Информатика общественного здравоохранения
 | В этой статье есть несколько проблем. Пожалуйста, помогите улучшить его или обсудите эти проблемы на странице обсуждения . ( Узнайте, как и когда удалять эти шаблонные сообщения )
|
Информатика общественного здравоохранения определяется как систематическое применение информации, информатики и технологий в общественного здравоохранения практике, исследованиях и обучении . Это один из поддоменов медицинской информатики .
Определение [ править ]
Информатика общественного здравоохранения определяется как использование компьютеров, клинических руководств, коммуникационных и информационных систем, которые применимы к подавляющему большинству профессий, связанных со здравоохранением, таких как сестринское дело, клиническая помощь, больничная помощь, общественное здравоохранение и медицинские исследования . [1]
США [ править ]
В развитых странах, таких как США, информатика общественного здравоохранения практикуется отдельными сотрудниками агентств общественного здравоохранения на федеральном уровне и уровне штатов, а также в более крупных местных юрисдикциях здравоохранения. Кроме того, исследования и обучение в области информатики общественного здравоохранения проводятся в различных академических учреждениях.
В федеральных центрах по контролю и профилактике заболеваний в штатах США, таких как Атланта, Джорджия, Офис программы по надзору за общественным здравоохранением и информатике (PHSIPO) [2] фокусируется на развитии информационной науки и применяет цифровые информационные технологии для выявления и лечения заболеваний и синдромов у отдельных лиц и групп населения.
Основная часть работы в области информатики общественного здравоохранения в Соединенных Штатах, как и в области общественного здравоохранения в целом, осуществляется на уровне штата и на местном уровне, в департаментах здравоохранения штатов , а также департаментах здравоохранения округов или приходов. В департаменте здравоохранения штата деятельность может включать: сбор и хранение статистических данных о рождении и смерти; сбор сообщений о случаях инфекционных заболеваний от врачей, больниц и лабораторий, используемых для надзора за инфекционными заболеваниями; отображение статистики и тенденций инфекционных заболеваний; сбор информации о иммунизации детей и скрининге на свинец; ежедневный сбор и анализ данных отделений неотложной помощи для раннего выявления биологических угроз; сбор информации о мощности больниц для планирования реагирования в случае чрезвычайных ситуаций. Каждое из этих действий представляет свою собственную проблему обработки информации.
Сбор общественного данных здравоохранения
С момента появления Всемирной паутины агентства общественного здравоохранения, располагающие достаточными информационными ресурсами, перешли к сбору данных общественного здравоохранения через Интернет , а в последнее время — к автоматизированному обмену той же информацией. Примерно с 2000 по 2005 год Центры по контролю и профилактике заболеваний в рамках Национальной системы электронного надзора за заболеваниями (NEDSS) [3] создала и бесплатно предоставила штатам комплексную систему отчетности на основе Интернета и сообщений, называемую Базовой системой NEDSS (NBS). [4] Из-за ограниченности финансирования и нецелесообразности создания феодальных систем лишь несколько штатов и более крупных округов создали свои собственные версии электронных систем наблюдения за заболеваниями, такие как PA-NEDSS в Пенсильвании. [5] Они не предоставляют своевременных услуг полного уведомления об отсутствии завещания, что приводит к увеличению уровня заболеваемости по сравнению с федеральным продуктом NEDSS.
Для обеспечения совместимости CDC поощряет внедрение в обмен данными общественного здравоохранения нескольких стандартных словарей и форматов сообщений из мира здравоохранения. Наиболее известными из них являются: стандарты Health Level 7 (HL7) для обмена медицинскими сообщениями; система LOINC для кодирования информации о лабораторных исследованиях и результатах; и в Систематизированной медицинской номенклатуре словарь концепций здравоохранения (SNOMED).
Примерно с 2005 года CDC продвигает идею создания Информационной сети общественного здравоохранения для облегчения передачи данных от различных партнеров в сфере здравоохранения и других местах (больницы, клинические и экологические лаборатории, врачебные кабинеты, аптеки) в местные учреждения здравоохранения. , затем в государственные учреждения здравоохранения, а затем в CDC. На каждом этапе объект должен быть способен получать данные, хранить их, соответствующим образом агрегировать и передавать на следующий уровень. Типичным примером могут служить данные об инфекционных заболеваниях, которые больницы, лаборатории и врачи по закону обязаны сообщать местным органам здравоохранения; местные агентства здравоохранения должны отчитываться перед департаментом общественного здравоохранения своего штата; и о которых штаты должны сообщать в CDC в совокупной форме. Помимо прочего, CDC публикует Еженедельный отчет о заболеваемости и смертности (MMWR), основанный на этих данных, систематически собираемых со всей территории Соединенных Штатов.
Основными проблемами при сборе данных общественного здравоохранения являются: осознание необходимости предоставления данных; нехватка ресурсов как у репортера, так и у коллекционера; отсутствие совместимости форматов обмена данными, которая может быть как на чисто синтаксическом, так и на семантическом уровне; различия в требованиях к отчетности в разных штатах, территориях и населенных пунктах.
Информатику общественного здравоохранения можно разделить на три категории.
Изучите модели разных систем [ править ]
Первая категория — это открытие и изучение моделей сложных систем, таких как передача болезней. Это можно сделать с помощью различных типов сбора данных, таких как опросы больниц или электронные опросы, отправленные в организацию (например, CDC). Уровень передачи или уровень заболеваемости/надзора можно получить через правительственные организации, такие как CDC, или глобальные организации, такие как ВОЗ. Можно рассматривать не только передачу/уровень заболеваемости. Информатика общественного здравоохранения также может дать информацию о людях, имеющих/не имеющих медицинскую страховку, а также о том, как часто они обращаются к врачу. До появления Интернета данные общественного здравоохранения в Соединенных Штатах, как и другие данные здравоохранения и бизнеса, собирались в бумажных формах и централизованно хранились в соответствующем агентстве общественного здравоохранения. Если данные должны были быть компьютеризированы, они требовали отдельного процесса ввода данных, хранились в различных форматах файлов того времени и анализировались на мэйнфреймах с использованием стандартной пакетной обработки. [6]
данных Хранение здравоохранения общественного
Вторая категория – поиск путей повышения эффективности различных систем общественного здравоохранения. Это делается с помощью различных методов сбора, хранения данных и того, как данные используются для решения текущих проблем со здоровьем. Чтобы все было стандартизировано, словарный запас и использование слов должны быть единообразными во всех системах. Поиск новых способов объединения и обмена новыми данными с существующими системами важен для поддержания всего в актуальном состоянии. [6]
Хранение данных общественного здравоохранения сталкивается с теми же проблемами управления данными, что и другие отрасли. Как и в других отраслях, детали того, как проявляются эти проблемы, зависят от характера управляемых данных.
Из-за сложности и изменчивости данных общественного здравоохранения, как и данных здравоохранения в целом, вопрос моделирования данных представляет собой особую проблему. Если поколение назад плоские наборы данных для статистического анализа были нормой, то сегодняшние требования совместимости и интегрированных наборов данных в рамках предприятия общественного здравоохранения требуют большей сложности. становится Реляционная база данных все более нормой в информатике общественного здравоохранения. Разработчики и разработчики множества наборов данных, необходимых для различных целей общественного здравоохранения, должны найти работоспособный баланс между очень сложными и абстрактными моделями данных, такими как модель эталонной информации (RIM) HL7 или логическая модель данных общественного здравоохранения CDC. [7] и упрощенные, специальные модели, которые неподготовленные специалисты общественного здравоохранения придумывают и чувствуют себя способными работать.
Из-за различий в данных, поступающих в юрисдикции общественного здравоохранения, обеспечение качества данных также является серьезной проблемой.
данных Анализ здравоохранения общественного
Наконец, последнюю категорию можно рассматривать как поддержание и расширение существующих систем и моделей для адаптации к переполнению данных и хранения/сортировки этих новых данных. Это может быть так же просто, как прямое подключение к источнику электронного сбора данных, например, к медицинским записям из больницы, или к общедоступной информации (CDC) о показателях заболеваемости/передаче. Также необходим поиск новых алгоритмов, которые будут быстро и эффективно сортировать большие объемы данных. [6]
Необходимость извлекать полезную информацию об общественном здравоохранении из массы доступных данных требует, чтобы специалист по информатике общественного здравоохранения был знаком с рядом инструментов анализа, начиная от инструментов бизнес-аналитики для создания регулярных или специальных отчетов и заканчивая сложными инструментами статистического анализа, такими как DAP. / SAS и PSPP / SPSS — к географическим информационным системам (ГИС) для выявления географического измерения тенденций общественного здравоохранения. Для такого анализа обычно требуются методы, которые должным образом обеспечивают конфиденциальность медицинских данных. Один из подходов состоит в том, чтобы отделить индивидуально идентифицируемые переменные данных от остальных. [8]
в здравоохранении эпидемиологии Применение и
Есть несколько организаций, которые предоставляют полезную информацию для тех специалистов, которые хотят более активно участвовать в информатике общественного здравоохранения. Например, Американская ассоциация медицинской информатики (AMIA). AMIA предназначена для профессий, которые занимаются здравоохранением, исследованиями в области информатики, биомедицинскими исследованиями, включая врачей, ученых, исследователей и студентов. Основные цели AMIA — перейти от «кабинета к постели», помочь улучшить воздействие инноваций в области здравоохранения и продвинуть область информатики общественного здравоохранения. Они проводят ежегодные конференции, онлайн-классы и вебинары, которые для их участников бесплатны. Существует также центр карьеры, специализирующийся на биомедицинской и медицинской информатике. [1]
Предлагаются многие рабочие места или стипендии в области информатики общественного здравоохранения. У CDC (Центра по контролю заболеваний) есть различные программы стипендий, в то время как несколько колледжей/компаний предлагают программы получения степени или обучение в этой области. [9]
Для получения дополнительной информации по этим темам перейдите по ссылкам ниже:
- Программы | Джонс Хопкинс | Школа общественного здравоохранения Блумберга
- «Что мы делаем» . www.phii.org . Проверено 12 сентября 2023 г.
- SAPPHIRE (Здравоохранение) или Ситуационная осведомленность и готовность к инцидентам в области общественного здравоохранения и механизмы рассуждения — это семантическая способная информационная система здравоохранения, отслеживать и оценивать ситуации и события, которые могут повлиять на здоровье населения .
Аналитика социальных сетей [ править ]
С конца 2000-х годов данные социальных сетей, таких как Twitter и Facebook , а также поисковых систем, таких как Google и Bing , широко используются для выявления тенденций в области общественного здравоохранения. [10]
Ссылки [ править ]
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б «Программы | Джонс Хопкинс | Школа общественного здравоохранения Блумберга» .
- ^ https://www.cdc.gov/osels/phsipo
- ^ https://www.cdc.gov/nedss/
- ^ https://www.cdc.gov/nedss/
- ^ https://www.nedss.state.pa.us/nedss/
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с «Роль информатики общественного здравоохранения в совершенствовании надзора за общественным здравоохранением» .
- ^ https://www.cdc.gov/phin/library/documents/pdf/PHIN_LDM_User_Guide_v1.0.pdf .
- ^ Мазумдар С., Конингс П., Хьюитт М. и др. (2014). «Защита конфиденциальности электронных записей отдельных пациентов общей практики для геопространственных эпидемиологических исследований». Австралийский и новозеландский журнал общественного здравоохранения . 38 (6): 548–552. дои : 10.1111/1753-6405.12262 . hdl : 1885/76167 . ПМИД 25308525 . S2CID 41505067 . http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1753-6405.12262/full
- ^ «Что мы делаем» . www.phii.org . Проверено 12 сентября 2023 г.
- ^ Айерс, Джон В.; Альтхаус, Бенджамин М.; Дредзе, Марк (9 апреля 2014 г.). «Может ли поведенческая медицина возглавить революцию в веб-данных?» . ДЖАМА . 311 (14): 1399–1400. дои : 10.1001/jama.2014.1505 . ISSN 0098-7484 . ПМК 4670613 . ПМИД 24577162 .
- Информатика и информационные системы общественного здравоохранения Патрик В. О'Кэрролл, Уильям А. Яснофф, М. Элизабет Уорд, Лаура Х. Рипп, Эрнест Л. Мартин, Д. А. Росс, А. Р. Хинман, К. Саарлас, Уильям Х. Фоге (в твердом переплете) - 16 октября 2002 г.) ISBN 0-387-95474-0
- Видение более эффективных информационных технологий общественного здравоохранения в рамках SSRN
- Олмеда, Кристофер Дж. (2000). Информационные технологии в системах медицинской помощи. Дельфин Пресс. ISBN 978-0-9821442-0-6
- [1] — FDA
- Инструменты и статистика данных о здоровье
