Информатика общественного здравоохранения - Public health informatics

Информатика общественного здравоохранения был определен как систематическое применение информации и Информатика и технологии для здравоохранение практика, исследования и обучение. Это один из поддоменов информатика здоровья.

Определение

Информатика общественного здравоохранения определяется как использование компьютеров, клинических руководств, коммуникационных и информационных систем, которые применимы к подавляющему большинству областей общественного здравоохранения, связанных профессий, таких как медсестринское дело, клиническая / больничная помощь / общественное здравоохранение и медицинские исследования.[1]

Соединенные Штаты

В развитых странах, таких как Соединенные Штаты, информатикой общественного здравоохранения занимаются отдельные лица в агентствах 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.

На федеральном Центры по контролю и профилактике заболеваний в штатах США, таких как Атланта, Джорджия, Офис программы по надзору за общественным здравоохранением и информатике (PHSIPO) фокусируется на улучшении состояния информатики и применяет цифровые информационные технологии для помощи в обнаружении и лечении 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 государственные департаменты здравоохранения и окружные или волостные отделы здравоохранения. В государственном департаменте здравоохранения деятельность может включать: сбор и хранение жизненные показатели (записи о рождении и смерти); сбор отчетов о случаях инфекционных заболеваний от врачей, больниц и лабораторий, используемых для эпиднадзора за инфекционными заболеваниями; отображение статистики и тенденций инфекционных заболеваний; сбор информации о детской иммунизации и скрининге на свинец; ежедневный сбор и анализ данных отделения неотложной помощи для раннего обнаружения биологических угроз; сбор информации о возможностях больниц для планирования ответных действий в случае возникновения чрезвычайных ситуаций. Каждый из этих видов деятельности представляет собой проблему обработки информации.

Сбор данных общественного здравоохранения

(TODO: описать DOS / настольные системы, предоставляемые CDC, такие как TIMSS (TB), STDMIS (болезни, передаваемые половым путем); Epi-Info для эпидемиологических исследований и другие)

С момента появления Всемирной паутины учреждения общественного здравоохранения, располагающие достаточными ресурсами информационных технологий, переходят на сбор публичных данные о здоровье и, в последнее время, к автоматическому обмену той же информацией. Примерно с 2000 по 2005 годы Центры по контролю и профилактике заболеваний при Национальная система электронного наблюдения за заболеваниями (NEDSS), построил и бесплатно предоставил штатам комплексную систему отчетности на основе Интернета и сообщений, которая называется Базовая система NEDSS (NBS). Из-за ограниченного финансирования и нецелесообразности создания вотчинных систем только несколько штатов и крупных округов создали свои собственные версии электронных систем наблюдения за заболеваниями, например, Пенсильванской. ПА-НЕДСС. Они не предоставляют своевременных услуг полного уведомления об отсутствии завещания, что приводит к увеличению показателей заболеваемости по сравнению с федеральным продуктом NEDSS.

Для обеспечения функциональной совместимости CDC поощряет публичное внедрение данные о здоровье обмен несколькими стандартными словарями и форматами сообщений из мира здравоохранения. Наиболее заметными из них являются: Уровень здоровья 7 (HL7) стандарты обмена сообщениями о здравоохранении; то LOINC система кодирования информации о лабораторных испытаниях и результатах; и Систематизированная номенклатура медицины (SNOMED) словарь концепций здравоохранения.

Примерно с 2005 года CDC продвигает идею Информационной сети общественного здравоохранения для облегчения передачи данных от различных партнеров в отрасли здравоохранения и других местах (больницы, клинические и экологические лаборатории, врачебные кабинеты, аптеки) в местные органы здравоохранения. , затем в государственные органы здравоохранения, а затем в CDC. На каждом этапе объект должен иметь возможность получать данные, хранить их, соответствующим образом агрегировать и передавать на следующий уровень. Типичным примером могут служить данные об инфекционных заболеваниях, которые по закону больницы, лаборатории и врачи обязаны сообщать местным органам здравоохранения; местные органы здравоохранения должны подчиняться своему государственному департаменту здравоохранения; и о которых государства должны сообщать в сводной форме CDC. Среди прочего, CDC публикует Еженедельный отчет о заболеваемости и смертности (MMWR) на основе этих данных, систематически собираемых по всей территории Соединенных Штатов.

Основные проблемы в сборе публичных данные о здоровье это: осознание необходимости сообщать данные; нехватка ресурсов ни у репортера, ни у коллекционера; отсутствие взаимодействия форматов обмена данными, которое может быть чисто синтаксическим или семантическим; различия в требованиях к отчетности по штатам, территориям и местностям.

Информатику общественного здравоохранения можно разделить на три категории.

Изучите модели различных систем

Первая категория - открытие и изучение моделей сложных систем, таких как передача болезней. Это можно сделать с помощью различных типов сбора данных, таких как опросы в больницах или электронные опросы, представленные в организацию (например, CDC). Информацию о показателях передачи или заболеваемости / эпиднадзоре можно получить через правительственные организации, такие как CDC, или глобальные организации, такие как ВОЗ. Можно посмотреть не только на передачу / скорость передачи болезней. Информатика общественного здравоохранения также может помочь в изучении людей с / без медицинской страховки и тарифов, по которым они обращаются к врачу. До появления Интернета данные об общественном здравоохранении в Соединенных Штатах, как и другие данные о здравоохранении и бизнесе, собирались на бумажных формах и централизованно хранились в соответствующем агентстве общественного здравоохранения. Если данные должны были быть компьютеризированы, они требовали отдельного процесса ввода данных, хранились в файлах различных форматов дня и анализировались мэйнфреймами с использованием стандартной пакетной обработки.[2]

Хранение данных общественного здравоохранения

Вторая категория - это поиск способов повышения эффективности различных систем здравоохранения. Это делается с помощью различных методов сбора, хранения данных и того, как данные используются для улучшения текущих проблем со здоровьем. Чтобы все было стандартизировано, словарь и использование слов должны быть единообразными во всех системах. Поиск новых способов связи и обмена новыми данными с существующими системами важен для поддержания всего в актуальном состоянии.[2]

То же самое и с хранением данных общественного здравоохранения управление данными вопросы, как и в других отраслях. И, как и в других отраслях, детали того, как возникают эти проблемы, зависят от характера обрабатываемых данных.

Из-за сложности и изменчивости данных общественного здравоохранения, как и данных здравоохранения в целом, проблема моделирование данных представляет собой особую проблему. В то время как поколение назад плоские наборы данных для статистического анализа были нормой, сегодняшние требования к функциональной совместимости и интегрированным наборам данных на предприятии общественного здравоохранения требуют большей сложности. В реляционная база данных становится 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 HL7 с Справочная информационная модель (RIM) или CDC Логическая модель данных общественного здравоохранения а также упрощенные, специальные модели, которые необученные практикующие врачи придумывают и чувствуют себя способными работать.

Из-за изменчивости данных, поступающих в юрисдикции общественного здравоохранения, обеспечение качества данных также является серьезной проблемой.

Анализ данных общественного здравоохранения

Наконец, последнюю категорию можно рассматривать как поддержку и обогащение 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, медицинским картам из больницы, или доступ к публичной информации (CDC) о показателях заболеваемости / передаче. Также необходимо найти новые алгоритмы, которые будут быстро и эффективно сортировать большие объемы данных.[2]

Необходимость извлечения полезной информации об общественном здравоохранении из большого количества доступных данных требует, чтобы специалист по информатике общественного здравоохранения был знаком с рядом инструментов анализа, начиная от бизнес-аналитика инструменты для создания стандартных или специальных отчетов, сложные инструменты статистического анализа, такие как DAP /SAS и PSPP /SPSS, к Географические информационные системы (ГИС), чтобы выявить географические аспекты тенденций в области общественного здравоохранения. Такой анализ обычно требует методов, которые должным образом обеспечивают конфиденциальность данных о состоянии здоровья. Один из подходов - отделить индивидуально идентифицируемые переменные данных от остальных.[3]

Приложения в надзоре за здоровьем и эпидемиологии

Есть несколько организаций, которые предоставляют полезную информацию для тех профессионалов, которые хотят более активно заниматься информатикой общественного здравоохранения. Например, Американская ассоциация медицинской информатики (AMIA). AMIA предназначена для специалистов, занимающихся здравоохранением, информатикой, биомедицинскими исследованиями, включая врачей, ученых, исследователей и студентов. Основные цели AMIA - перейти от «скамейки к больнице», помочь улучшить воздействие инноваций в области здравоохранения и продвинуть вперед область информатики общественного здравоохранения. Они проводят ежегодные конференции, онлайн-классы и вебинары, которые бесплатны для их участников. Существует также специальный центр карьеры для специалистов в области биомедицины и информатики здоровья.[1]

Предлагается множество рабочих мест или стипендий в области информатики общественного здравоохранения. CDC (Центр контроля заболеваний) предлагает различные программы стипендий, в то время как несколько колледжей / компаний предлагают программы на получение степени или обучение в этой области.[4]

Для получения дополнительной информации по этим темам перейдите по ссылкам ниже:

http://www.jhsph.edu/departments/health-policy-and-management/certificates/public-health-informatics/what-is-health-informatics.html

https://web.archive.org/web/20150406033743/http://www.phii.org/what-we-do

Аналитика социальных сетей

С конца 2000-х годов данные с сайтов социальных сетей, таких как Twitter и Facebook, а также поисковые системы, такие как Google и Bing, широко используются для выявления тенденций в области общественного здравоохранения.[5]

Рекомендации

  1. ^ а б http://www.jhsph.edu/departments/health-policy-and-management/certificates/public-health-informatics/what-is-health-informatics.html. Отсутствует или пусто | название = (помощь)
  2. ^ а б c https://www.cdc.gov/mmwr/preview/mmwrhtml/su6103a5.htm?s_cid=su6103a5_x. Отсутствует или пусто | название = (помощь)
  3. ^ Мазумдар С., Конингс П., Хьюетт М. и др. (2014). «Защита конфиденциальности индивидуальных электронных карт пациентов общей практики для геопространственных эпидемиологических исследований». Журнал общественного здравоохранения Австралии и Новой Зеландии. 38 (6): 548–552. Дои:10.1111/1753-6405.12262. HDL:1885/76167. PMID  25308525. http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1753-6405.12262/full
  4. ^ http://www.phii.org/what-we-do. Отсутствует или пусто | название = (помощь)
  5. ^ Айерс, Джон В .; Альтхаус, Бенджамин М .; Дредзе, Марк (2014-04-09). «Может ли поведенческая медицина возглавить революцию веб-данных?». JAMA. 311 (14): 1399–1400. Дои:10.1001 / jama.2014.1505. ISSN  0098-7484. ЧВК  4670613. PMID  24577162.