정밀헬스케어는 정확한 진단에서 비롯됩니다. 동종요법은 증거 기반이기 때문에 이러한 정확성은 증상에 대한 가장 정확하고 최신 기록과 진단 강화에 도움이 될 수 있는 미세한 데이터로 귀결됩니다.
이러한 데이터와 추론은 이전에 오프라인으로 저장된 종이 기반 파일에 기록되고 관리되었습니다. 디지털화는 EHR 데이터(전자 건강 기록)의 기반을 마련했으며 임상의와 의사가 환자 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있게 해주었습니다.
의 상승에도 불구하고 EHR 데이터, 헬스케어 이해 관계자들은 환자가 여러 의사뿐만 아니라 약국, 진단 센터 등과 같은 연합 센터를 방문함에 따라 여전히 고립된 데이터를 관찰했습니다. 각 상호 작용에는 다음 의사나 의사가 알아야 하는 기존 데이터의 수정이 포함됩니다.
이 모든 것을 간소화하고 환자 치료에 대한 민주적인 접근을 제공하기 위해 종단적 환자 데이터가 등장했습니다. 이 기사에서는 이것이 의미하는 바, 작동 방식, 이점, 과제 등을 심층적으로 살펴보겠습니다.
종단적 건강 기록이란?
IA 종단 건강 기록은 환자의 병력을 시간 경과에 따라 자세히 기록한 것입니다. 예를 들어, 의사 방문, 치료 및 약물에 대한 데이터가 포함되어 있어 의사가 더 나은 치료를 위해 전반적인 그림을 볼 수 있도록 도와줍니다.
개인의 건강상태
질병 진행 및 회복
위험 요인
치료 결과
초과 근무 개입의 영향
기타 상호 작용: 응급실 방문, 처방전, 약품 등
의료 데이터 관리에서 종단 데이터의 영향
의료 서비스 제공의 질은 완전하고 정확하며 최신 데이터의 가용성에 정비례합니다. 이는 임상 및 의료 전문가가 개인화된 환자 치료를 제공할 수 있는 기반을 마련합니다. 중요한 종단 건강 데이터의 장점, 간단한 목록은 다음과 같습니다.
환자 안전 최적화
환자의 안전은 의료에서 매우 중요합니다. 주로 기존 문제나 기저 질환을 치료하는 데 초점을 맞춰야 하지만, 잠재적인 약물 상호 작용, 알레르기 및 적으로부터 발생하는 위험을 제거하는 데도 주의를 기울여야 합니다.
종단적 데이터는 시간이 지남에 따라 환자의 건강 여정을 문서화하므로 이해관계자에게 이전 상호 작용 및 관찰에 대한 조감도를 제공합니다. 이를 통해 치료 절차와 프로토콜을 적절하게 수정할 수 있습니다.
만성 질환의 효율적인 관리
2023년 보고서에 따르면 만성 질환의 유병률은 인도 도시 지역은 29%. 생활 방식, 유전적 요인, 기타 다양한 요인으로 인해 심장 질환, 당뇨병, 비만, 간질, 자가 면역 질환 등과 같은 만성 질환이 많이 발생합니다.
이러한 상황에서는 환자 건강을 지속적으로 추적하고 모니터링해야 합니다. 약물과 복용량은 항상 최근의 관찰과 개입에 따라 달라집니다. 종단적 데이터의 가용성을 통해 치료 최적화, 질병 진행 추적 개선, 치료 및 약물 접근 방식의 효율성 향상이 가능해졌습니다.
의료 서비스 간소화
임상적 이점 외에도 여러 가지 운영상의 이점도 있습니다. 종단 데이터를 통해 최적의 리소스 활용과 간소화된 의료 서비스가 가능해집니다. 또한 중복된 테스트 및 보고서의 필요성을 제거하여 환자가 상당한 비용을 절약하는 데 도움이 됩니다.
연구 및 임상 시험 지원
종단 데이터는 단순한 문서화 절차 그 이상입니다. 하기 위한 실질적인 기반이 됩니다.
- 진보된 의학 연구
- 정부 기관이 적절한 건강 전략을 수립하도록 지원
- 역학 연구 혜택
- 빈틈없는 임상 시험 등을 수행할 수 있는 풍부한 데이터 저장소 제공
- 헬스케어 AI 시스템 개발 지원
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종단적 환자 데이터의 과제
이점은 유망하며 그 영향도 상당합니다. 그러나 이 틈새 프로세스에는 어려움과 병목 현상이 없지는 않습니다.
데이터 조각화
환자 건강 여정 전반에 걸쳐 데이터를 생성할 때 주요 관심사 중 하나는 서로 다른 EHR 시스템과 모듈입니다. 여러 시설에 배포된 EHR 시스템 간에는 뚜렷한 단절이 있어 데이터가 분산됩니다.
이러한 데이터 단편화로 인해 각 방문 또는 상호 작용 후에 환자 데이터를 즉시 업데이트하고 공유하기가 어렵습니다. GDPR, HIPAA 등 의료 데이터 개인 정보 보호에 대한 우려와 의무 사항이 증가함에 따라 비식별화 및 토큰화 기존 임상 및 운영 워크플로우에 또 다른 레이어를 추가합니다.
표준화된 데이터 품질 및 구조 부족
여러 의료 서비스 제공자와 기관이 고유한 EHR 시스템을 배포한다는 측면과 겹치면서 기록 방식, 파일 시스템, 형식 및 용어는 기록마다 다릅니다. 이러한 표준화 부족으로 인해 클라우드나 중앙 집중식 시스템에서 환자 데이터가 즉시 동기화되지 않습니다.
기타 요인
이 외에도 환자가 자신의 증상이나 상태를 완전히 밝히지 않을 가능성도 있습니다. 이러한 자발적 또는 비자발적 정보 보류는 전체 프로세스를 왜곡합니다.
또 다른 중요한 측면은 디지털 혁신 이니셔티브를 강화하고 원활한 데이터 기록 및 추적을 가능하게 하는 기술 및 디지털 인프라에 대한 지출에 따른 재정적 부담과 관련이 있습니다.
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종단적 건강 데이터: 헬스케어 분야의 혁신적 자산
적절한 종단적 환자 데이터의 가용성을 통해 의료 전문가는 의료 AI 시스템과 같은 틈새 기술의 도움을 구할 수도 있습니다. 처방 및 예측 분석과 같은 시뮬레이션 및 데이터 과학 기술을 통해 질병 발병 위험, 환자 이력 및 생활 방식 선택 등을 기반으로 5년 또는 10년 앞의 질병을 예측하고 더 많은 정보를 연구하고 밝힐 수 있습니다.
즉, 단순히 기술을 이용 가능하게 만드는 것이 아닙니다. 또한 이는 의료 기관과 이해관계자가 함께 모여 의료 데이터 교환에 협력하고 직원과 동료에게 이에 대해 자주 교육하여 이 프로세스를 보다 문화적인 수준에서 육성하는 것으로 요약됩니다.
우리는 앞으로 데이터 교환 및 데이터 기록 방법론에서 놀라운 발전을 목격하게 될 것이라고 믿습니다.
그리고 그러한 비전 중 하나를 작업하거나 미래 지향적인 Healthcare AI 모델을 구축하고 있다면 윤리적으로 출처가 밝혀지지 않은 환자 데이터 저장소가 고품질 AI 교육 데이터 세트로 사용될 것입니다. 이 블로그가 종단적 데이터가 무엇인지에 대한 충분한 명확성을 제공하기를 바랍니다. 오늘 저희에게 연락하여 AI 비전을 위한 데이터 조달 범위를 알아보세요.
