicos. El brazo roto de un paciente parece una imagen en el registro médico, pero aparece como código ICD-9 813.8 en los datos de las reclamaciones.
Y parece que el futuro tiene aún más fuentes de datos, como el seguimiento generado por el paciente a partir de dispositivos como monitores de actividad física y sensores de presión arterial.
Los datos están estructurados y no estructurados.
El software de registros médicos electrónicos ha proporcionado una plataforma para la captura de datos consistente, pero la realidad es que la captura de datos es cualquier cosa menos consistente. Durante años, la documentación de hechos y hallazgos clínicos en papel ha capacitado a una industria para capturar datos de la manera que sea más conveniente para el proveedor de atención, sin tener en cuenta cómo estos datos podrían agregarse y analizarse finalmente. Los EMR intentan estandarizar el proceso de captura de datos, pero los proveedores de atención son reacios a adoptar un enfoque único para la documentación. Por lo tanto, la captura de datos no estructurados a menudo se permite para apaciguar a los usuarios frustrados de la REM y evitar obstaculizar el proceso de prestación de cuidados. Como resultado, gran parte de los datos capturados de esta manera es difícil de agregar y analizar de manera consistente. A medida que los productos de EMR mejoran, a medida que los usuarios se capacitan para los flujos de trabajo estándar y a medida que los proveedores de atención se acostumbran más a ingresar datos en campos estructurados según lo diseñado, tendremos más y mejores datos para el análisis.
Un ejemplo del fenómeno anterior se encuentra en una iniciativa reciente para reducir las cesáreas innecesarias en un gran sistema de salud en el noroeste. La primera tarea para el equipo fue comprender cómo se documentaron las indicaciones para la cesárea en la REM. Resultó que sólo había dos opciones para elegir: 1) indicación fetal y 2) indicación materna. Debido a que estas eran las únicas dos opciones, los médicos de entrega a menudo elegían documentar la verdadera indicación de la cesárea en un formato de texto libre, mientras que otros no la documentaban en absoluto. Bueno, esto no fue propicio para entender la causa raíz de las cesáreas innecesarias. Por lo tanto, el equipo trabajó con un analista para modificar la lista de opciones disponibles en el EMR para poder agregar más detalles. Después de hacer esta ligera modificación en el proceso de captura de datos, el equipo obtuvo una gran comprensión e identificó oportunidades para estandarizar la prestación de atención y reducir las cesáreas innecesarias.
Definiciones inconsistentes / variables; Práctica basada en la evidencia y nuevas investigaciones salen todos los días.
A menudo, los datos de atención médica pueden tener definiciones inconsistentes o variables. Por ejemplo, un grupo de médicos puede definir una cohorte de pacientes asmáticos de manera diferente a otro grupo de médicos. Pregunte a dos médicos qué criterios son necesarios para identificar a alguien como diabético y puede obtener tres respuestas diferentes. Es posible que no haya un nivel de consenso sobre un tratamiento o una definición de cohorte en particular.
Además, incluso cuando hay consenso, los expertos que consienten están constantemente descubriendo nuevos conocimientos acordados. A medida que aprendemos más sobre cómo funciona el cuerpo, nuestra comprensión continúa cambiando de lo que es importante, qué medir, cómo y cuándo medirlo, y los objetivos a alcanzar. Por ejemplo, este año la mayoría de los médicos están de acuerdo en que un diagnóstico de diabetes es un valor de Hg A1c por encima de 7, pero el próximo año es posible que el acuerdo sea algo diferente.
Hay buenas prácticas establecidas en la industria, pero siempre hay una discusión en curso sobre la forma en que se definen esas cosas. Lo que significa que estás tratando de crear orden a partir del caos y alcanzar un objetivo que no solo se está moviendo, sino que parece que se está moviendo de una manera que no puedes predecir.