人工知能の時代において医療データの品質が重要である理由

#効果的な医療データ分析には、データ品質の主観性を考慮する必要があります。データの品質は、データから得られる情報の正確性、信頼性、有効性に直接影響します。データの品質が低いと、誤った診断や効果のない治療が発生し、患者や医療提供者に対するリスクが増大する可能性があります。したがって、データ分析を通じて医療の成果とパフォーマンスの向上を目指す医療管理者にとって、重大なデータ品質の問題を特定して対処することが重要です

データ品質が鍵です

特定重要なデータの最初のステップ品質の問題とは、特定の状況と目標に対してデータ品質が何を意味するかを判断することです。データ品質は、正確さ、完全性、一貫性、関連性、完全性などの側面に沿って評価できます。データ分析の種類と目的によっては、一部のディメンションが他のディメンションよりも重要になる場合があります。

ますます多くの医療革新により、医師は体系的に患者により良いケアを提供できるようになりました。医師が他の医師の経験から学ぶにつれて、私たち患者は医療が複雑であり、必ずしも効果的であるとは限らないことを認識します。個々の医師は患者の治療から学びますが、この情報が他の医師によって治療を改善するためにさらに使用されることはほとんどありません。

しかし、医療が学習のための日常的なケアを採用していない場合、医師は重要な決定を下すためにどのようなデータに依存するのでしょうか?

ヘルスケアへの主なアプローチは、明確な方法を使用することです。無作為化試験は数年間にわたって行われ、結果は分析され、徐々に臨床現場に適用されます。治療法の安全性と有効性は判断できますが、さまざまな治療法を比較し、どの治療法が最も効果的かを判断するのに十分な情報がありません。

つまり、このような試験で収集されたデータは良いものですが、足りない。医療機関には、治療法を調整したり、迅速に学習したりするのに十分なデータがありません。

医療におけるデータ品質

医療におけるデータ品質は、医療サービスの支払いコストを決定するのに役立ちます。人工知能 (AI)、データ分析、医療モノのインターネット (IoMT)、およびデータ視覚化ツールの人気が高まるにつれ、医療におけるデータ品質の重要性を過小評価することはできません。

医療業界では、データ品質とは、医療機関が収集したデータの次の特性を指します。

精度: 情報のすべての詳細な入力が正しく、正しく表示されている場合にのみ、データは正確であると考えられます。
• 整合性: 整合性とは、プロバイダーによって収集されたすべての情報がログに記録され、簡単にアクセスできることを意味します。
• 関連性: 収集されたデータが医療現場および医療目的で使用される場合、関連性係数は満たされます。
• 合法性: データの収集、処理、保管、使用がすべての法的要件と基準に準拠していることを実証します。
• 一貫性: データが継続的に更新され、患者の健康状態と医療介入を反映している場合にのみ、データは一貫しているとみなされます。
• アクセシビリティ: アクセシビリティ基準は、医療従事者が必要な詳細情報に完全にアクセスでき、職務を遂行するために使用できる場合に満たされます。

さまざまなソリューションから蓄積されたデータの品質は、個人レベルとグローバルレベルの両方で意思決定プロセスに影響を与える可能性があります。収集されたデータに上記の属性のいずれかが欠けているか、品質が低い場合、そのような誤ったデータの使用が患者、病院、研究者に悪影響を及ぼす可能性があることを意味します

ヘルスケア技術とイノベーション

# #業界としての #ヘルスケア は、現実世界の看護から学び始めています。インフラストラクチャは常に整備されてきましたが、最近のデータの統合 (電子医療記録、人工知能、コンピューティング能力などのテクノロジー) により、学習型ヘルスケア システムを実現し、期待できる環境が生まれました。

ヘルスケアは、日々のケアから得た知識をデータに変えることができます。この知識は、各人の固有の特性をより深く理解するのにさらに役立ちます。これは、独自の特性が利用可能な治療オプションの有効性にどのような影響を与えるかを認識し、個人に合わせたケアを提供するのに役立ちます。

ヘルスケアでは、IT ソリューションが驚くべき速度で導入されています。その結果、多くの絶え間なく変化するトレンドが出現し、継続的な進歩と改善が促されました。ただし、これらの傾向はデータ品質管理に影響を与える可能性があります。

ただし、悪いデータから間違った教訓を学ぶことは、問題であるだけでなく、注目に値する深刻な問題です。業界はこれらの推奨事項に基づいて意思決定を行います。これは患者に重大な害を及ぼす可能性があり、証拠の有効性に対する患者の信頼が揺らぐ可能性があります。

ここでの教訓は明らかです。医療が日常診療から学ぶのであれば、推奨事項を説明できるほど高いデータ品質を確保することで患者を保護する必要があります。

高品質の医療データの収集と処理を支援する新しい IT ソリューションにより、医療データ管理は大幅に進歩しました。洞察と責任を組み合わせることで、患者を保護できます。その過程で、使用に十分なデータ品質基準と現実世界の証拠を定義できます。これらの基準は、医師、保険会社、規制当局などの主要な意思決定者に、現実世界の証拠が医療における標準的な手順に影響を与えるほど信頼できるかどうかを判断するよう促すことができ、医療提供者の予測能力を向上させ、患者の転帰を悪化させる可能性のある状況を回避することができます。 。同時に病院経営や人事管理の改善にもつながります。データの品質標準は、精度、完全性、追跡可能性を測定するのにさらに役立ちます。

概要

現在の学習型医療システムでは、世界の証拠に基づいて現実に基づいて治療法を決定することはほとんどありません。すべての治療決定は過去の診療に影響されます。正確性、完全性、トレーサビリティが厳密に重視されていない場合、重大なリスクが存在する可能性があります。医療に関する証拠を生成するすべての企業が高品質のデータを使用したり、データの品質を測定したりしているわけではありません。低品質の証拠に基づいたデータに依存すると、悲惨な結果を招く可能性があります

しかし、医療には明るい未来への希望があります。

医療機関は、最も信頼できる医療データから学ぶために最新のテクノロジーを採用しています。ただし、この場合、データ品質が重要である必要があります。

ヘルスケア業界にとって、学習型ヘルスケア システムへの移行はこれまで以上に重要になっています。電子健康データ、コンピューティング能力、人工知能が利用可能になると、イノベーションがもたらされます。ただし、医療業界の専門家にとって、高品質のデータと低品質のデータを区別し、そこから適切な教訓を確実に学ぶことも同様に重要です

以上が人工知能の時代において医療データの品質が重要である理由の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。