Ποιες είναι οι βασικές ανησυχίες σχετικά με τη χρήση μεγάλων δεδομένων στην υγειονομική περίθαλψη και πώς μπορούν να μετριαστούν;

Συγγραφέας: Roger Morrison
Ημερομηνία Δημιουργίας: 28 Σεπτέμβριος 2021
Ημερομηνία Ενημέρωσης: 21 Ιούνιος 2024
Anonim
Ποιες είναι οι βασικές ανησυχίες σχετικά με τη χρήση μεγάλων δεδομένων στην υγειονομική περίθαλψη και πώς μπορούν να μετριαστούν; - Τεχνολογία
Ποιες είναι οι βασικές ανησυχίες σχετικά με τη χρήση μεγάλων δεδομένων στην υγειονομική περίθαλψη και πώς μπορούν να μετριαστούν; - Τεχνολογία

Περιεχόμενο

Ερ:

Ποιες είναι οι βασικές ανησυχίες σχετικά με τη χρήση μεγάλων δεδομένων στην υγειονομική περίθαλψη και πώς μπορούν να μετριαστούν;


ΕΝΑ:

Πρέπει να λύσουμε τα βασικά προβλήματα κατακερματισμού και διασποράς των δεδομένων για την υγειονομική περίθαλψη, καθώς και να προσφέρουμε στους ασθενείς βελτιωμένη πρόσβαση, έλεγχο και διαφάνεια για τη χρήση των προσωπικών τους δεδομένων υγείας.

Έχουμε δει πολλές πρόσφατες αποτυχίες στις προσπάθειες ενσωμάτωσης της νέας τεχνολογίας σε συστήματα υψηλού προφίλ υγείας και παρά τις τεράστιες δαπάνες. Αυτές οι αποτυχίες δείχνουν ότι η επιτυχής ανάπτυξη νέων συστημάτων δεδομένων ασθενών θα απαιτήσει το σχεδιασμό βασικών νέων στρατηγικών εφαρμογής και ανάπτυξης στα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης.

Οι ψηφιακοί κόμβοι καινοτομίας για την υγεία που εκμεταλλεύονται τις πολυεπιστημονικές ομάδες αποτελούν μια πολλά υποσχόμενη νέα στρατηγική για την επιτυχή ολοκλήρωση νέων μεγάλων συστημάτων δεδομένων.Οι κόμβοι καινοτομίας είναι ένας τρόπος να συγκεντρωθούν οι εμπειρογνώμονες της σωστής τεχνολογίας που εργάζονται μαζί για να μειώσουν τα εμπόδια στο πλαίσιο του συστήματος υγειονομικής περίθαλψης.


Βασικές ανησυχίες:

Πώς συλλέγονται τα δεδομένα (ακρίβεια, πλήρης και μορφοποιημένη) για πολλά συστήματα

Πώς να μετριάσετε: Διακυβέρνηση δεδομένων και εμπειρογνωμοσύνη ακεραιότητας σε ειδικούς σε θέματα υγείας

Βρώμικα δεδομένα: Υπάρχει ανησυχία ότι τα δεδομένα θα είναι αλλοιωμένα, ασυνεπή.

Πώς να μετριάσετε: Αυτόματα εργαλεία καθαρισμού με τεχνικές εκμάθησης μηχανών

Αποθήκευση δεδομένων: Θέματα ασφάλειας, κόστους και απόδοσης για τα τμήματα πληροφορικής. Με τον όγκο, πολλοί πάροχοι δεν είναι σε θέση να διαχειριστούν το κόστος και τις επιπτώσεις στα κέντρα δεδομένων.

Πώς να μετριάσετε: Cloud αποθήκευσης, η οποία είναι τόσο ευκίνητη για την ανάκτηση καταστροφών, αλλά και λιγότερο δαπανηρή

Ασφάλεια δεδομένων: Αυτή είναι η πρώτη προτεραιότητα για τους οργανισμούς υγειονομικής περίθαλψης. Οι παραβιάσεις, τα hackings και τα επεισόδια ransomware, μεταξύ πολλών άλλων απειλών, καθιστούν τα δεδομένα ευάλωτα.


Πώς να μετριάσετε: Απλοποιημένες διαδικασίες ασφαλείας, όπως ενημερωμένο λογισμικό προστασίας από ιούς, τείχη προστασίας, κρυπτογράφηση ευαίσθητων δεδομένων και άλλοι έλεγχοι ταυτότητας πολλαπλών παραγόντων

Αναφορά στοιχείων: Τα δεδομένα πρέπει να εξαχθούν και να εξεταστούν. Οι περισσότερες αναφορές στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης είναι εξωτερικές λόγω κανονιστικών προγραμμάτων και προγραμμάτων αξιολόγησης της ποιότητας.

Πώς να μετριάσετε: Οι πάροχοι μπορούν να χρησιμοποιούν αναγνωρισμένα μητρώα και εργαλεία αναφοράς ενσωματωμένα στα ηλεκτρονικά τους αρχεία υγείας.

Κοινή χρήση δεδομένων: Οι θεμελιώδεις διαφορές στον τρόπο με τον οποίο σχεδιάζονται και υλοποιούνται τα ΕΗΠ μπορεί να δυσχεράνουν τη μεταφορά δεδομένων μεταξύ των οργανισμών, γεγονός που μπορεί να αφήσει πληροφορίες που είναι απαραίτητες για τις βασικές αποφάσεις, τις στρατηγικές και την παρακολούθηση των ασθενών. Αυτό επηρεάζει τελικά τα συνολικά αποτελέσματα.

Πώς να μετριάσετε: Υπάρχουν νέα εργαλεία και στρατηγικές όπως τα δημόσια API και οι εταιρικές σχέσεις για να διευκολύνουν τους προγραμματιστές να μοιράζονται τα δεδομένα με ακρίβεια και ασφάλεια.