GIS データを使用して医療を向上させる

この記事をお届けしたのは メリッサ. Health Data Compass が国勢調査、標高、高度のデータセットをどのように利用して、ヘルスケア研究の深い洞察を得ているかをご覧ください。

今日の医学研究者は、臨床医が患者の診断、治療、転帰を着実に改善するのに役立つ、かつてないほど優れたリソースを備えたデータで武装しています。 人体に関連するデータを超えて、生活条件、国勢調査のコーディング、地理的および人口統計学的特性などの外的要因に関する洞察にアクセスすることも違いを生みます。 高度または高度は新生児の小耳症に影響を与えますか? 医師はこれらの要因を理論化し、データに簡単にアクセスして仮説の妥当性を判断できるようになりました。

チャレンジ

  • Health Data Compass は、常に多くの研究プロジェクトをサポートしています
  • 主任研究者の関心のある研究変数は、多様で関連性がない可能性がある
  • クリーンで正確な標準化されたデータを調達することは困難です。 研究の要求に応えるためにデータを強化するには、洗練されたツールと専門知識が必要です
  • 標高と高度は新生児の小耳症の発生に影響しますか? この医師の理論には、研究仮説に有意義に答える追加データが必要でした
  • データ チェーンのすべてのポイントで HIPAA コンプライアンスを適用し、保護された医療情報のプライバシーとセキュリティを確保する必要があります。

ソリューション

  • Melissa のきめの細かいツールにより、高度と高度のデータを患者の記録とシームレスに統合することができました
  • キー識別子を含む「ファインダー ファイル」は、データのクリーンさとフォーマットされたレコードとの適切な位置合わせを保証するのに役立ちました
  • データはマルチソースで一貫して利用可能であり、ETL プロセスを通じて Health Data Compass エンタープライズ データ ウェアハウスに合成されます。

利益

  • 高度と高度のデータ拡張機能を含めることで、Compass パートナーは簡単にデータをクエリし、詳細な結果を分析できます
  • 強化されたデータにより、研究者はこれまで考慮されていなかった問題に対処できます
  • データ拡張は、コンパスのデータ使用契約に準拠して提供され、プライバシーとセキュリティに関する HIPAA および HITECH 規制にエンドツーエンドで準拠しています。
  • 標準化により、欠落しているデータ レコードや、臨床医が現場でデータを入力する方法の不一致が解決されるため、データの全体的な品質が向上します。
  • データを適用する新しい機会が間近に迫っている

顧客: Health Data Compass

Health Data Compass は、企業の健康データ ウェアハウスであり、電子カルテ、プロバイダーの課金データ、およびオミクス データからの患者データを統合して、パートナーに高度な健康データ分析を提供します。 コロラド大学アンシュッツ メディカル キャンパスのコロラド個別化医療センター (CCPM) によって維持されている Compass は、UCHealth 病院、チルドレンズ ホスピタル コロラド、およびコロラド大学医学部の医師グループによって資金提供を受け、患者データを収集しています。 Compass は、キャンパスで行われる研究のデータ管理者および誠実な仲介者としての役割を果たし、充実した単一ソースのデータ レコードを作成します。 データ配信は、セルフサービスの匿名化されたコホート分析から、高度な分析に適した完全に識別されたラインレベルのデータセットまで、さまざまなオプションを通じてパートナーにアクセスできます。 Compass のクラウド分析インフラストラクチャにより、バイオインフォマティクスの統計と視覚化、自然言語処理などの高度な分析要件に対応するために必要な計算環境をパートナーが利用できるようになります。

課題: より広い研究用途のために患者データを改善する

Health Data Compass は伝統的に主任研究員が主導するプロジェクトを引き受けます。つまり、キャンパスの教員とミーティングを行い、プロジェクトのニーズと、特定の研究課題に答えるために必要な変数を特定します。 変数が定義されると、チームはデータを抽出して報告し、助成金を検討するための分析用の最終的なデータ製品を作成します。

Compass によって収集されたデータは、構造化データと非構造化データがさまざまなデータベース タイプを通過して、ますます簡潔にテーブルに統合された後、EPIC のリレーショナル データベースである Caboodle に最初に存在します。 その後、このデータは Google Cloud Platform にコピーされ、Compass の分析インフラストラクチャ サービスを介してパートナーが使用できるようになります。 その後のデータ ウェアハウスは、Compass のさまざまなドメイン全体で患者データを接続する機能の基盤です。

Melissa による補足的なデータ拡張は、一般的に Compass データに適用され、研究プロセスにとってより有意義なものになるのに役立ちます。 Health Data Compass の Data Delivery Projects Manager であるタッカー パットン (Tacker Patton) 氏は、次のように述べています。 . 「メリッサは、患者情報を強化するという私たちの使命を広くサポートし、キャンパス全体でより広範な研究需要に応える能力を強化します。」

この場合、ICU の医師のグループは、新生児の小耳症の発症に対する標高と高度の潜在的な影響に関心を持っていました。 小耳症は先天的な異常で、子供の外耳が未発達または奇形で生まれます。 大学の医療施設と自分の診療所での観察に基づいて、これらの臨床医は仮説を立て、その分析に Compass データを適用したいと考えました。 Compass チームは、電子医療記録 (EMR) データと共に、補足的な標高と高度のデータを含むデータセットの開発を任されました。

解決策: 高度と高度のデータを患者の記録とシームレスに統合

Health Data Compass のスタッフには、エンジニアリングとデータ配信のチームが含まれており、その後、ヘルスケア アナリストと開発者に大別されます。 アナリストは、小耳症の研究変数を定義し、研究の質問に有意義に答えるために必要なデータ ソースを特定するのに役立ちました。

「追加のデータ ソースを探す必要があるのは、キャンパスでの必要性です」と Patton 氏は付け加えました。 「Melissa では、優先的に価値のあるデータセットを手元の研究に統合できる、きめの細かいデータ ツールによってサポートされる幅広い専門知識を見つけました。」

Melissa は、同社のマルチソースの公開および独自のデータセットと、グローバルな住所の検証と拡張に関する深い専門知識から得られた、標高と高度のデータに関する追加情報を提供しました。 Melissa のデータ品質および強化ツールは、堅牢な消費者データをさまざまなサードパーティ データセットと組み合わせて、データ プロファイルのギャップを埋め、顧客の完全な単一ビューを提供するアイデンティティ クロスマッチングを研究者に提供します。

変数は、コロラド州の特定の地理的地域で生まれた 2 歳未満の子供、潜在的な併存疾患の存在、および性別などの要因に焦点を当てた、患者コホートの一連の包含および除外基準に及びました。 標高と高度のデータと組み合わせて、生データは ETL (抽出、変換、読み込み) 統合プロセスによって合成され、Compass データ ウェアハウスに取り込まれました。 Compass チームは、患者の人口統計表としてフォーマットされた、必要なすべてのデータを取得するための SQL コードを開発しました。 この構造化されたサブセットは、さまざまな標高と高度の統計学者の比較分析によってサポートされ、主任研究員に提供されました。

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Melissa の Global Address Database (GAD) は、包括的なマスター住所情報と、緯度/経度座標、標高、高度などの地理データを提供します。 上の画像は、デンバー郡の 469,067 の住所ポイントから利用可能な 4 つの住所の鳥瞰図を示しています。 2 番目の画像は、4 つの住所それぞれの標高プロファイルを示しています。

利点: より良いデータは、より深い研究に命を吹き込みます

Melissa から提供された高度と高度のデータを含めることで、Compass は、選択した診療所の高度または患者の住居の高度に基づいて患者データを照会できます。 データは、ある高度と別の高度のはるかに小さな層に分割できるため、主任研究員がさまざまな高度グループでの小耳症の有病率を効率的に比較できます。

「小耳症の研究は、Melissa のデータ強化が研究の完了にいかに重要であったかを示す良い例です。 彼らのデータにより、これまでできなかった方法で研究プロジェクトを遂行することができます」と Patton は付け加えました。 「また、Melissa のツールとサービスによって、データの全体的な品質が向上することもわかりました。現場の臨床医が患者データをリアルタイムで入力する方法に基づいて、情報が欠落していたり​​、バリエーションがあることが多い電子医療記録を修正、完成、標準化しています。 」

コラボレーションを通じて、Melissa のデータは Compass データとシームレスに接続されます。 データは「ファインダー ファイル」と共有されます。このファイルには、レコードが既存のフォーマットと一致するようにするために使用される識別可能な情報のリストが含まれています。 これらの識別子は、患者の記録や会員番号、電話番号、社会保障番号などのフィールドです。 識別子は、患者データがレコードごとに一致することを確認するための最もスマートな方法ですが、医療データの機密性も示しています。 Melissa は、保護された健康情報をサポートするセキュリティ要件を満たしています。これは、データが理想的な研究価値のために強化されている場合でも、コンプライアンス規制を満たす上で重要な要素です。 Melissa は、HIPAA および HITECH の法律で概説されているすべてのデータ セキュリティ基準に従い、Compass とのデータ使用および共有契約で要求されるデータ セキュリティとプライバシーを保護します。

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メリッサはまた、疾病対策センター (CDC) と協力してワクチンの有効性を検証するビジョン プログラムなど、追加のデータ強化で Compass をサポートしています。 Compass は、隔週で CDC チームとデータを共有し、ワクチンの有効性を反映するダッシュボードを構築するために選択された 10 のサイトの 1 つです。 Melissa は、このプロジェクトの一環として、国勢調査地区のデータ、地理情報、および患者の人口統計を提供しています。

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