Zlepšenia pre dáta (nielen) v zdravotníctve

V predchádzajúcom texte sme písali o štyroch hlavných typoch problémov, ktoré komplikujú efektívne využitie dát (nielen) v zdravotníctve. Každý problém sa dá zlepšiť. Nasledujúce odstavce sumarizujú najčastejšie riešenia, ktoré majú potenciál viesť k lepšej kvalite dát v zdravotníctve.

Zlepšenia pre dáta (nielen) v zdravotníctve

1)    Pravidelné audity

Audity síce neodstraňujú príčiny problému, môžu však byť veľmi efektívne pri ich identifikácii. Pojem „audit“ označuje kritické preskúmanie a zhodnotenie určitej činnosti, prípadne situácie v určitej oblasti – napríklad (zberu) dát v zdravotníctve. Vykonávanie auditov je prvým krokom k tomu, aby organizácia mala prehľad o tom, „ako na tom je“ – či zbiera vhodné dáta, či sú dáta kvalitné, prípadne v čom spočívajú nedostatky zozbieraných dát, ako aj procesov ich zbierania a využívania. Audit môže vykonať buď interný analytik (prípadne analytický tím) organizácie, alebo môže táto úloha byť outsorcovaná tretej strane.

2)    Štandardizácia dát

Štandardizovanie dát rieši problém spočívajúci v ich heterogenite. Dáta by mali byť štandardizované na štyroch úrovniach:

  1. terminológia (vopred určené termíny používané pri zbere a spracovaní dát)
  2. obsah (aké dáta sú zbierané a ako sú organizované)
  3. transport (formát dát, ich šifrovanie atď.)
  4. súkromie/bezpečnosť (zber a uchovávanie dát musí byť v súlade s platnými zákonmi a reguláciami)

Nastavenie a dodržiavanie štandardizovaných postupov pomáha predchádzať nejasnostiam v dátach, umožňuje ich širšie využitie, spoluprácu medzi oddeleniami v rámci organizácie a medzi samotnými organizáciami. Taktiež je prevenciou voči duplicitným a nekompletným dátam. V konečnom dôsledku tak štandardizácia dát zlepšuje kvalitu poskytovanej zdravotnej starostlivosti.

3)    Revízia a zjednodušenie regulačného rámca

Štúdia vypracovaná na žiadosť dánskej vlády, ktorá skúmala regulačný rámec pre dáta v zdravotníctve, došla k trom odporúčaniam s cieľom maximalizovať benefity využívania dát.

  1. Prvým odporúčaním je zjednodušenie existujúcej legislatívy. Štúdia uvádza, že je potrebné jasne určiť interpretáciu regulácií v prípadoch, ktoré v súčasnosti umožňujú rôzne výklady.
  2. Druhé odporúčanie je smerované na (v súčasnosti dlhé a komplikované) administratívne procesy. Autori štúdie odporúčajú reorganizáciu procesov a prerozdelenie kompetencií medzi aktérmi s cieľom zjednodušenia a skrátenia týchto procesov.
  3. Tretie odporúčanie sa venuje tomu, do akej miery sú súčasné regulácie aktuálne. Podľa zistení štúdie sú niektoré časti regulačného rámca „pozadu“ v porovnaní s vývojom technológií a postupov spojených s dátovou analytikou. Zaostalé regulácie potom znemožňujú využitie plného potenciálu nových technológií a je potrebná ich aktualizácia.

4)    Tréning zamestnancov

V tomto bode ide o tréning zamestnancov zdravotníckej organizácie, ktorý má zabezpečiť, aby zamestnanci lepšie pochopili problematiku zberu, tvorby a využívania dát. Zo zdravotných sestier a lekárov nemocnica dátových vedcov nespraví, to však neznamená, že istá forma vzdelania v oblasti dát nemôže byť prospešná aj v prípade týchto povolaní. Často sú totiž práve pracovníci pôsobiaci „v prvej línii“ tí, ktorí dáta zbierajú. Ak však aspoň približne nerozumejú širšiemu kontextu – t. j. prečo zbierajú dáta, resp. čo sa s dátami deje po tom, ako ich zozbierajú a zadajú do elektronického systému – je pravdepodobné, že budú tieto činnosti vykonávať spôsobom, ktorý bude kvalitu dát a ich interoperabilitu znižovať. Tzv. „working knowledge“ (znalosť toho, ako niečo funguje, bez nutnosti ovládať hlbšie teoretické východiská) ohľadom relevancie a využívania dát môže prispieť napríklad k tomu, aby títo zamestnanci s dátami pracovali spôsobom, ktorý nebude limitovať ich ďalšie využitie. Treba však počítať s tým, že nie všetku dátovú agendu je možné zveriť zdravotníkom a bude potrebné zamestnať dátových špecialistov. Americký Bureau of Labor Statistics (Úrad pre štatistiku práce) odhaduje, že v nasledujúcich 10 rokoch bude americký trh dopytovať 20 000 dátových analytikov ročne. Môžeme predpokladať, že významné percento z nich bude žiadané pre zdravotnícky sektor.

blog SME, 19.7.2022

INESS je nezávislé, neštátne a nepolitické občianske združenie. Všetky naše aktivity sú financované z grantov, 2% daňovej asignácie, vlastnej činnosti a darov fyzických a právnických osôb. Naše fungovanie, rozsah a kvalita výstupov, teda vo veľkej miere závisí aj od Vašej štedrosti.
Naše
ocenenia
Zlatý klinec Nadácia Orange Templeton Freedom Award Dorian & Antony Fisher Venture Grants Golden Umbrella Think Tanks Awards