स्वास्थ्य सूचना विज्ञान और सूचना: एक अवलोकन

 

स्वास्थ्य सूचना विज्ञान, स्वास्थ्य जानकारी और स्वास्थ्य डेटा उन रोगियों के लिए एक महत्वपूर्ण और मूल्यवान संपत्ति हैं, जिन्हें अपनी स्वास्थ्य स्थिति और उपचार विकल्पों के बारे में जानने की आवश्यकता है, स्वास्थ्य वितरण भूमिकाओं में काम करने वाले कर्मचारी जिन्हें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि व्यक्तिगत रोगी को उनकी आवश्यकताओं के लिए उपयुक्त समय पर देखभाल और उपचार प्राप्त हो, प्रबंधन जिम्मेदारियों वाले कर्मचारी जिन्हें यह सूचित करने के लिए डेटा की आवश्यकता है कि उन्हें संसाधनों को कैसे लक्षित करना चाहिए, जहां इसकी आवश्यकता है, और स्वास्थ्य प्रणाली के नेता जिन्हें स्वास्थ्य सेवाओं के लिए भुगतान करने वालों के लिए प्रभावशीलता और दक्षता सुनिश्चित करने की आवश्यकता है।

इस आर्थिक लेंस में, हम स्वास्थ्य डेटा और स्वास्थ्य सूचना विज्ञान का अवलोकन प्रदान करते हैं, इसका उपयोग कैसे किया जाता है, इसे कैसे नियंत्रित किया जाता है और यह कहां मूल्य जोड़ सकता है।

स्वास्थ्य सूचना विज्ञान को अर्थव्यवस्था, बुनियादी ढांचे और स्वास्थ्य और स्वास्थ्य प्रणाली के प्रदर्शन के कई अन्य निर्धारकों के बारे में विभिन्न प्रकार के डेटा द्वारा सूचित किया जा सकता है। यह लेख व्यक्तियों की स्वास्थ्य स्थिति और स्वास्थ्य देखभाल के बारे में डेटा पर केंद्रित है।

 

स्वास्थ्य डेटा क्या हैं?

 

हेल्थ डेटा रिसर्च यूके (एचडीआरयूके) के अनुसार:

"स्वास्थ्य डेटा किसी व्यक्ति के स्वास्थ्य से संबंधित डेटा को संदर्भित करता है; उनकी स्वास्थ्य स्थिति, मातृत्व और बच्चों से संबंधित जानकारी, मृत्यु के कारण और जीवन की गुणवत्ता। स्वास्थ्य डेटा में शामिल हैं, उदाहरण के लिए: रोगी स्वास्थ्य रिकॉर्ड, लोगों के समूहों के स्वास्थ्य के बारे में अध्ययन, रक्त या ऊतक के नमूनों से डेटा, इमेजिंग डेटा, और स्वास्थ्य और फिटनेस उपकरणों से डेटा

 

स्वास्थ्य डेटा कैसे एकत्र किया जाता है?

 

स्वास्थ्य डेटा कई विविध स्रोतों से एकत्र किए जाते हैं।

कुछ व्यक्तियों के लिए, वास्तविक समय में स्वास्थ्य की स्थिति के बारे में बुनियादी जानकारी एकत्र करने के लिए स्वास्थ्य और फिटनेस उपकरणों का तेजी से उपयोग किया जा रहा है। दूसरों के लिए, स्वास्थ्य डेटा केवल तभी उपलब्ध होता है जब व्यक्ति को स्वास्थ्य समस्या या स्वास्थ्य उपचार की आवश्यकता होती है और डेटा एक विशिष्ट स्वास्थ्य परीक्षण के परिणामस्वरूप एकत्र किया जाता है।

जब कोई व्यक्ति अपने स्वास्थ्य प्रदाता (ओं) के साथ बातचीत करता है, तो स्वास्थ्य डेटा एकत्र किया जाएगा क्योंकि यह बातचीत के लिए प्रासंगिक है। डेटा एक नियुक्ति, उपस्थिति और प्रवेश के हिस्से के रूप में एकत्र किए जाते हैं। परामर्श के दौरान चिकित्सकों द्वारा डेटा एकत्र किया जाएगा। डेटा एक फार्मेसी, एक इमेजिंग विभाग और एक शल्य चिकित्सा प्रक्रिया की तैयारी के हिस्से के रूप में एकत्र किया जाएगा।

कई निम्न और मध्यम आय वाले देशों में, स्वास्थ्य प्रदाता डेटा को आम तौर पर कागज के रिकॉर्ड के रूप में रखा जाता है। उच्च आय वाले देशों में, इन आंकड़ों को सूचना प्रौद्योगिकी प्रणालियों का उपयोग करके एकत्र किए जाने के बाद डिजिटल रूप में तेजी से रखा जाता है।

कुछ प्रदाताओं के लिए, सूचना प्रौद्योगिकी बुनियादी ढांचे को विभागों में जोड़ा जाता है, ताकि एक ही रोगी के लिए डिजिटल रिकॉर्ड भी जोड़ा जा सके, और समय के साथ रिकॉर्ड बनाए रखा जा सके। कुछ स्वास्थ्य प्रणालियां विशिष्ट पहचान का उपयोग करती हैं ताकि व्यक्तियों के लिए जानकारी को स्वास्थ्य प्रदाताओं में जोड़ा जा सके।

 

स्वास्थ्य डेटा कैसे जुड़े हुए हैं?

 

विभिन्न डिजिटल डेटा कैप्चर सिस्टम में स्वास्थ्य डेटा को जोड़ने के लिए डिजिटल सिस्टम को "एक ही भाषा बोलने" या, दूसरे शब्दों में, इंटरऑपरेबिलिटी की आवश्यकता होती है। यह साझा अर्थ के साथ एक सामान्य शब्दकोश का रूप ले सकता है, जिसे सिमेंटिक इंटरऑपरेबिलिटी के रूप में जाना जाता है। यह सिस्टम के बीच डेटा का आदान-प्रदान करने में सक्षम होने का रूप भी ले सकता है।

स्वास्थ्य-सूचना विज्ञान-रोगी-रिकॉर्ड

इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड

 

कुछ स्वास्थ्य प्रदाताओं के लिए, प्रत्येक रोगी का अपना व्यापक डिजिटल स्वास्थ्य रिकॉर्ड या इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड या इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएमआर या ईएचआर) है। एक ईएमआर में पेपर चार्ट के समान जानकारी होती है और आमतौर पर इसमें रोगी जनसांख्यिकी, प्रगति नोट्स, दवाएं, उपचार, महत्वपूर्ण संकेत और प्रयोगशाला डेटा शामिल होते हैं। ईएमआर को डेटा कैप्चर करने के लिए स्वास्थ्य प्रदाता द्वारा उपयोग की जाने वाली विभिन्न सूचना प्रणालियों द्वारा डेटा "फीड" किया जाएगा।

यहां तक कि पूरे यूरोप में, नीचे दिए गए चार्ट से पता चलता है कि इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड का उपयोग करने वाले चिकित्सकों की संख्या में अभी भी काफी भिन्नता है।

इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड का उपयोग करने वाले चिकित्सक

रोगी ईएचआर सिस्टम का उपयोग आमतौर पर अस्पतालों में रहने वाले रोगियों के लिए किया जाता है जबकि एम्बुलेटरी ईएचआर सिस्टम का उपयोग प्राथमिक स्वास्थ्य देखभाल या बाह्य रोगी सेटिंग्स में रोगियों के लिए किया जाता है। एम्बुलेटरी ईएचआर आम तौर पर रोगी ईएचआर सिस्टम की तुलना में कम जटिल होते हैं। एक पूरी तरह से एकीकृत स्वास्थ्य प्रणाली में, ईएचआर प्रासंगिक डेटा को स्वास्थ्य सेटिंग्स में साझा करने में सक्षम करेगा।

इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड बाजार काफी है। नीचे दिया गया चार्ट 2023 में $ 37 बिलियन का अनुमानित वैश्विक मूल्य दिखाता है।

कुल-वैश्विक-इलेक्ट्रॉनिक-स्वास्थ्य-रिकॉर्ड-फोरकास्ट

स्वास्थ्य जानकारी का वर्गीकरण

 

व्यक्तिगत रोगियों के लिए स्वास्थ्य डेटा अक्सर विविध, जटिल और तुलना, कुल या समूह में मुश्किल होता है। इन कारणों से, स्वास्थ्य डेटा नैदानिक कोड का उपयोग करके दर्ज किया जाता है, जो चिकित्सा जानकारी को डिजिटल कोड में अनुवाद करता है जिसे डिजिटल सिस्टम के भीतर और बाहर पहचाना जा सकता है और फिर स्वास्थ्य सूचना विज्ञान और संबंधित जानकारी प्रदान करने के लिए एकत्रित किया जा सकता है। अक्सर यह कागज के रिकॉर्ड और मेडिकल नोट्स से काम करने वाले विशेष रूप से प्रशिक्षित नैदानिक कोडर द्वारा किया जाता है। नैदानिक कोड स्वास्थ्य बीमाकर्ताओं, सरकारों और स्वास्थ्य प्रदाताओं द्वारा निर्धारित पूर्व-परिभाषित वर्गीकरण प्रणालियों से संबंधित हैं।

विश्व स्वास्थ्य संगठन द्वारा प्रकाशित रोगों और संबंधित स्वास्थ्य समस्याओं (आईसीडी) का अंतर्राष्ट्रीय वर्गीकरण , दुनिया भर के देशों और संगठनों द्वारा बीमारियों और मृत्यु के लिए एक सामान्य वर्गीकरण के रूप में उपयोग किया जाता है। आईसीडी प्रणाली स्वास्थ्य डेटा और क्रॉस-कंट्री तुलना के इन-कंट्री विश्लेषण को सक्षम बनाती है। यह कानूनी रूप से अनिवार्य स्वास्थ्य डेटा मानक है। ग्यारह रिलीज हुई हैं और आईसीडी 11 जनवरी 2022 में लागू हुआ। डब्ल्यूएचओ ने कामकाज, विकलांगता और स्वास्थ्य के अंतर्राष्ट्रीय वर्गीकरण (आईसीएफ) और स्वास्थ्य हस्तक्षेपों के अंतर्राष्ट्रीय वर्गीकरण (आईसीएचआई) को भी विदेशों में रखा है। सामूहिक रूप से इन्हें विश्व स्तर पर स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं के लिए एक तकनीकी भाषा प्रदान करने के उद्देश्य से डब्ल्यूएचओ फैमिली ऑफ इंटरनेशनल क्लासिफिकेशन (डब्ल्यूएचओ-आईएफसी) के रूप में जाना जाता है।

विभिन्न देशों की अपनी वर्गीकरण प्रणाली भी है। ओपीसीएस -4 यूनाइटेड किंगडम (इंग्लैंड, वेल्स, स्कॉटलैंड और उत्तरी आयरलैंड) में चार स्वास्थ्य प्रणालियों में उपयोग किए जाने वाले हस्तक्षेप और शल्य चिकित्सा प्रक्रियाओं के लिए एक नैदानिक वर्गीकरण प्रणाली है। ओपीसीएस का अर्थ है जनसंख्या जनगणना और सर्वेक्षण कार्यालय जिसने पहली बार इस वर्गीकरण प्रणाली को प्रकाशित किया था। अमेरिका में, अमेरिकन मेडिकल एसोसिएशन ने चिकित्सा, शल्य चिकित्सा और नैदानिक सेवाओं को कवर करने के लिए वर्तमान प्रक्रियात्मक शब्दावली (सीपीटी) कोड विकसित किया है; कोड का उपयोग सेंटर फॉर मेडिकेयर एंड मेडिकेड सर्विसेज (एसएमई) द्वारा किया जाता है।

 

स्वास्थ्य परिणाम

 

ये वर्गीकरण प्रणालियां देखभाल के वास्तविक परिणामों के बजाय सेवा वितरण पर ध्यान केंद्रित करती हैं। हाल के वर्षों में स्वास्थ्य परिणामों के सुसंगत उपायों को विकसित करने पर ध्यान केंद्रित किया गया है। 2012 में स्थापित इंटरनेशनल कंसोर्टियम फॉर हेल्थ आउटकम मेजरमेंट (आईसीएचओएम), कई स्थितियों और बीमारियों के लिए रोगी-केंद्रित परिणाम उपायों के लिए अंतर्राष्ट्रीय परिभाषाओं और मानकों को विकसित करने पर केंद्रित है। परिणाम उपायों को हस्तक्षेप से प्राप्त स्वास्थ्य स्थिति, देखभाल वितरण की प्रक्रिया और स्वास्थ्य की स्थिरता से संबंधित पदानुक्रम के आधार पर विकसित किया जा रहा है जैसा कि नीचे दिए गए आंकड़े में दिखाया गया है।

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 हार्वर्ड बिजनेस स्कूल: प्रत्येक रोगी के लिए परिणाम और लागत को मापें

रोगी-रिपोर्ट किए गए परिणाम मैट्रिक्स (PROM) प्रश्नावली या सर्वेक्षणों को संदर्भित करते हैं जो रोगियों से दर्द और विकलांगता सहित अपने स्वयं के स्वास्थ्य परिणामों के बारे में सीधे पूछते हैं। इस डेटा का उपयोग वास्तविक दुनिया की सेटिंग्स में रोगी-रिपोर्ट किए गए परिणामों पर उपचार या सेवाओं की प्रभावशीलता को मापने के लिए किया जा सकता है। PROMs को अब आमतौर पर नैदानिक परीक्षणों और अनुसंधान अध्ययनों में शामिल किया जाता है ताकि यह बेहतर समझ हासिल की जा सके कि हस्तक्षेप रोगी के अनुभव को कैसे प्रभावित करते हैं।

रोगी-रिपोर्ट किए गए अनुभव मैट्रिक्स (PREMs) सर्वेक्षण या प्रश्नावली को संदर्भित करते हैं जो रोगियों से सीधे देखभाल के अपने अनुभवों के बारे में पूछते हैं। इसमें स्वास्थ्य सेवाओं, प्रतीक्षा समय के साथ रोगी अनुभव और संतुष्टि शामिल हो सकती है; चिकित्सकों द्वारा प्रदान किए गए संचार और जानकारी के स्तर आदि।

 

प्राथमिक स्वास्थ्य डेटा और माध्यमिक स्वास्थ्य डेटा

 

प्राथमिक स्वास्थ्य डेटा स्वास्थ्य पेशेवरों द्वारा लिए गए प्रत्यक्ष अवलोकनों और मापों को संदर्भित करता है, जैसे कि महत्वपूर्ण संकेत, निदान और उपचार। द्वितीयक स्वास्थ्य डेटा प्राथमिक डेटा स्रोतों से प्राप्त होता है। इसमें रोगी आबादी का समग्र दृष्टिकोण या उपचार में उपयोग की जाने वाली दवाओं या चिकित्सा उपकरणों जैसे स्वास्थ्य संसाधनों का सांख्यिकीय विश्लेषण शामिल हो सकता है। इसके अलावा, द्वितीयक डेटा में स्वास्थ्य सेवा से संबंधित प्रशासनिक दावे और वित्तीय डेटा शामिल हैं।

 

स्वास्थ्य सूचना विज्ञान क्या है?

 

उच्च गुणवत्ता वाले स्वास्थ्य सूचना विज्ञान प्रभावी और कुशल रोगी देखभाल का समर्थन कर सकते हैं, सार्वजनिक स्वास्थ्य और जनसंख्या स्वास्थ्य प्रबंधन में सुधार कर सकते हैं, स्वास्थ्य प्रणाली नीति, योजना और प्रबंधन को सूचित कर सकते हैं, और स्वास्थ्य अनुसंधान और विकास के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं।

 

रोगी की देखभाल

 

स्वास्थ्य सूचना विज्ञान का प्राथमिक उद्देश्य रोकथाम, पहचान, निदान और उपचार निर्णयों का समर्थन करना है। रोगी और उनके स्वास्थ्य पेशेवर इन आंकड़ों का उपयोग जोखिम कारकों को निर्धारित करने, लक्षणों का विश्लेषण करने, इमेजिंग रिपोर्ट, पैथोलॉजी परीक्षण परिणामों, अन्य नैदानिक परीक्षण परिणामों द्वारा सूचित निदान का समर्थन करने, उपचार और पुनर्वास व्यवस्था निर्धारित करने और, जहां उपशामक देखभाल के लिए प्रासंगिक विकल्प हैं, का उपयोग कर सकते हैं।

दवा, एलर्जी और अन्य जोखिम कारकों सहित चिकित्सा इतिहास के बारे में वास्तविक समय की जानकारी रोगी सुरक्षा और नैदानिक परिणामों में सुधार कर सकती है। एक देखभाल मार्ग के साथ रोगियों को एक स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर से दूसरे में स्थानांतरित करने के रूप में जानकारी की निरंतरता दक्षता और प्रभावशीलता बढ़ा सकती है और रोगी के अनुभव में सुधार कर सकती है।

नीचे दिया गया चार्ट स्वास्थ्य पेशेवरों द्वारा सामना की जाने वाली कुछ चुनौतियों को दर्शाता है जो डिजिटल रोगी डेटा का उपयोग करना चाहते हैं। सबसे बड़ी चुनौतियां यह हैं कि रिकॉर्ड अक्सर अपूर्ण होते हैं, और सीधे प्रासंगिक या कार्रवाई योग्य नहीं हो सकते हैं।

डिजिटल-रोगी-डेटा-स्वास्थ्य-सूचना विज्ञान

जनसंख्या स्वास्थ्य प्रबंधन

 

स्वास्थ्य सूचना विज्ञान जनसंख्या स्वास्थ्य प्रबंधन और सार्वजनिक स्वास्थ्य पहल में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं, जिससे संगठनों को कुछ बीमारियों या अन्य स्थितियों के प्रसार में रुझानों की पहचान करने और अस्पताल के पुनः प्रवेश को कम करने या रोगी के परिणामों में सुधार करने वाले हस्तक्षेप विकसित करने में सक्षम बनाया जा सकता है। इसमें उन आबादी तक पहुंचने के तरीके खोजना शामिल हो सकता है जो स्वास्थ्य सेवाओं तक नहीं पहुंच रहे हैं, रोग की रोकथाम के लिए कार्यक्रम विकसित कर रहे हैं, और देखभाल तक पहुंच में सुधार कर रहे हैं। जनसंख्या स्वास्थ्य प्रबंधन डिजाइन के सीखने के चक्र को नीचे दिए गए आंकड़े में चित्रित किया गया है।

जनसंख्या-स्वास्थ्य-प्रबंधन-डिजाइन-अधिगम-चक्र

स्वास्थ्य सूचना विज्ञान और डेटा का स्वास्थ्य अर्थशास्त्र

 

स्वास्थ्य डेटा पर स्वास्थ्य अर्थशास्त्र या मौद्रिक मूल्यों को रखना बेहद मुश्किल है। स्वास्थ्य सूचना विज्ञान का स्वास्थ्य अर्थशास्त्र काफी हद तक "अमूर्त" है। हालांकि, 2019 में, ईवाई द्वारा प्रकाशित एक पेपर 'स्वास्थ्य देखभाल डेटा के मूल्य को महसूस करना - भविष्य के लिए एक ढांचा', मूल्य को मापने के लिए एक दृष्टिकोण प्रस्तावित किया, जिसने एनएचएस रोगी डेटा पर लागू होने पर सुझाव दिया कि एनएचएस (इंग्लैंड) क्यूरेटेड डेटा सेट का मूल्य £ 5 बिलियन प्रति वर्ष हो सकता है, साथ ही रोगियों को लाभ में £ 4.6 बिलियन प्रति वर्ष की वृद्धि हो सकती है।

इन अनुमानों ने परिचालन दक्षता बचत, बेहतर रोगी परिणामों और वास्तविक दुनिया के डेटा, एआई और व्यक्तिगत चिकित्सा के उपयोग से संबंधित व्यापक आर्थिक प्रभावों को जोड़ा।

 

उपयोगी संदर्भ

 

डब्ल्यूएचओ, स्वास्थ्य प्रणाली प्रदर्शन मूल्यांकन, स्वास्थ्य नीति श्रृंखला 57, 2022 (एड इरीन पापानिकोलास, धीपा राजन, मरीना करानीकोलोस, एग्नेस सूकेट, जोसेप फिगुएरस।

कैटलिन मेन, मेडेलीन हैग, पैनोस कनवोस "इंग्लैंड में जनसंख्या स्वास्थ्य प्रबंधन का वादा: सिद्धांत से कार्यान्वयन तक" अक्टूबर 2022। एलएसई स्वास्थ्य और सामाजिक देखभाल कार्य पत्र संख्या 34

ओईसीडी (2022), डिजिटल युग के लिए स्वास्थ्य डेटा शासन: स्वास्थ्य डेटा शासन पर ओईसीडी सिफारिश को लागू करना, ओईसीडी प्रकाशन, पेरिस, https://doi.org/10.1787/68b60796-en

 

 

डिजाइन द्वारा अर्थशास्त्र
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