医療でのビッグデータの使用に関する重要な懸念事項とその軽減方法は何ですか?

著者: Roger Morrison
作成日: 28 9月 2021
更新日: 21 六月 2024
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「医療ビッグデータを用いたAI画像解析研究」佐藤 真一 国立情報学研究所コンテンツ科学研究系 教授/医療ビッグデータ研究センター センター長【大学共同利用機関シンポジウム2020】
ビデオ: 「医療ビッグデータを用いたAI画像解析研究」佐藤 真一 国立情報学研究所コンテンツ科学研究系 教授/医療ビッグデータ研究センター センター長【大学共同利用機関シンポジウム2020】

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Q:

医療でのビッグデータの使用に関する重要な懸念事項とその軽減方法は何ですか?


A:

医療の核となるデータの断片化と分散の問題を解決するとともに、患者の個人の健康データの使用に対するアクセス、制御、透明性を改善する必要があります。

巨額の支出にもかかわらず、注目を集めるヘルスケアシステムに新しいテクノロジーを統合しようとする試みで、最近多くの失敗がありました。これらの失敗は、新しい患者データシステムの開発を成功させるには、ヘルスケアシステム内のコアの新しい実装と開発戦略の設計が必要であることを示しています。

学際的なチームを活用するデジタルヘルスイノベーションハブは、新しいビッグデータシステムの統合を成功させるための有望な新しい戦略です。イノベーションハブは、医療システム内の障壁を減らすために協力する適切な技術専門家を集める方法です。

主な懸念事項:

データのキャプチャ方法 (精度、完全性、およびフォーマット方法)複数システム用

軽減する方法: 健康情報の専門家におけるデータガバナンスと整合性の専門知識

汚れたデータ: データが破損し、一貫性がなくなるという懸念があります。

軽減する方法: 機械学習技術を備えた自動スクラブツール

データストレージ: IT部門のセキュリティ、コスト、パフォーマンスの問題。多くのプロバイダーは、量が多いため、データセンターへのコストと影響を管理できません。

軽減する方法: クラウドストレージ。災害復旧にも機敏であると同時に安価です。

データセキュリティ: これは、医療機関にとって最優先事項です。他の多くの脅威の中でも、侵害、ハッキング、ランサムウェアエピソードは、データを脆弱にします。

軽減する方法: 最新のウイルス対策ソフトウェア、ファイアウォール、機密データの暗号化、その他の多要素認証などの簡素化されたセキュリティ手順


データ報告: データを抽出して調べる必要があります。ヘルスケアの報告のほとんどは、規制および品質評価プログラムのために外部のものです。

軽減する方法: プロバイダーは、電子健康記録に組み込まれている資格のあるレジストリとレポートツールを使用できます。

データ共有: EHRの設計および実装方法の根本的な違いにより、組織間でデータを移動することが難しくなり、重要な決定、戦略、および患者のフォローアップに必要な情報が失われる可能性があります。これは最終的に全体的な結果に影響します。

軽減する方法: 開発者がデータを正確かつ安全に共有しやすくするためのパブリックAPIやパートナーシップなどの新しいツールと戦略があります。