La atención sanitaria de precisión surge de un diagnóstico preciso. Dado que la alopatía se basa en evidencia, esta precisión se reduce al registro más preciso y actualizado de los síntomas y a cualquier dato minucioso que pueda ayudar a fortalecer el diagnóstico.
Estos datos e inferencias se registraban y gestionaban anteriormente en archivos en papel almacenados fuera de línea. La digitalización allanó el camino para los datos EHR (Registros médicos electrónicos) e hizo que el acceso a los datos de los pacientes fuera más accesible para los médicos y médicos.
A pesar del auge de Datos de EHR, atención médica Las partes interesadas aún observan datos aislados, ya que los pacientes visitan no solo a varios médicos, sino también a centros aliados, como farmacias, centros de diagnóstico y más. Cada interacción implica la modificación de los datos existentes, que se supone que el próximo médico o doctor debe conocer.
Para simplificar todo esto y brindar acceso democrático a la atención del paciente es la llegada de datos longitudinales de pacientes. En este artículo, exploraremos en profundidad qué significa esto, cómo funciona, sus beneficios, desafíos y más.
¿Qué es un historial clínico longitudinal?
El historial clínico longitudinal de IA es un relato detallado del historial médico de un paciente a lo largo del tiempo. Por ejemplo, incluye datos de visitas al médico, tratamientos y medicamentos, lo que ayuda a los médicos a ver el panorama general para brindar una mejor atención.
El estado de salud del individuo.
Progresión y recuperación de la enfermedad.
Los factores de riesgo
Resultados del tratamiento
Impacto de las intervenciones a lo largo del tiempo
Otras interacciones: visitas a urgencias, recetas, medicamentos, etc.
El impacto de los datos longitudinales en la gestión de datos sanitarios
La calidad de la atención sanitaria es directamente proporcional a la disponibilidad de datos completos, precisos y actualizados. Esto sienta las bases para que los expertos clínicos y sanitarios ofrezcan una atención personalizada al paciente. Ventajas de los datos de salud longitudinalesAquí hay una lista rápida.
Optimice la seguridad del paciente
La seguridad del paciente es de vital importancia en la atención sanitaria. Si bien la atención debe centrarse principalmente en tratar los problemas existentes o las enfermedades subyacentes, también se debe prestar atención a la eliminación de los riesgos derivados de posibles interacciones entre medicamentos, alergias y adversarios.
Dado que los datos longitudinales documentan el recorrido de salud de un paciente a lo largo del tiempo, brindan a las partes interesadas una vista panorámica de las interacciones y observaciones anteriores. Esto les permite modificar sus procedimientos y protocolos de tratamiento en consecuencia.
Manejo eficiente de enfermedades crónicas
Un informe de 2023 revela que la prevalencia de enfermedades crónicas en Las áreas urbanas indias son el 29%.. Debido a las opciones de estilo de vida, la genética y otros factores diversos, abundan las enfermedades crónicas como las enfermedades cardíacas, la diabetes, la obesidad, la epilepsia, las enfermedades autoinmunes y más.
Estas condiciones requieren un seguimiento y control constantes de la salud del paciente. Los medicamentos y las dosis dependen invariablemente de observaciones e intervenciones recientes. La disponibilidad de datos longitudinales permite la optimización del tratamiento, un mejor seguimiento de la progresión de la enfermedad y una mayor eficacia del tratamiento y los enfoques farmacológicos.
Optimice los servicios de atención médica
Además de las ventajas clínicas, también existen varios beneficios operativos. Los datos longitudinales permiten una utilización óptima de los recursos y servicios de atención médica optimizados. Además, también ayuda a los pacientes a ahorrar gastos importantes al eliminar la necesidad de pruebas e informes redundantes.
Ayuda en investigación y ensayos clínicos
Los datos longitudinales van más allá de ser un mero trámite de documentación. Es una base sustancial para
- Investigación médica avanzada y futura.
- Ayudar a los organismos gubernamentales a formular estrategias de salud adecuadas.
- Beneficiar estudios epidemiológicos
- Proporcionar repositorios ricos en datos para realizar ensayos clínicos herméticos y más
- Permitir el desarrollo de sistemas de IA para el cuidado de la salud
Desafíos en los datos longitudinales de pacientes
Los beneficios son prometedores y el impacto es significativo. Sin embargo, este proceso de nicho no está exento de desafíos y obstáculos.
Fragmentación de datos
Una de las principales preocupaciones al generar datos a lo largo de los recorridos de salud del paciente son los diferentes sistemas y módulos de EHR. Existe una marcada desconexión entre los sistemas EHR implementados en diferentes establecimientos, lo que genera datos dispersos.
Tal fragmentación de datos dificulta la actualización y el intercambio instantáneo de datos de pacientes después de cada visita o interacción. Con el aumento de las preocupaciones y mandatos sobre la privacidad de los datos sanitarios, como el RGPD y la HIPAA, los datos desidentificación y tokenización agregue otra capa a los flujos de trabajo clínicos y operativos ya existentes.
Falta de estructura y calidad de datos estandarizada
Al superponerse con el aspecto de que múltiples proveedores y establecimientos de atención médica implementan distintos sistemas de HCE, las prácticas de registro, los sistemas de archivos, los formatos y la terminología difieren de un registro a otro. Esta falta de estandarización impide la sincronización instantánea de los datos del paciente en la nube o en un sistema centralizado.
Factores varios
Aparte de esto, también existe la posibilidad de que los pacientes no revelen completamente sus síntomas o afecciones. Esta retención voluntaria o involuntaria de información distorsiona todo el proceso.
Otro aspecto crítico gira en torno a la carga financiera que conlleva el fortalecimiento de las iniciativas de transformación digital y el gasto en infraestructura técnica y digital para permitir el registro y seguimiento de datos sin problemas.
Datos longitudinales de salud: un activo transformador en el ámbito de la atención sanitaria
La disponibilidad de datos longitudinales adecuados de pacientes también permite a los expertos en atención médica buscar la ayuda de tecnologías especializadas, como los sistemas de inteligencia artificial en atención médica. A través de simulaciones y técnicas de ciencia de datos, como análisis prescriptivos y predictivos, se pueden estudiar y revelar los riesgos de desarrollar enfermedades, predecir enfermedades con 5 o 10 años de anticipación en función del historial del paciente y las elecciones de estilo de vida, y más.
Dicho esto, no se trata sólo de hacer que la tecnología esté disponible. También se reduce a la unión de instituciones de atención médica y partes interesadas para colaborar en el intercambio de datos de atención médica y capacitar a su personal y asociados con frecuencia al respecto para fomentar este proceso a un nivel más cultural.
Creemos que en el futuro seremos testigos de avances notables en el intercambio de datos y las metodologías de registro de datos.
Y si está trabajando en una de esas visiones o creando modelos futuristas de IA para el cuidado de la salud, nuestro repositorio de datos de pacientes anónimos y de origen ético le servirá como conjunto de datos de entrenamiento de IA de calidad. Esperamos que este blog le brinde la claridad adecuada sobre qué son los datos longitudinales. Póngase en contacto con nosotros hoy mismo para explorar el alcance de la adquisición de datos para sus visiones de IA.
