ഡാറ്റ ലൈഫ് സൈക്കിൾ വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളമുള്ള ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് പ്രോജക്റ്റുകളെ നയിക്കുന്നു, ആരോഗ്യസംരക്ഷണവും ഇതിന് അപവാദമല്ല. ഹെൽത്ത് കെയർ പങ്കാളികൾക്ക് അവരുടെ അനലിറ്റിക്സ് സംരംഭങ്ങൾ വിജയിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ ഉത്പാദനം, ശേഖരണം, പ്രോസസ്സിംഗ്, സംഭരണം, മാനേജ്മെന്റ്, വിശകലനം, വിഷ്വലൈസേഷൻ, വ്യാഖ്യാനം, ഡിസ്പോസൽ എന്നീ ചക്രത്തിലെ ഓരോ ഘട്ടങ്ങളെക്കുറിച്ചും ഉറച്ച ധാരണ ഉണ്ടായിരിക്കണം.

ഡാറ്റാ ഉത്പാദനം, ശേഖരണം, പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ എന്നിവ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്ത ആദ്യത്തേതിന് ശേഷം ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റ ലൈഫ് സൈക്കിളിനായി സമർപ്പിച്ച ഒരു പരമ്പരയിലെ രണ്ടാമത്തെ ഗഡുവാണിത്.

ഇവിടെ, ഹെൽത്ത്ഐടി അനാലിറ്റിക്സ് ഡാറ്റ സംഭരണം, മാനേജുമെന്റ്, വിശകലനം എന്നിവയിലേക്ക് കടക്കും.

ഡാറ്റ സംഭരണം

ഇന്റർനാഷണൽ ബിസിനസ് മെഷീൻസ് കോർപ്പറേഷൻ (ഐബിഎം) പറയുന്നതനുസരിച്ച്, ഡാറ്റ സംഭരണം “നിലവിലുള്ള അല്ലെങ്കിൽ ഭാവി പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി ഡിജിറ്റൽ വിവരങ്ങൾ റെക്കോർഡുചെയ്യുകയും സംരക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന മാഗ്നറ്റിക്, ഒപ്റ്റിക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ മെക്കാനിക്കൽ മീഡിയ” ആണ്.

ഡാറ്റ സംഭരണത്തിൽ ടെർമിനലുകൾ എന്നും വിളിക്കുന്ന കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു, ഇത് ഒരു സംഭരണ ഉപകരണത്തിലേക്ക് നേരിട്ട് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു നെറ്റ് വർക്ക് വഴി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ചട്ടക്കൂടിന് കീഴിൽ, ഒരു ഉപയോക്താവിന് ഡാറ്റാ സംഭരണ ഉപകരണങ്ങളിൽ കൈവശമുള്ള ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യാനും സംഭരിക്കാനും ഒരു ടെർമിനലിന് നിർദ്ദേശം നൽകാൻ കഴിയും.

ഡാറ്റ സംഭരണത്തിന് രണ്ട് അടിസ്ഥാന ഘടകങ്ങളുണ്ട്: ഡാറ്റ റെക്കോർഡുചെയ്യുന്ന രൂപവും ആ ഡാറ്റ സംഭരിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉപകരണവും.

ഡാറ്റ സംഭരണത്തിന്റെ മൂന്ന് പ്രധാന രൂപങ്ങളുണ്ട്: ഫയൽ, ബ്ലോക്ക്, ഒബ്ജക്റ്റ്.

വ്യക്തിപരവും തൊഴിൽപരവുമായ ക്രമീകരണങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സാധാരണ ഡാറ്റ സംഭരണ രൂപമായതിനാൽ മിക്ക സാധാരണക്കാർക്കും പരിചിതമായ രൂപമാണ് ഫയൽ സ്റ്റോറേജ്. ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിനും സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനും ഫയൽ സംഭരണം ഒരു ശ്രേണിപരമായ സംഭരണ രീതി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. ശ്രേണിയിൽ, ഡാറ്റ ഫയലുകളിൽ സംഭരിക്കുകയും ഫോൾഡറുകളായി ക്രമീകരിക്കുകയും ഡയറക്ടറികൾക്കും സബ് ഡയറക്റ്ററികൾക്കും കീഴിൽ കൂടുതൽ തരംതിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഡാറ്റ സംഭരണത്തിന്റെ അടുത്ത രൂപം ബ്ലോക്ക് സ്റ്റോറേജാണ്, ഇത് പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, ബ്ലോക്കുകളിൽ ഡാറ്റ സംഭരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഈ ബ്ലോക്കുകൾ പ്രത്യേക എന്റിറ്റികളായി സംഭരിച്ചിരിക്കുന്നു, ഓരോന്നിനും ഒരു സവിശേഷ ഐഡന്റിഫയർ നൽകിയിരിക്കുന്നു. ഇത്തരത്തിലുള്ള സംഭരണം വിശ്വസനീയവും കാര്യക്ഷമവുമായ ഡാറ്റ കൈമാറ്റത്തിന് മുൻഗണന നൽകുന്നു.

ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത് വലിയ അളവിൽ ഘടനാരഹിതമായ വിവരങ്ങൾക്ക് ഒരു ഡാറ്റ സംഭരണ ആർക്കിടെക്ചർ നൽകാനാണ്. ഈ ഫോമിൽ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ഡാറ്റ ഒന്നുകിൽ ഒരു പരമ്പരാഗത റിലേഷണൽ ഡാറ്റാബേസിന്റെ പാരാമീറ്ററുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല – ഇത് കോളങ്ങളും വരികളും ഉപയോഗിക്കുന്നു – അല്ലെങ്കിൽ ആ പാരാമീറ്ററുകൾക്ക് അനുയോജ്യമായി സംഘടിപ്പിക്കാൻ കഴിയില്ല.

സെൻസറുകൾ, ഇമെയിലുകൾ, ഫോട്ടോകൾ, വീഡിയോകൾ, ഓഡിയോ ഫയലുകൾ, വെബ് പേജുകൾ, മറ്റ് വാചകപരമോ അല്ലാത്തതോ ആയ ഡാറ്റ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ പലപ്പോഴും ഈ രൂപത്തിൽ സംഭരിക്കപ്പെടുന്നു.

രണ്ട് പ്രധാന ഡാറ്റ സംഭരണ ഉപകരണ തരങ്ങൾ ഏറ്റവും സാധാരണമാണ്: ഡയറക്ട് ഏരിയ സ്റ്റോറേജ്, നെറ്റ്വർക്ക് അധിഷ്ഠിത സംഭരണം.

ഡയറക്ട് ഏരിയ സ്റ്റോറേജ്, അല്ലെങ്കിൽ ഡയറക്ട്-അറ്റാച്ചഡ് സ്റ്റോറേജ് (DAS), ടെർമിനലുമായി നേരിട്ട് ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന അല്ലെങ്കിൽ അത് ആക്സസ് ചെയ്യുന്ന സമീപസ്ഥമായ സംഭരണത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഫ്ലാഷ് ഡ്രൈവുകൾ, സോളിഡ് സ്റ്റേറ്റ് ഡ്രൈവുകൾ (എസ്എസ്ഡി), ഹാർഡ് ഡിസ്ക് ഡ്രൈവുകൾ (എച്ച്ഡിഡികൾ) എന്നിവ നേരിട്ടുള്ള ഏരിയ സ്റ്റോറേജിന്റെ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്.

നെറ്റ് വർക്ക് അധിഷ്ഠിത സംഭരണ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് ഒരു നെറ്റ് വർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് സംഭരിച്ച ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ ഒന്നിലധികം ടെർമിനലുകളെ പ്രാപ്തമാക്കാൻ കഴിയും. ഓഫ്-സൈറ്റ് സംഭരണ ശേഷി കാരണം ഈ സമീപനം ഡയറക്ട് ഏരിയ സ്റ്റോറേജിനേക്കാൾ മികച്ചതായിരിക്കും, ഇത് മെച്ചപ്പെട്ട ഡാറ്റ പരിരക്ഷയും ബാക്കപ്പ് കഴിവുകളും നൽകും. ഡാറ്റ പങ്കിടലിനും സഹകരണത്തിനും ഈ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

ആരോഗ്യ ഡാറ്റ സംഭരണ ഓപ്ഷനുകൾ സാധാരണയായി ഓൺ-പ്രിമിസസ്, ക്ലൗഡ് അല്ലെങ്കിൽ ഹൈബ്രിഡ് എന്നിങ്ങനെ തരംതിരിച്ചിരിക്കുന്നു.

ഗാർട്ട്നറിൽ നിന്നുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ അനുസരിച്ച് ഹെൽത്ത് കെയർ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ക്ലൗഡ് സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ കൂടുതൽ നിക്ഷേപം നടത്തുന്നു.

കഴിഞ്ഞ കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി ആരോഗ്യ വിവര സാങ്കേതികവിദ്യയുടെയും (ഐടി) ഡിജിറ്റൽ ഡാറ്റയുടെയും ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വളർച്ച ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് സ്വീകരിക്കാൻ പ്രേരിപ്പിച്ചു, എന്നാൽ ഈ ഉപകരണങ്ങളിലൊന്ന് വിന്യസിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ആരോഗ്യസംരക്ഷണ പങ്കാളികൾ അവരുടെ സ്ഥാപനത്തിന് അനുയോജ്യമാണോ എന്ന് വിലയിരുത്തേണ്ടതുണ്ട്.

മികച്ച ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റ സംഭരണ ഓപ്ഷൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന്, ഓർഗനൈസേഷനുകൾ അവരുടെ നിലവിലെ ആരോഗ്യ ഐടി ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറും ഭാവി ഡാറ്റ ആവശ്യങ്ങളും പരിഗണിക്കണം. ഏത് തരം ഡാറ്റയാണ് സംഭരിക്കുന്നത്, ആ ഡാറ്റ എവിടെ, എങ്ങനെ സംഭരിക്കപ്പെടും, ഭാവി ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി അളക്കാനുള്ള സംഭരണ പരിഹാരത്തിന്റെ കഴിവ് എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പരിഗണനകൾ പങ്കാളികൾക്ക് ആരംഭിക്കാൻ ഒരു സ്ഥലം നൽകും.

നിലവിലുള്ള ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ പരമാവധി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ പങ്കാളികളെ സഹായിക്കാനും വിർച്വലൈസേഷൻ ടൂളുകൾക്ക് കഴിയും.

എന്നിരുന്നാലും, ഈ ഡാറ്റ സംഭരണ ഉപകരണങ്ങളിൽ ഏതെങ്കിലും വിന്യസിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർ സ്വകാര്യത, സുരക്ഷ, സ്കെയിലബിലിറ്റി, ചെലവ് തുടങ്ങിയ പരിമിതികളും വെല്ലുവിളികളും പരിഗണിക്കണം. ക്ലൗഡ് സംഭരണത്തിലെ തകരാറുകൾ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാക്കും,

ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജ്, ബ്ലോക്ക്ചെയിൻ തുടങ്ങിയ പരിഹാരങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നത് ചില പരിമിതികളെയും വെല്ലുവിളികളെയും മറികടക്കാൻ സഹായിക്കുമെന്ന് 2021 ൽ ഹെൽത്ത് കെയറിലെ ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് എന്നിവയിലെ വിദഗ്ധർ പറയുന്നു.

ഡാറ്റ സംഭരണം എന്ന ആശയം ഡാറ്റാ മാനേജുമെന്റുമായി അടുത്ത് ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ മാനേജുമെന്റ്

നാഷണൽ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് ഹെൽത്ത് (എൻഐഎച്ച്) പറയുന്നതനുസരിച്ച്, ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും വിശ്വസനീയവും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ മാനേജുമെന്റിൽ “സാധൂകരിക്കുക, സംഘടിപ്പിക്കുക, പരിരക്ഷിക്കുക, പരിപാലിക്കുക, പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക” എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ബയോമെഡിക്കൽ പഠനങ്ങളിൽ, ഗവേഷണ സമഗ്രത നിലനിർത്തുന്നതിന് ശരിയായ ഡാറ്റാ മാനേജുമെന്റ് പ്രധാനമാണ്, ശാസ്ത്രീയ കാഠിന്യത്തിലോ ഗവേഷണ കമ്മ്യൂണിറ്റികളുടെ മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങളിലോ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാതെ മുന്നേറ്റങ്ങൾ നടത്താൻ കൂടുതൽ ആളുകൾ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

ഇന്റർഓപ്പറബിലിറ്റി, ആന്തരിക അനലിറ്റിക്സ് പ്രോജക്റ്റുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന രീതിയിൽ ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കുകയും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുകയും ഏകീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് ആരോഗ്യ സംവിധാനങ്ങൾക്ക് ഒരു ഡാറ്റാ മാനേജുമെന്റ് സിസ്റ്റം ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.

ആരോഗ്യ ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റിന് രോഗി-ദാതാവ് ആശയവിനിമയം വർദ്ധിപ്പിക്കാനും ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് പ്രക്രിയ ലളിതമാക്കാനും പ്രതിരോധ പരിചരണം നൽകാൻ ക്ലിനിക്കുകളെ സഹായിക്കാനും ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാനമെടുക്കലിനെ പിന്തുണയ്ക്കാനും രോഗിയുടെ ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയുമെന്ന് പിറ്റ്സ്ബർഗ് സർവകലാശാല അടിവരയിടുന്നു.

ഡാറ്റാ ചക്രത്തിലെ ഈ ഘട്ടത്തിലേക്ക് നീങ്ങുന്നവർ ഒരു ഡാറ്റാ മാനേജുമെന്റ് പ്ലാൻ വികസിപ്പിക്കണം, ഇത് ആരോഗ്യസംരക്ഷണ സ്ഥാപനങ്ങളെ അവരുടെ നിർദ്ദിഷ്ട ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിന് മികച്ച രീതിയിൽ സജ്ജമാക്കാൻ കഴിയും.

ഹാർവാർഡിലെ ലോംഗ്വുഡ് മെഡിക്കൽ ഏരിയ റിസർച്ച് ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റ് വർക്കിംഗ് ഗ്രൂപ്പ് (എൽഎംഎ ആർഡിഎംഡബ്ല്യുജി) ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റ് പ്ലാനുകളെ ഒരു പ്രോജക്റ്റിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ തരങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്ന ഔപചാരികവും ജീവനുള്ളതുമായ ഡോക്യുമെന്റുകളായി വിഭാവനം ചെയ്യുന്നു.

ഒരു ഡാറ്റാ മാനേജുമെന്റ് പ്ലാൻ സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ, പങ്കാളികൾ അവരുടെ സമീപനത്തിലെയും ഡാറ്റാ മാനേജുമെന്റ് സിസ്റ്റങ്ങളിലെയും ബലഹീനതകൾ കൂടുതൽ വിശാലമായി പരിഗണിക്കണം. മെഡിക്കൽ ഗവേഷണവും ക്ലിനിക്കൽ പരിചരണവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും സുരക്ഷിതവുമായ ഡാറ്റാ മാനേജുമെന്റ് സംവിധാനങ്ങൾ ആവശ്യമാണെന്ന് ജേണൽ ഓഫ് മെഡിക്കൽ ഇന്റർനെറ്റ് റിസർച്ചിൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച 2020 ലെ ഒരു പഠനം അഭിപ്രായപ്പെട്ടു.

മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡ് ഡാറ്റ, തത്സമയ ഡാറ്റ, രോഗിയുടെ പങ്കാളിത്തം, പങ്കിടൽ, സുരക്ഷ, സ്വകാര്യത, പൊതു ഉൾക്കാഴ്ചകൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിരവധി ആവശ്യകതകൾ ഈ സംവിധാനങ്ങൾ നിറവേറ്റണമെന്ന് രചയിതാക്കൾ ശുപാർശ ചെയ്തു.

ടൂറോ കോളേജ് ഇല്ലിനോയിസിൽ നിന്നുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നത് ഡാറ്റാ ഓപ്പറേറ്റിംഗ്, സ്റ്റോറേജ് സൊല്യൂഷനുകൾ നന്നായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റ മാനേജുമെന്റ് സിസ്റ്റത്തിന്റെ അടിത്തറയാണ്. അത്തരമൊരു സംവിധാനം ഘടനാപരമായതും തിരയാവുന്നതും പരിപാലിക്കാവുന്നതുമായ ഡാറ്റാബേസുകൾ കാര്യക്ഷമമായി സൃഷ്ടിക്കണം.

കൂടാതെ, ഡാറ്റാ മാനേജുമെന്റ് സിസ്റ്റം ഒരു വെണ്ടർ-ന്യൂട്രൽ ആർക്കൈവുമായി (വിഎൻഎ) സംയോജിപ്പിക്കണം – വിന്യസിച്ചിരിക്കുന്ന ഡാറ്റ മാനേജുമെന്റ് സൊല്യൂഷൻ പരിഗണിക്കാതെ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു ഫോർമാറ്റിൽ ഡാറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുന്ന ഒരു സാങ്കേതികവിദ്യ.

ആരോഗ്യസംരക്ഷണത്തിന്റെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ചില വെല്ലുവിളികളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിൽ ഡാറ്റാ മാനേജുമെന്റ് ഇതിനകം വാഗ്ദാനം കാണിച്ചിട്ടുണ്ട്.

2021 ൽ ഹെൽപ്പിംഗ് ടു എൻഡ് അഡിക്ഷൻ ലോംഗ് ടേം (എച്ച്ഇഎൽ) ഇനിഷ്യേറ്റീവ് ചാപ്പൽ ഹില്ലിലെ നോർത്ത് കരോലിന സർവകലാശാലയിലെ റിനൈസൻസ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ടിൽ (റെൻസി), ആർടിഐ ഇന്റർനാഷണലിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റും സ്റ്റീവാർഡ്ഷിപ്പ് വൈദഗ്ധ്യവും ഒപിയോയിഡ് പ്രതിസന്ധി ഗവേഷണം മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകാൻ ഉപയോഗിച്ചു.

500 ലധികം പഠനങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള എൻഐഎച്ച് ധനസഹായമുള്ള ഗവേഷകരെ അവരുടെ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുന്നതിനും നിലനിർത്തുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നതിനാൽ ഈ സംരംഭം അഞ്ച് വർഷത്തിനുള്ളിൽ ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് 21.4 ദശലക്ഷം ഡോളർ നൽകും.

എൻഐഎച്ച് ഹീൽ ഇനിഷ്യേറ്റീവ് ഗവേഷണ ഫലങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും ഉപയോഗിക്കാനും ഹീൽ ഗവേഷകർ, ദാതാക്കൾ, നയരൂപകർത്താക്കൾ എന്നിവരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്ന ഒരു ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത പ്ലാറ്റ്ഫോം നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ചിക്കാഗോ സർവകലാശാലയിലെ ഹീൽ ധനസഹായമുള്ള ടീമുമായി റെൻസിയും വിവരാവകാശവും സഹകരിക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ മാനേജുമെന്റിനെത്തുടർന്ന്, പങ്കാളികൾക്ക് വിശകലനത്തിലേക്ക് നീങ്ങാൻ കഴിയും.

വിശകലനം

അമേരിക്കൻ ഹെൽത്ത് ഇൻഫർമേഷൻ മാനേജ്മെന്റ് അസോസിയേഷൻ (എഎച്ച്ഐഎംഎ) ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിനെ നിർവചിക്കുന്നത് “ഡാറ്റയിലെ പ്രവണതകളും പാറ്റേണുകളും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ്, ക്വാളിറ്റേറ്റീവ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഏതെങ്കിലും വിധത്തിൽ ഡാറ്റയുടെ വിശകലനം” എന്നാണ്.

ഇൻഫർമാറ്റിക്സ് എന്ന ആശയവുമായി അനലിറ്റിക്സ് അടുത്ത ബന്ധം പുലർത്തുന്നു, ഇതിനെ “മികച്ച തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിനായി വിശ്വസനീയമായ ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്നതിനും ആളുകൾ, പ്രക്രിയകൾ, സാങ്കേതികവിദ്യകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു സഹകരണ പ്രവർത്തനം” എന്ന് എഎച്ച്ഐഎംഎ വിശേഷിപ്പിക്കുന്നു. ആരോഗ്യസംരക്ഷണ സേവനങ്ങളുടെ വിതരണം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും രോഗിയുടെ ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഡാറ്റ, വിവരങ്ങൾ, അറിവ് എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഇൻഫോർമാറ്റിക്സിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഇവ രണ്ടും പരസ്പരം ബന്ധപ്പെട്ടതാണെങ്കിലും, അവ വ്യത്യസ്തമാണ്: അനലിറ്റിക്സ് ഡാറ്റയുടെ വിശകലനത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു, അതേസമയം ഇൻഫോർമാറ്റിക്സ് ആ വിശകലനത്തിൽ നിന്ന് ശേഖരിച്ച വിവരങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് നാല് വിഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കാം: വിവരണാത്മക, ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്, പ്രവചനാത്മക, പ്രിസ്ക്രിപ്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സ്.

“എന്താണ് സംഭവിച്ചത്?” എന്ന ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകാൻ വിവരണാത്മക വിശകലനം സഹായിക്കുന്നു.

ഇത്തരത്തിലുള്ള അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോക്താക്കളെ അവരുടെ ഡാറ്റയിലെ ട്രെൻഡുകൾ തിരിച്ചറിയാനും വിവരിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു, അത് ഒരു ഹെൽത്ത് കെയർ ഓർഗനൈസേഷനിൽ എന്താണ് സംഭവിച്ചത് അല്ലെങ്കിൽ നിലവിൽ സംഭവിക്കുന്നത് പിടിച്ചെടുക്കുന്നു. അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നത് വരുമാനം അല്ലെങ്കിൽ ആരോഗ്യ സംവിധാന പ്രവർത്തനങ്ങൾ പോലുള്ള ബിസിനസ്സിന്റെ പ്രധാന പ്രകടന സൂചകവുമായി (കെപിഐ) ബന്ധപ്പെട്ട വശങ്ങളുടെ ഉപരിതല തല ചിത്രം നൽകും.

ഇത്തരത്തിലുള്ള അനലിറ്റിക്സ് നാലിൽ ഏറ്റവും ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും നേരായതുമായതിനാലും മിക്ക ഓർഗനൈസേഷനുകളും ഇതിനകം കൈവശമുള്ള അടിസ്ഥാന അസംസ്കൃത ഡാറ്റ പലപ്പോഴും പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിനാലും, അനലിറ്റിക്സ് പ്രോജക്റ്റുകൾ പിന്തുടരുമ്പോൾ പങ്കാളികൾക്ക് ആരംഭിക്കാൻ ഇത് ഒരു നല്ല സ്ഥലമാണ്.

വിവരണാത്മക വിശകലന വേളയിൽ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്ത ഒരു പ്രതിഭാസം എന്തുകൊണ്ടാണ് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് വെളിപ്പെടുത്താൻ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് അനലിറ്റിക്സ് സഹായിക്കുന്നു.

വിവരണാത്മക അനലിറ്റിക്സ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് തിരിച്ചറിഞ്ഞ അപ്രതീക്ഷിത ക്രമക്കേടുകളിലേക്ക് ആഴത്തിൽ ഇറങ്ങിച്ചെല്ലാൻ ഇത്തരത്തിലുള്ള അനലിറ്റിക്സ് പങ്കാളികളെ സഹായിക്കുന്നു. പ്രവണതകളിലോ ബന്ധങ്ങളിലോ അത്തരമൊരു മാറ്റത്തിന് കാരണമായേക്കാവുന്നത് എന്താണെന്ന് ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നതിന് അധിക ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനോ അവരുടെ വിശകലനത്തിന്റെ വ്യാപ്തി വികസിപ്പിക്കാനോ ഇത് ഉപയോക്താക്കളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

വിവരണാത്മകവും ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് അനലിറ്റിക്സ് ഡാറ്റയെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഭാവിയിൽ എന്താണ് സംഭവിക്കാൻ സാധ്യത എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകിക്കൊണ്ട് പ്രവചന അനലിറ്റിക്സ് ഇത് ഒരു പടി കൂടി മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നു. ചരിത്രപരമായ പാറ്റേണുകളും പ്രവണതകളും പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, പ്രവചന വിശകലനത്തിന് ഭാവി പാറ്റേണുകൾ അനുമാനിക്കാൻ കഴിയും.

ഇത് പ്രവചന വിശകലനത്തെ പ്രത്യേകിച്ചും മൂല്യവത്താക്കുന്നു, കാരണം ഇത് പൂർത്തീകരിക്കാത്ത കെപിഐകൾക്ക് പിന്നിലെ കാരണങ്ങളിലേക്ക് ആഴത്തിൽ ഇറങ്ങിച്ചെല്ലാൻ പങ്കാളികളെ അനുവദിക്കുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, ഇത്തരത്തിലുള്ള വിശകലനങ്ങൾക്ക് വിശകലനത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിന് വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ, മതിയായ വിഭവങ്ങൾ, ഉദ്യോഗസ്ഥർ എന്നിവ ആവശ്യമാണ്, ഇത് ചെറിയ ആരോഗ്യസംരക്ഷണ ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് കുറവായിരിക്കാം.

അവസാന തരം അനലിറ്റിക്സ്, പ്രിസ്ക്രിപ്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സ്, മുമ്പത്തെ മൂന്ന് തരങ്ങളിൽ നിന്ന് സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ട എല്ലാ ഉൾക്കാഴ്ചകളും എടുക്കുകയും കെപിഐയിലെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് എന്തുചെയ്യണം അല്ലെങ്കിൽ മാറ്റണം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം പങ്കാളികൾക്ക് നൽകുന്നതിന് അവ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഇത് വിവരണാത്മക വിശകലനത്തെ നാലിൽ ഏറ്റവും മൂല്യവത്തായതും എന്നാൽ ഏറ്റവും നൂതനവും അവ്യക്തവുമാക്കുന്നു. ഇവിടെ, വിശകലനം വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയെയും കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് കഴിവിനെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇത് ഇന്ന് മിക്ക ആരോഗ്യസംരക്ഷണ സ്ഥാപനങ്ങൾക്കും അസാധ്യമാണ്.

എന്നിരുന്നാലും, കുറച്ച് ആരോഗ്യ സംവിധാനങ്ങൾ അവരുടെ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ശ്രമങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കാൻ ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പോലുള്ള നൂതന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ഭാവിയിൽ മുൻകൂട്ടിയുള്ള വിശകലനങ്ങളിൽ ഏർപ്പെടാൻ അവരെ അനുവദിച്ചേക്കാം.

എല്ലാത്തരം അനലിറ്റിക്സിനെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്ന മറ്റ് നിരവധി സാങ്കേതികവിദ്യകളുണ്ട്, അവയിൽ പലതും ഹെൽത്ത് കെയർ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ): മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എംഎൽ), ഡീപ് ലേണിംഗ് (ഡിഎൽ), കോഗ്നിറ്റീവ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി), സെമാന്റിക് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് എന്നിവയിൽ വേരൂന്നിയതാണ്.

ജനസംഖ്യാ ആരോഗ്യ മാനേജ്മെന്റ് മുതൽ മൂല്യാധിഷ്ഠിത പരിചരണ വിതരണം വരെ ആരോഗ്യസംരക്ഷണത്തിന്റെ ഏറ്റവും വലിയ വേദനാ പോയിന്റുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സംരംഭങ്ങൾ വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ഈ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് കഴിയും.