Cuidados de saúde de precisão resultam de diagnósticos precisos. Como a alopatia é baseada em evidências, essa precisão se resume ao registro mais preciso e atualizado dos sintomas e a quaisquer dados minuciosos que possam ajudar a fortalecer o diagnóstico.
Tais dados e inferências foram anteriormente registrados e gerenciados em arquivos em papel armazenados off-line. A digitalização abriu caminho para os dados EHR (Registros Eletrônicos de Saúde) e tornou o acesso aos dados dos pacientes mais acessível para médicos e médicos.
Apesar da ascensão Dados de EHR, assistência médica stakeholders ainda observavam dados isolados, pois os pacientes visitavam não apenas vários médicos, mas centros aliados, como farmácias, centros de diagnóstico e muito mais. Cada interação envolve modificação de dados existentes, que o próximo médico ou clínico geral deve saber.
Para agilizar tudo isso e dar acesso democrático ao atendimento ao paciente é o advento dos dados longitudinais dos pacientes. Neste artigo, exploraremos em profundidade o que isso significa, como funciona, seus benefícios, desafios e muito mais.
O que é um registro de saúde longitudinal?
O registro longitudinal de saúde IA é um relato detalhado do histórico médico de um paciente ao longo do tempo. Por exemplo, ele inclui dados de consultas médicas, tratamentos e medicamentos, ajudando os médicos a ver o quadro geral para um melhor atendimento.
O estado de saúde do indivíduo
Progressão e recuperação da doença
Os fatores de risco
Resultados do tratamento
Impacto das intervenções ao longo do tempo
Outras interações: visitas ao pronto-socorro, prescrições, medicamentos, etc.
O impacto dos dados longitudinais no gerenciamento de dados de saúde
A qualidade da prestação de cuidados de saúde é diretamente proporcional à disponibilidade de dados completos, precisos e atualizados. Isso estabelece a base para que especialistas clínicos e de saúde ofereçam atendimento personalizado ao paciente. Para quebrar o significativo vantagens dos dados longitudinais de saúde, aqui vai uma lista rápida.
Otimize a segurança do paciente
A segurança do paciente é de importância crítica na área da saúde. Embora o foco deva ser principalmente no tratamento de preocupações existentes ou doenças subjacentes, também deve ser dada atenção à eliminação de riscos decorrentes de potenciais interações medicamentosas, alergias e adversários.
Como os dados longitudinais documentam a jornada de saúde de um paciente ao longo do tempo, eles oferecem às partes interessadas uma visão panorâmica das interações e observações anteriores. Isso lhes permite modificar seus procedimentos e protocolos de tratamento de acordo.
Gestão eficiente de doenças crônicas
Um relatório de 2023 revela que a prevalência de doenças crónicas em As áreas urbanas indianas são 29%. Decorrentes de opções de estilo de vida, genética e diversos outros fatores, doenças crônicas como doenças cardíacas, diabetes, obesidade, epilepsia, doenças autoimunes e muito mais são abundantes.
Tais condições exigem rastreamento e monitoramento consistentes da saúde do paciente. Os medicamentos e dosagens dependem invariavelmente de observações e intervenções recentes. A disponibilidade de dados longitudinais permite a otimização do tratamento, melhor acompanhamento da progressão da doença e maior eficácia do tratamento e das abordagens medicamentosas.
Simplifique os serviços de saúde
Além das vantagens clínicas, também existem vários benefícios operacionais. Os dados longitudinais permitem a utilização ideal de recursos e serviços de saúde simplificados. Além disso, também ajuda os pacientes a economizar despesas significativas, eliminando a necessidade de exames e relatórios redundantes.
Ajuda em pesquisas e ensaios clínicos
Os dados longitudinais vão além de um mero procedimento de documentação. É uma base substancial para
- Pesquisa médica avançada e adicional
- Ajudar os órgãos governamentais a formular estratégias de saúde apropriadas
- Beneficiar estudos epidemiológicos
- Forneça repositórios ricos em dados para conduzir ensaios clínicos herméticos e muito mais
- Permitir o desenvolvimento de sistemas de IA em saúde
[Leia também: 22 conjuntos de dados de saúde gratuitos e abertos para aprendizado de máquina]
Desafios em dados longitudinais de pacientes
Os benefícios são promissores e o impacto é significativo. No entanto, este processo de nicho não está isento de desafios e estrangulamentos.
Fragmentação de Dados
Uma das principais preocupações na geração de dados nas jornadas de saúde dos pacientes são os diferentes sistemas e módulos de EHR. Existe uma grande desconexão entre os sistemas EHR implantados em diferentes estabelecimentos, levando à dispersão de dados.
Essa fragmentação de dados dificulta a atualização e o compartilhamento instantâneo dos dados do paciente após cada visita ou interação. Com o aumento das preocupações e exigências de privacidade de dados de saúde, como GDPR e HIPAA, os dados desidentificação e tokenização adicione outra camada aos fluxos de trabalho clínicos e operacionais já existentes.
Falta de qualidade e estrutura de dados padronizada
Sobrepondo-se ao aspecto de que vários prestadores e estabelecimentos de saúde implantam sistemas EHR distintos, as práticas de registro, sistemas de arquivos, formatos e terminologias diferem de um registro para outro. Esta falta de padronização impede a sincronização instantânea dos dados do paciente na nuvem ou em um sistema centralizado.
Fatores Diversos
Além disso, também há chances de os pacientes não revelarem completamente seus sintomas ou condições. Essa retenção voluntária ou involuntária de informações distorce todo o processo.
Outro aspecto crítico gira em torno dos encargos financeiros decorrentes do reforço das iniciativas de transformação digital e dos gastos em infra-estruturas técnicas e digitais para permitir o registo e rastreio contínuos de dados.
[Leia também: Desmistificando dados estruturados e não estruturados na área da saúde]
Dados longitudinais de saúde: o ativo transformador no espaço da saúde
A disponibilidade de dados longitudinais adequados dos pacientes também permite que os especialistas em saúde busquem a assistência de tecnologias de nicho, como os sistemas de IA em saúde. Através de simulações e técnicas de ciência de dados, como análises prescritivas e preditivas, os riscos de desenvolver doenças, prever doenças com 5 ou 10 anos de antecedência com base no histórico do paciente e nas escolhas de estilo de vida e muito mais podem ser estudados e revelados.
Dito isto, não se trata apenas de disponibilizar a tecnologia. Também se resume à união de instituições de saúde e partes interessadas para colaborar na troca de dados de saúde e formar frequentemente os seus funcionários e associados sobre este assunto para nutrir este processo a um nível mais cultural.
Acreditamos que daqui para frente testemunharemos avanços notáveis nas trocas de dados e nas metodologias de registro de dados.
E se você estiver trabalhando em uma dessas visões ou construindo modelos futurísticos de IA de assistência médica, nosso repositório de dados de pacientes desidentificados e de origem ética servirá como conjuntos de dados de treinamento de IA de qualidade. Esperamos que este blog lhe dê clareza adequada sobre o que são dados longitudinais. Entre em contato conosco hoje mesmo para explorar o escopo da aquisição de dados para suas visões de IA.
