AI時代に医療データの品質が重要な理由

効果的な医療データ分析においては、データの品質は主観的なものになります。データから得られる情報の正確性、信頼性、妥当性に影響します。データの品質が悪いと、誤った診断、効果のない治療、患者と医療提供者のリスク増大につながる可能性があります。したがって、データ分析を活用して医療の成果とパフォーマンスを改善したいと考えている医療管理者にとって、主要なデータ品質の問題を特定して解決することは非常に重要です。

データの品質が鍵

主要なデータ品質の問題を特定するための最初のステップは、特定のコンテキストと目標にとってデータ品質が何を意味するかを判断することです。データの品質は、正確性、完全性、一貫性、関連性、整合性などの側面に基づいて評価できます。データ分析の種類と目的に応じて、一部のディメンションが他のディメンションよりも重要になる場合があります。

医療におけるイノベーションにより、医師は患者に対して体系的に優れたケアを提供できるようになっています。医師が他の医師の経験から学ぶにつれ、私たち患者は医療が複雑で必ずしも効果的ではないことに気づきます。個々の医師は患者の治療から学びますが、この情報が他の医師によって治療の改善に利用されることはほとんどありません。

しかし、医療が日常的なケアを学習に利用していないのであれば、医師はどのようなデータを活用して重要な決定を下しているのでしょうか?

ヘルスケアでは主に明示的な方法が使用されます。ランダム化試験は数年にわたって実施され、その結果が分析され、臨床実践にゆっくりと適用されます。治療が安全で効果的かどうかを判断することは可能ですが、治療の選択肢を比較し、どれが最も効果的かを判断するには情報が不十分です。

つまり、このような試験で得られる情報は良いものですが、それだけでは十分ではありません。医療においては、治療をカスタマイズしたり、迅速に学習したりするのに十分なデータが存在しません。

ヘルスケアにおけるデータ品質

医療におけるデータの品質は、医療サービスの支払いコストを決定するのに役立ちます。人工知能 (AI)、データ分析、医療用モノのインターネット (IoMT)、データ視覚化ツールの人気が高まるにつれ、医療におけるデータ品質の重要性を過小評価することはできません。

ヘルスケア業界におけるデータ品質とは、医療機関が収集したデータの以下の特性を指します。

• 正確性: 情報の詳細な入力がすべて正確であり、正しく提示されている場合にのみ、データは正確であるとみなされます。
• 完全性: 完全性とは、プロバイダーによって収集されたすべての情報が記録され、簡単にアクセスできることを意味します。
• 関連性: 収集されたデータが医療の文脈で医療目的で使用される場合、関連性の要因が満たされます。
• 合法性: データの収集、処理、保管、使用がすべての法的要件と基準に準拠していることを意味します。
• 一貫性: データは継続的に更新され、患者の健康状態と医療介入を反映している場合にのみ、一貫性があるとみなされます。
• アクセシビリティ: 医療スタッフが必要な詳細情報に完全にアクセスでき、それを使用して業務を遂行できる場合、アクセシビリティ基準は満たされます。

つまり、さまざまなソリューションから蓄積されたデータの品質は、個人レベルとグローバルレベルの両方で意思決定プロセスに影響を及ぼす可能性があります。収集されたデータに上記のいずれかの属性が欠けていたり、品質が悪い場合、そのような誤ったデータを使用すると、患者、病院、研究者に悪影響を与える可能性があります。

ヘルスケア技術とイノベーション

ヘルスケア業界は、現実世界の看護から学び始めています。インフラストラクチャは常に整備されてきましたが、電子医療記録、人工知能などのテクノロジー、コンピューティング能力などのデータの最近の融合により、学習型医療システムを実現し、予測できる環境が生まれました。

ヘルスケアが日常のケアから学んだことは、データに変換できます。この知識は、各個人の固有の特徴をさらに理解するのに役立ちます。これは、個人の特性によって利用可能な治療オプションの有効性がどのように左右されるかを認識し、個人に合わせたケアを提供するのに役立ちます。

ヘルスケアにおける IT ソリューションの導入は、驚くほど速いペースで進んでいます。これにより、多くの進化するトレンドが生まれ、継続的な進歩と改善がもたらされました。ただし、これらの傾向は近い将来、データ品質管理に影響を及ぼす可能性があります。

しかし、不正確なデータから誤った教訓を引き出すことは、問題であるだけでなく、深刻な懸念事項でもあります。業界はこれらの推奨事項に基づいて決定を下します。これは患者に重大な危害をもたらす可能性があり、証拠の妥当性に対する患者の信頼が揺らぐ可能性があります。

ここでの教訓は明らかです。医療当局が日常的なケアから学ぶには、推奨事項を解釈するのに十分なデータ品質を確保して患者を保護しなければなりません。

新しい IT ソリューションは、高品質の医療データの収集と処理を支援し、医療データ管理に大きな進歩をもたらしています。洞察力と責任を組み合わせることで、患者を保護することに役立ちます。その過程で、データの品質基準と、使用に十分な現実世界の証拠を定義できます。この基準は、医師、保険会社、規制当局などの主要な意思決定者が、現実世界の証拠が医療の標準的な手順に影響を与えるほど信頼できるかどうかを判断することを促す可能性がある。

高品質なデータを使用して運用することで、医療提供者は結果を予測し、患者の転帰が悪くなる可能性のある状況を回避する能力が向上します。また、病院の運営や人事管理の改善にも役立ちます。データ標準の品質は、正確性、完全性、追跡可能性の測定にさらに役立ちます。

要約する

今日、学習型医療システムでは、現実世界の証拠に基づいて治療が決定されることはほとんどありません。あらゆる治療の決定は過去の経験によって影響を受けます。正確性、完全性、追跡可能性を厳密に重視しないと、重大なリスクが存在する可能性があります。ヘルスケアの証拠を生成するすべての企業が、高品質のデータを使用したり、データの品質を測定したりしているわけではありません。質の低い証拠に基づくデータに依存すると、悲惨な結果を招く可能性があります。

しかし、ヘルスケアには明るい未来への希望があります。

医療機関は、最も信頼性の高い医療データから学ぶために最新のテクノロジーを採用しています。ただし、この場合、データの品質が最も重要になります。

学習型医療システムへの移行は、医療業界にとってこれまで以上に重要になっています。電子健康データ、コンピューティング能力、人工知能 (AI) の利用可能性は変革をもたらすでしょう。しかし、医療従事者にとって、高品質のデータと低品質のデータを区別し、正しい教訓を学ぶことも同様に重要です。