Synthetische Daten der Schlüssel zur Gesundheitsversorgung, klinische und business intelligence?

Synthetische Daten der Schlüssel zur Gesundheitsversorgung, klinische und business intelligence?

2020-02-21

Kosten Daten ist entscheidend, um eine Verbraucher-revolution im Gesundheitswesen. Synthetische Daten ist ein tool, das möglicherweise kann helfen, dieses problem zu lösen. Finanzielle Ergebnisse können integriert werden synthetische Daten.

Aber Daten im Gesundheitswesen ist eine Herausforderung, mit zu arbeiten, denn es geht um großes, nicht-interoperable und vertrauliche Dateien. Ein Daten-set für 1 million Patienten leicht zu erreichen in die GB (oder mehr), insbesondere wenn es darum geht, einen Zustand mit vielen Verfahren, die eine große Anzahl von Medikamenten oder erhebliche follow-up-tests.

Darüber hinaus werden diese Dateien oft nicht üblich, über Systeme, und oft nicht einmal innerhalb der Systeme.

Patienten können alle die Erfahrung gemacht haben, dass das gleiche Labor Arbeit getan, indem Sie einen Arzt und ein Krankenhaus, auch wenn Sie sich im selben Gebäude befindet. Das ist schädlich für die Patienten, verschwenderisch und verhindert den schnellen Zugang zur benötigten Versorgung.

Schwierig zum durchführen von Analysen

„Und Gesundheitsdaten zählen zu den sensibelsten in unserer Gesellschaft“, sagte Robert Lieberthal, principal, health economics an Der MITRE Corporation. „Wenn man bedenkt, wie persönliche Gesundheit, und die Notwendigkeit zum Schutz der Daten im Gesundheitswesen gemäß HIPAA und anderen Gesetzen, die es schwer macht, führen Sie die Arten von Analysen verwendet, für die prädiktive Modellierung und bessere Ergebnisse in anderen Branchen wie der Transport -, Einzelhandels-und sogar Wohnraum.“

Dieses problem ist besonders wichtig, und für finanzielle Daten über das Gesundheitswesen. Insgesamt sind Schadensersatzansprüche, Ansprüche Mengen, die verhandelten Tarife und Abrechnung-codes sind oft proprietär. Insurance claims data-Systeme sind oft nicht kompatibel mit klinisch – electronic health record – Daten, finanzielle Informationen wie Preise schwer zu bekommen, entweder im Voraus oder am point-of-care.

„Forscher, Innovatoren, Unternehmer und politische Entscheidungsträger alle sind erstellen von synthetischen Patientendaten zur Beantwortung einer Reihe von wichtigen healthcare-Fragen.“

Robert Lieberthal, The MITRE Corporation

„Anstatt, Patienten, Leistungserbringer und auch Kostenträger in der Regel nicht bewusst sind, die ausgehandelt und bezahlt die Kosten für einen bestimmten service bis weit nach der Versorgung geliefert wird,“ Lieberthal erklärt.

“Finanzdaten neigt auch dazu, lag der klinischen Daten durch eine große Marge. Auch die Patienten sind oft nicht bereit oder nicht in der Lage, einen Teil der Kosten von Ihrer spezifischen Beschaffenheit oder Ihrer Haushalte, Kosten für die Pflege; crowdsourcing und andere Methoden, die verwendet wurden, um Informationen zu teilen innerhalb der Patienten-Gruppen sind einfach keine option für die Kosten. Als Ergebnis können die Patienten verzichten auf Pflege, weil von der Realität, oder die Wahrnehmung, dass Sie sich nicht leisten können, Ihre Sorgfalt.“

Was sind die Herausforderungen?

Hier die Herausforderungen beinhalten, die schlechte Ergebnisse, hohe Kosten, negative Patienten und Anbieter Last allzu Häufig in vielen teilen des Gesundheitssystems, Lieberthal sagte.

„Wir wissen, es gibt hohe raten von Mortalität und Morbidität – zum Beispiel, ED-Besuche und vermeidbaren Wiederaufnahmen–, die in direktem Zusammenhang zu den Eigenschaften von Daten im Gesundheitswesen und Gesundheit“, sagte er. “Dies führt zu hohen Kosten, was bedeutet, dass wir mehr bezahlen, in vielen Fällen trotz immer weniger. Als Ergebnis sind die Patienten ratlos und, in vielen Fällen, verärgert über Ihre mangelnde Kontrolle über Ihre eigenen Daten und Ihre medizinischen Unterlagen mit Ihnen von Arzt zu Arzt.“

Anbieter sind ausgebrannt, auch – Sie berichten eine hohe und wachsende Belastung von der Zeit verbrachte die Aufnahme von Daten in EHR-Systemen eher als Interaktion mit Ihren Patienten. Dass burnout jagt qualifizierte Menschen aus der Gesundheitsversorgung zu einer Zeit, als die Branche braucht mehr ärzte, Krankenschwestern und andere Gesundheitsberufe, insbesondere für die ältere Bevölkerung und in unterversorgten Gebieten.

Wie funktioniert die synthetischen Daten die Probleme lösen?

Also, warum ist die Verwendung von synthetischen Daten, die hier nötig? Was hat es zu tun, um das problem anzugehen und sich den Herausforderungen?

„Der synthetischen Daten ist eine Lösung für viele der Probleme, die Pest, die unsere Gesundheit IT-system,“ Lieberthal behauptet. “Synthetische besteht in der Regel aus voll Kunststoff hergestellt – Patienten-Datensätze und Ansprüche Daten. Es ist anders als teilweise de-identifizierten Daten oder Datensätzen, in denen Variablen wurden zensiert oder entfernt, um zu beschränken, auf geschützte Gesundheitsinformationen Variablen.“

Synthetische Daten werden nicht auf der Grundlage der Patientenakten, so dass es nie verlinkt werden kann auf eine bestimmte Person oder Ihre persönlichen Kosten-Daten. Stattdessen ist es entwickelt, kalibriert und validiert basierend auf Daten aus der realen Welt machen es realistisch, Lieberthal erklärt.

„Sobald die synthetischen Daten erstellt wurde, kann es verbessert werden durch Verkleinerung der Größe der Daten oder deren Komplexität“, fuhr er Fort. „Synthetische Daten können auch verwendet werden, zu simulieren, die Gesundheit IT-system der Zukunft, wie eine vollständig interoperable Daten oder integrierte klinische/EHR und Forderungen/Versicherer Daten.“

Von Grund auf neu entwickelt

Synthetische Daten behebt die Probleme der realen Welt werden Daten zur Gesundheitsversorgung, indem Sie von Grund auf neu entwickelt, um Probleme zu lösen, anstatt rechtfertigen Erstattung oder einfach ersetzen Papier-Datensätze, fügte er hinzu.

„Forscher, Innovatoren, Unternehmer und politische Entscheidungsträger alle sind erstellen von synthetischen Patientendaten zur Beantwortung einer Reihe von wichtigen healthcare-Fragen“, sagte er. “Bei MITRA, wir arbeiten an Synthea, ein open source, voll synthetischen Satz von EHR-Daten. Synthea basiert auf realistischen Patienten-übergänge für eine Vielzahl von Bedingungen, und wurde verwendet, um zu erstellen, synthetische Kohorten von ganzen Staaten und wichtige Krankheitszustände und der Bevölkerung – zum Beispiel Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Veteranen der Bevölkerung und end-stage renal disease.“

Die Verwendung von synthetischen Daten in einer sandbox-Umgebung ermöglicht es Entwicklern, ärzten und anderen testen, EHR-Systemen und anderen Gesundheits-IT-tools, bevor Sie zu Bett, was zu besseren Lösungen, ohne den Schaden von alpha-oder beta-Tests im Feld, erklärte er.

„Die wichtigsten Komponenten der synthetischen Daten, dass es sinnvoll aufgebaut sind Interoperabilität, integration von klinischen und Ansprüche, die Daten und die open-source-communities aufgebaut, um synthetische Daten,“ Lieberthal sagte. „Die Typen von interoperablen, vollständige Patienten-Datensätze, die vorhanden sind in der synthetischen Daten Quellen nur selten in der realen Welt existieren, zumindest nicht in den USA, brechen die silos bestehen zwischen den verschiedenen Anbieter-Gruppen.“

Finden Sie den Wert der Pflege

Die Verbindung zwischen dem klinischen Outcome eines Patienten besuchen und kostet selten existiert in der Praxis, also in der Lage zu beurteilen, das diesen trade-offs in der synthetischen Daten zur Messung und Verbesserung der Wert der Pflege – Kosten geteilt durch die Ergebnisse, fügte er hinzu.

„Endlich das open-source-Gemeinschaft führt zu einer viel breiteren Palette von Entwicklern, kann die Arbeit an diesem problem, was zu neuen Ideen und einem viel größeren pool an Menschen, die anpacken können diese schwierigen Probleme im Gesundheitswesen“, sagte er.

In vielerlei Hinsicht synthetischen Daten spiegelt George Box s Beobachtung, dass „alle Modelle sind falsch“, während eine „nützliche Annäherung [von] denen, die in der realen Welt,“ zitierte er.

„Ebenso werden synthetische Daten ist wahrscheinlich nicht eine 100% genaue Darstellung der realen Welt der Ergebnisse wie Kosten-und der klinischen Qualität ist, sondern eher eine nützliche Annäherung an diese Variablen ist“, erklärte er. „Darüber hinaus synthetische Daten ständig zu verbessern, und Methoden wie validation und-Kalibrierung weiter machen diesen Datenquellen mehr realistisch.“

Ein open-source-Natur

Insbesondere die open-source-Natur von vielen synthetischen Daten-Quellen, wie Synthea, bedeutet, dass es mehr offene Prüfung, Analyse und Verbesserung im Vergleich zu Daten aus der Praxis, und die Erstattung für medizinische Leistungen, kämpfte er.

„In einer Art und Weise, synthetischen Daten stellt aktuelle health-IT-standards, während auch die die besten, was die Gesundheit könnte ES sein,“ Lieberthal angegeben. „Zum Beispiel, Synthea und andere Bemühungen in der Regel verwenden Fast Healthcare Interoperability Resources-Spezifikation (FHIR), eine wachsende, anerkannte standard für interoperable Datensätze.“

Das heißt, die synthetischen Daten oft vertreten ist, mit benutzerfreundlichen Schnittstellen wie grafische standards für die Darstellung von care pathways, so dass nicht-Entwickler Zugang zu den synthetischen Daten, – Werkzeuge, sagte er.

„Auf andere Weise, synthetischen Daten sieht viel wie real-world-Daten, und ist für die Entwicklung verwendet in einer Vielzahl von Einstellungen, die klinische Qualität misst und SyntheticMA, Patienten-Daten, die für den Staat von Massachusetts“, Schloss er.

“Als Ergebnis werden synthetische Daten ist mittlerweile so beliebt, dass es wahrscheinlich keine einzige Charakterisierung, die passt auf alle synthetischen Daten. Stattdessen, fast jede situation, in der real-Welt Daten im Gesundheitswesen verwendet wird, kann und wahrscheinlich auch wird vertreten, die mit synthetischen Daten. Ermöglicht den low-cost -, low-Last-Tests-Umgebung, die dann validiert werden kann mit Daten aus der realen Welt.“

Lieberthal erklären, während seine HIMSS20 Sitzung, „die Verwendung von Synthetischen Daten zur Simulation der Kosten im Gesundheitswesen.“ Es ist geplant für Donnerstag, 12. März, von 1:15-2 Uhr in Halle E, Stand 8200.

Twitter: @SiwickiHealthIT
E-Mail der Autorin: [email protected]
Healthcare-IT-News ist die HIMSS Media-Publikation.