Üksikute patsientide vastuvõttude käigus loodud kliinilised andmed on tooraine, millest munitsipaalsed tervishoiuprogrammid kujundavad oma arusaama rahvastiku tervisest. Kas andmed saavad sellesse arusaamasse panustada või kaovad nad kasutamatu narratiivse teksti ja mittetäielike väljade hunnikusse, sõltub peaaegu täielikult dokumenteerimise hetkel tehtud otsustest. Iga vastuvõtu märkme struktuur, täielikkus ja kodeerimine määravad, kas seda saab agregeerida, võrrelda ja suuremahuliselt raporteerida. Programmide tulemuslikkuse eest vastutavatele rahvatervise administraatoritele ei ole see sõltuvus abstraktne: see on praktiline erinevus vaktsineerimise hõlmatuse määra vahel, millesse saab usaldada, ja sellise vahel, millesse ei saa.

Rahvastikutasandi raporteerimise aluseks olev andmearhitektuur

Munitsipaalsed tervishoiuprogrammid ei toimi ühel andmekihil. Nad sõltuvad kolmest eraldiseisvast tasandist, mis peavad toimima ühtse tervikuna: kliiniliste töötajate loodud üksikute vastuvõttude andmed, praktikate või asutuste tasandi vaheagregaadid ning tervishoiuosakondade ja programmijuhtide kasutatavad rahvastiku armatuurlauad.

Iga tasand esitab alusandmetele erinevaid nõudmisi. Vastuvõtu tasandil peab andmestik olema piisavalt täielik, et kirjeldada, mis ühe patsiendiga juhtus. Asutuse tasandil peavad mitme kliinilise töötaja andmed olema piisavalt võrreldavad, et neid saaks kombineerida ilma süstemaatilisi vigu tekitamata. Rahvastiku tasandil peavad mitme asutuse andmed, mis sageli kasutavad erinevaid haiguslugude süsteeme, olema piisavalt järjepidevad, et toetada levimuse arvutusi, trendide analüüsi ja õigluse raporteerimist demograafiliste alarühmade lõikes.

Haiguslugude süsteemidel põhinevaid jälgimissüsteeme kasutav uurimus näitab, et haiguslugude andmete automatiseeritud analüüs on elujõuline täiendus traditsioonilisele rahvatervise järelevalvele, kuid ainult siis, kui alusandmed on piisavalt struktureeritud, et toetada peaaegu reaalajas agregeerimist ja visualiseerimist. RiskScape platvorm, mis arendati Massachusettsi tervishoiuosakonnale, illustreerib, kuidas see infrastruktuur praktikas välja näeb: süsteem, mis võtab igakuiselt vastu struktureeritud haiguslugude andmeid kliinilistelt praktikakeskustelt, mis katavad umbes 20 protsenti osariigi elanikkonnast, ning kuvab seejärel levimust postikoodide kaupa, trendiliine ja hooldusahelaid seisundite kohta, sealhulgas HIV ja kroonilised haigused. Platvormi kasulikkus sõltub täielikult sellesse voolavatest struktureeritud andmetest.

Kriitiline piirang kõigil kolmel tasandil on see, et andmed peavad liikuma ilma käsitsi uuesti sisestamise või inimese tõlgendamiseta igas üleminekus. Kui andmed nõuavad andmekvaliteedi spetsialisti, kes tõlgib vabatekstilise märkme raporditavaks väljaks, katkeb torujuhe. Skaleeritav rahvastikutasandi raporteerimine nõuab, et struktuur oleks sisse ehitatud hoolduse osutamise hetkel.

Kohustuslikud andmeväljad, et munitsipaalse tervisehoiu andmed oleksid raporditavad

Kõik andmeväljad ei oma rahvastiku raporteerimises võrdset kaalu. Teatud väljad on möödapääsmatud: nende puudumine välistab andmestiku automatiseeritud raporteerimise torujuhtmetest täielikult, olenemata sellest, kui üksikasjalik kliiniline narratiiv võib olla.

Minimaalne väljade kogum, mis on vajalik, et kliiniline andmestik oleks munitsipaalsel tasandil raporditav, hõlmab:

• Unikaalne patsiendi identifikaator – püsiv identifikaator, mis seob vastuvõtud üle aja, osutaja ja hoolduskeskkonna, vältides duplikaat- või fantoompatsiente

• Vastuvõtu kuupäev – vajalik ajalise analüüsi, trendide arvutamise ja esinemissageduse raporteerimise nimetajate jaoks

• Kliinilised koodid – struktureeritud diagnoosi-, protseduuri- ja vaatluskoodid, kasutades tunnustatud sõnastikke (SNOMED CT, ICD-10/11, LOINC), mitte vabatekstilisi kirjeldusi

• Hoolduskeskkond – esmatasandi arstiabi, eriarstiabi, erakorraline abi või kogukond, vajalik kasutamismustrite stratifitseerimiseks

• Kliinilise töötaja roll – vajalik tööjõu planeerimiseks ja kliiniliste otsuste mustrite tõlgendamiseks erinevate kutsegruppide lõikes

• Tulemus või võetud meede – suunamine, retsepti väljastamine, järelkontrolli planeerimine või meede puudub, võimaldades hooldusradade analüüsi

2024. aasta uuring 456 125 patsiendi kohta 84 Austraalia üldarstipraksises leidis, et ainult kodeeritud diagnoosidele tuginedes tekib rahvastiku tervise planeerimisel märkimisväärne haiguste levimuse alaraporteerimine. Uuring tuvastas, et vabatekstilised kirjed, mis sisaldavad rutiinselt kliiniliselt olulist teavet, jäetakse valitsuse raporteerimissüsteemides tähelepanuta, sest need süsteemid on loodud ainult struktureeritud väljade töötlemiseks. Praktiline tagajärg on see, et narratiivses vormis dokumenteeritud seisundid jäävad rahvastikutasandi nimetaja jaoks nähtamatuks.

Paralleelne uuring, mis seob üksikud haiguslood rahvaloenduse andmetega, leidis, et kuigi haiguslugude andmed ei ole täielikult esinduslikud alusrahvastiku suhtes, on valiku kallutused suhteliselt väikesed ja vastavad teadaolevatele tervishoiuteenuste kasutamise mustritele. See annab ettevaatliku kinnituse haiguslugude andmete kasutamiseks rahvastiku tervise jälgimisel, kuid ainult siis, kui kaalumiseks vajalikud struktureeritud väljad (vanus, sugu, geograafia, kindlustuse staatus) on järjepidevalt täidetud.

Kodeerimise standardid, mis võimaldavad programmideülest võrreldavust

Struktureeritud väljad on vajalikud, kuid mitte piisavad. Nende väljade täitmiseks kasutatavad kodeerimissõnastikud peavad olema standardiseeritud üle asutuste ja programmide, et andmed oleksid võrreldavad munitsipaalsel või piirkondlikul tasandil.

Euroopa munitsipaalse tervisehoiu kontekstis on operatiivselt asjakohased neli kodeerimise standardit:

• SNOMED CT – eelistatud kliiniline terminoloogia diagnoosidele, leidudele, protseduuridele ja vaatlustele esmatasandi ja kogukonna arstiabis enamikus Euroopa Liidu liikmesriikides

• ICD-10/11 – kasutatakse diagnooside kodeerimiseks eriarstiabis, suremuse statistikas ja riikidevahelises haiguste jälgimises. ICD-11 on praegune Maailma Terviseorganisatsiooni standard, kuid ICD-10 on paljudes riiklikes süsteemides endiselt domineeriv

• LOINC – standard laboratoorsete vaatluste, elutähtsate näitajate ja kliiniliste mõõtmiste jaoks, võimaldades biomarkerite väärtuste võrdlemist üle laborite ja programmide

• HL7 FHIR – andmevahetuse raamistik, mis määratleb, kuidas kliinilised andmed pakendatakse ja edastatakse haiguslugude süsteemide, tervishoiuteabe vahetuste ja riiklike platvormide vahel

JMIR kvaliteedi parandamise uuring vähi kodeerimise kohta Põhja-Kesk-Londonis tuvastas strukturaalse probleemi, mis on levinud Euroopa tervishoiusüsteemides: eriarstiabis kasutatavad ICD-10 koodid ei ole kooskõlas esmatasandi arstiabis kasutatavate SNOMED CT koodidega, luues ebaselgust andmete linkimisel. Uuring leidis, et esmatasandi arstiabi kodeerimiskäitumine on sageli juhitud rahalistest stiimulitest, nagu Ühendkuningriigi kvaliteedi ja tulemuste raamistik, mitte riiklikest rahvastiku raporteerimise standarditest, jättes süstemaatilisi lünki mõõdikutesse, mis sõltuvad keskkondadevahelisest võrreldavusest.

Kvalitatiivne uuring 19 esmatasandi arstiabi töötaja kohta Walesis kinnitas, et motivatsioon, järjepidevus ja võimekus kodeerida varieeruvad laialdaselt isegi ühe tervishoiusüsteemi piires. Kliinilised töötajad teatasid, et kasutavad SNOMED CT ja Read koode diagnooside ja krooniliste haiguste juhtimise jaoks, kuid tunnistasid, et kodeerimise sügavus ja täpsus sõltus suuresti individuaalsetest harjumustest, ajasurvest ja andmestiku tajutavast eesmärgist.

Euroopa tervishoiuandmete ruumi määrus, mis jõustub märtsis 2025, kohustab tervishoiuteenuse osutajaid registreerima isiklikud elektroonilised tervishoiuandmed struktureeritud elektroonilises vormingus, ühtlustatud spetsifikatsioonidega patsientide kokkuvõtete, e-retseptide, laborianalüüside tulemuste ja väljakirjutusaruannete jaoks. Nende struktureeritud andmete sekundaarne kasutamine rahvatervise, teadusuuringute ja poliitikakujundamise jaoks on põhiline seadusandlik eesmärk. Määruse praktiliste tagajärgede õiguslik analüüs toob välja andmekvaliteedi ja kasulikkuse märgistuse nõuded kui ühed olulisemad vastavuse kohustused tervishoiusüsteemidele.

Kuidas struktureerimata ja mittetäielikud andmed katkestavad raporteerimise ahela

Kliinilise dokumenteerimise tõrkerežiimid on hästi dokumenteeritud ja järgivad ennustatavaid mustreid. Igaüks neist põhjustab rahvastikutasandi raporteerimises konkreetse vealiigi.

Vabateksti eelistamine kodeeritud väljadele. Kui kliiniline töötaja dokumenteerib diagnoosi narratiivse kirjeldusena, mitte SNOMED CT või ICD koodina, ei saa automatiseeritud raporteerimise torujuhtmed teavet ekstraktida ega kategoriseerida. Patsiendi seisund on andmestikus olemas, kuid rahvastiku nimetajast puudu. Uurimus struktureeritud koodide ja vabatekstiliste märkmete kohta, kasutades Hollandi perearsti andmebaasi IPCI, mis hõlmab 2,9 miljonit patsienti, leidis, et struktureeritud andmed sobivad eriti hästi rahvastikutasandi uuringuteks tänu nende järjepidevale tähendusele, tabelivormingule ja standardiseeritud sõnastikule, samas kui vabatekst jäädvustab nüansse, mida kodeeritud andmed jätavad vahele, kuid mida ei saa suuremahuliselt töödelda ilma loomuliku keele töötlemise infrastruktuurita.

Puuduvad kohustuslikud väljad. Andmestik ilma vastuvõtu kuupäevata ei saa panustada esinemissageduse arvutustesse. Andmestik ilma unikaalse patsiendi identifikaatorita ei saa olla seotud varasemate vastuvõttudega, muutes pikisuunalise jälgimise võimatuks. Andmestik ilma hoolduskeskkonna koodita ei saa olla stratifitseeritud teenuse tüübi järgi.

Osaliselt täidetud mallid. Haiguslugude süsteemi mallid, mis on avatud, kuid mitte täielikult täidetud, kus nõutud väljad on jäetud tühjaks või täidetud kohatäite tekstiga, genereerivad andmestikke, mis läbivad põhilised valideerimiskontrollid, kuid ebaõnnestuvad täielikkuse auditites. Need andmestikud kaasatakse sageli toorarvudesse, kuid jäetakse välja kohandatud analüüsidest, moonutades vaikselt levimuse hinnanguid.

Tagasiulatuv sisestamine ilma ajatempliteta. Andmestikud, mis sisestatakse tunde või päevi pärast vastuvõttu, ilma täpse vastuvõtu ajatemplita, toovad kaasa ajalisi vigu, mis mõjutavad trendide analüüsi, puhangute avastamist ja programmide hindamise ajakavasid.

Uuring, mis hindas haiguslugude andmeid Utah' tervishoiuteabe vahetusest, leidis, et kuigi andmebaaside vaheline kooskõla ületas 99 protsenti struktureeritud demograafiliste väljade, nagu sugu ja vanus, puhul, langes vererõhu näitude kooskõla 54 protsendile ja hüpertensiooni tuvastamise tundlikkus oli ainult 57 protsenti ühes andmebaasi võrdluses. Autorid järeldasid, et struktureeritud muutujate kasutamise suurendamine on hädavajalik, et muuta tervishoiuteabe vahetuse andmed kasulikuks rahvastiku järelevalveks, eriti killustatud haiguslugude süsteemidega keskkondades.

Struktureeritud andmed emade tervise programmides: mis on nõutav ja miks

Emade tervis illustreerib struktureeritud dokumenteerimise olulisust eriti selgelt. Munitsipaalsed tervishoiuprogrammid, mis jälgivad emade suremuse määrasid, suunamise radu ja ebavõrdsusi rahvastiku alarühmade lõikes, sõltuvad sellest, et konkreetne andmepunktide kogum jäädvustatakse järjepidevalt hooldusraja igas etapis.

Minimaalsed struktureeritud andmenõuded raporditavate emade tervise andmestike jaoks hõlmavad:

• Sünnieelse registreerimise kuupäev ja raseduse kestus registreerimisel – vajalik varase registreerimise määrade arvutamiseks ja hilja ilmuvate naiste tuvastamiseks, mis on oluline õigluse näitaja

• Raseduse kestus igal vastuvõtul – kodeeritud mõõtmisväärtusena, mitte narratiivse hinnanguna, et võimaldada rahvastikutasandi analüüsi hoolduse ajastusest

• Riski stratifikatsiooni koodid – struktureeritud koodid, mis näitavad sünnitusriski taset (madal, mõõdukas, kõrge), rakendatud registreerimisel ja uuendatud igal vastuvõtul

• Suunamise koodid ja kuupäevad – struktureeritud andmestikud suunamistest sünnitusabi-, anestesioloogia- või eriarsti teenustele, kuupäevadega, mis võimaldavad radade analüüsi

• Sünnituse tulemuse väljad – sünnituse viis, raseduse kestus sünnituse ajal, sünnikaal ja vastsündinu tulemus, igaüks kodeeritud, mitte kirjeldatud

• Sünnitusjärgse järelkontrolli staatus – struktureeritud väli, mis näitab, kas kuue nädala sünnitusjärgne kontroll viidi läbi, võimaldades hõlmatuse määra arvutamist

Ilma nende väljade järjepideva struktureeritud jäädvustamiseta ei saa munitsipaalne tervishoiuprogramm usaldusväärselt arvutada emade suremuse suhtarve, ei saa tuvastada, millised rahvastiku alarühmad saavad hilist või mittetäielikku sünnieelset hooldust, ega näidata, kas suunamise rajad toimivad kavandatud viisil. Andmestik võib eksisteerida, kuid programmi teadlikkus puudub.

Vaktsineerimisprogrammi raporteerimine: väljad, mis muudavad hõlmatuse määrad usaldusväärseks

Vaktsineerimise hõlmatuse määrad on ühed kõige sagedamini tsiteeritud munitsipaalse tervisehoiu mõõdikud ja ühed kõige tundlikumad andmekvaliteedi tõrgete suhtes. Mittetäielikest immuniseerimise andmetest arvutatud hõlmatuse määr alahindab süstemaatiliselt manustatud dooside arvu, viies valeärevuseni alaküllaselt immuniseeritud kohortide kohta ja potentsiaalselt käivitades mittevajalikke rahvatervise sekkumisi.

Struktureeritud väljad, mis on vajalikud, et vaktsineerimise andmestik panustaks usaldusväärsetesse hõlmatuse arvutustesse, on:

• Vaktsiini toote kood – konkreetne manustatud toode, kasutades tunnustatud kodeerimissüsteemi (SNOMED CT, ATC kood või riiklik vaktsiiniregistri kood), mitte vabatekstina sisestatud kaubamärgi nimi

• Partii number – vajalik farmakovigilantsi ja kõrvaltoimete jälgimise jaoks. Puudumine muudab turujärgse ohutuse jälgimise võimatuks

• Manustamise kuupäev – tegelik vaktsineerimise kuupäev, mitte andmestiku sisestamise kuupäev

• Patsiendi vanusevahemik manustamisel – vajalik kohordipõhiste hõlmatuse arvutuste jaoks (nt hõlmatus 12 kuu, 24 kuu vanuselt)

• Doosi number seerias – esimese, teise ja tõhustusdooside eristamine on hädavajalik täielike immuniseerimise määrade arvutamiseks

• Immuniseerimise staatus – struktureeritud väli, mis näitab, kas patsiendi immuniseerimise graafik on täielik, mittetäielik või vastunäidustatud

Euroopa Liidu vaktsineerimise raporteerimise nõuded, sealhulgas need, mis toituvad Euroopa Haiguste Ennetamise ja Tõrje Keskuse jälgimissüsteemidesse, sõltuvad sellest, et need väljad oleksid järjepidevalt täidetud üle liikmesriikide. Kui riiklikud või munitsipaalsed tervishoiusüsteemid kasutavad kohapeal improviseeritud kodeerimist või kui vaktsineerimise andmestikud hoitakse eraldi registrites, mis ei ole seotud esmatasandi arstiabi haiguslugude süsteemidega, katkeb programmideülene võrreldavus.

Krooniliste haiguste jälgimine: struktureeritud andmestikud mitmeaastaste patsientide teekondade lõikes

Krooniliste haiguste programmid esitavad erineva dokumenteerimise väljakutse: rahvastikutasandi raporteerimine ei sõltu ühest vastuvõtu andmestikust, vaid patsiendi teekonna pikisuunalisest andmestikust üle mitme vastuvõtu, osutaja ja aasta. Lüngad või ebajärjepidevused mis tahes punktis selles ajajoones kanduvad edasi igasse järgnevasse analüüsi.

Kaalutud haiguslugudel põhinevad levimuse hinnangud hüpertensiooni kohta kihelkonna tasandil Louisiana osariigis näitavad, mis on saavutatav, kui struktureeritud andmeid jäädvustatakse järjepidevalt ja kohandatakse statistiliselt rahvastiku esindatavuse jaoks. Uuring leidis, et haiguslugude andmete järelstratifitseerimise kaalumine viis hinnangud lähemale traditsioonilistele küsitlustel põhinevatele arvudele: kaalutud hüpertensiooni levimus oli 43,0 protsenti võrreldes toore hinnanguga 47,7 protsenti. See erinevus tulenes haiguslugude süsteemide mittejuhuslikust katvusest, mitte dokumenteerimise veast. Isegi hästi struktureeritud andmestikud nõuavad analüütilist kohandamist, et toota kehtivaid rahvastiku hinnanguid.

Et krooniliste haiguste jälgimine toimiks usaldusväärselt, peavad järgmised struktureeritud väljad jääma järjepidevaks kogu patsiendi ajajoone ulatuses:

• Diagnoosi kuupäev – esimese kinnitatud diagnoosi kuupäev, kodeeritud ja püsiv kõigis järgnevates andmestikes, mitte uuesti sisestatud või üle kirjutatud igal vastuvõtul

• Haiguse staadiumi või raskusastme kood – seisundite, nagu krooniline neeruhaigus või südamepuudulikkus, puhul struktureeritud staadiumikood, mida uuendatakse kliinilise seisundi muutumisel

• Biomarkerite väärtused – HbA1c diabeedi, süstoolne ja diastoolne vererõhk hüpertensiooni, FEV1 kroonilise obstruktiivse kopsuhaiguse jaoks, igaüks salvestatud struktureeritud numbrilise väärtusena koos ühiku ja võrdlusvahemikuga, seotud LOINC koodidega

• Hooldusplaani staatus – struktureeritud väli, mis näitab, kas aktiivne hooldusplaan eksisteerib, millal seda viimati vaadati üle ja kas eesmärgid on saavutatud

• Ravimite koodid – struktureeritud retseptide andmestikud, kasutades ATC või SNOMED koode, võimaldades järgimise analüüsi ja väljakirjutamise mustrite järelevalvet

Väikese ala hindamise mudelid, kasutades haiguslugude andmeid Massachusettsist näitasid, et järk-järgult rohkemate struktureeritud muutujate integreerimine ennustusmudelitesse vähendab keskmist absoluutset viga munitsipaalse tasandi levimuse hinnangutes. Astma puhul langes keskmine absoluutne viga 2,24 protsendilt toorandmete kasutamisel 1,02 protsendile täielikult modelleeritud andmete kasutamisel. Hüpertensiooni puhul oli vähenemine 2,60 protsendilt 1,48 protsendile. Need tulemused on saavutatavad ainult siis, kui aluseks olevad struktureeritud väljad, sealhulgas diagnoosikoodid, biomarkerite väärtused ja demograafilised andmed, on järjepidevalt täidetud kõigis panustajate haiguslugude süsteemides.

Andmestiku vormingu standardid, mis toetavad koostalitlusvõimet munitsipaalse tervisehoiu süsteemide vahel

Struktureeritud sisu andmestikus on vajalik, kuid mitte piisav koostalitlusvõime jaoks. Vorming, milles seda sisu pakendatakse ja edastatakse, peab samuti vastama tunnustatud standarditele, et andmestikke saaks lugeda ja agregeerida piirkondlike või riiklike tervishoiuteabe platvormide poolt ilma transformatsioonivigadeta.

HL7 FHIR (Health Level Seven Fast Healthcare Interoperability Resources) on praegune rahvusvaheline standard tervishoiuandmete vahetuseks. See määratleb, kuidas kliinilised ressursid, sealhulgas patsiendid, vastuvõtud, vaatlused, seisundid ja ravimid, struktureeritakse diskreetsete, adresseeritavate objektidena, mida saab pärida ja kombineerida üle süsteemide. FHIR-ühilduv haiguslugude süsteem avaldab oma andmeid vormingus, mida piirkondlik tervishoiuteabe platvorm saab otse tarbida, ilma et oleks vaja kohandatud integratsiooni või käsitsi andmete ekstraktimist.

Euroopa elektroonilise haigusloo vahetusvormingu rakendamise poliitiline analüüs Euroopa Liidu liikmesriikides toob välja praktilised tõkked selle koostalitlusvõime saavutamiseks suuremahuliselt. Analüüs hoiatab, et väiksemad haiguslugude süsteemide tootjad ja vähem digitaalselt küpsed liikmesriigid riskivad maha jääda, kui Euroopa tervishoiuandmete ruumi määrus juhib ühtlustamist. See rõhutab vajadust stabiilsete, ennustatavate spetsifikatsioonide elutsüklite järele, mis tähendab, et andmestandardid, millele munitsipaalsed tervishoiusüsteemid peavad vastama, ei tohiks muutuda kiiremini, kui need süsteemid realistlikult uuendada suudavad.

Barcelona haigla Clínic SNOMED CT rakendamine üle haigla-, ambulatoorse ja erakorralise abi keskkondade pakub Euroopa esmast allikat selle kohta, mida struktureeritud, kodeeritud, arvutatavate andmestike üleminekuks praktikas nõutakse. Uuring leidis, et SNOMED CT-kodeeritud tervishoiuprobleemide loend parandas järjepidevust, täpsust ja täielikkust üle hoolduskeskkondade ning toetas andmete taaskasutamist teadusuuringute, juhtimise ja tehisintellekti integratsiooni jaoks. Üleminek nõudis püsivat investeeringut kliiniliste töötajate koolitamisse, süsteemi konfigureerimisse ja juhtimisse.

Praktilised vormingu nõuded koostalitlusvõimelistele munitsipaalse tervisehoiu andmestikele hõlmavad:

• FHIR-ühilduvad ressursistruktuurid kõigi põhiliste kliiniliste andmetüüpide jaoks (patsient, vastuvõtt, seisund, vaatlus, immuniseerimine, ravimipäring)

• Määratletud väärtuste kogumid – kokkulepitud lubatud koodide loendid iga struktureeritud välja jaoks, takistades kohapeal leiutatud koodide sisenemist jagatud andmekeskkonda

• Struktureeritud mallid haiguslugude süsteemides, mis jõustavad nõutud väljad sisestamise hetkel, mitte ei tugine järelkontrollile andmekvaliteedi ülevaatamisel

• Püsivad patsiendi identifikaatorid, mis jäävad stabiilseks üle süsteemi migratsioonide ja osutaja muutuste

Kuhu sobivad tehisintellektiga toetatud kliinilise dokumenteerimise tööriistad struktureeritud raporteerimisse

Ümbritseva heli tehnoloogia ja tehisintellekti meditsiiniassistendid on üha enam kasutusel hoolduse osutamise hetkel, et vähendada dokumenteerimise koormust ja parandada kliiniliste andmestike täielikkust. Nende asjakohasus struktureeritud rahvastiku raporteerimisele seisneb nende potentsiaalis meelde tuletada nõutud välju, soovitada sobivaid kliinilisi koode ja vähendada juhtumeid, kus kliinilised töötajad asendavad kodeeritud kirjeid vabatekstiga.

Tehisintellekti meditsiiniassistent, kes kuulab konsultatsiooni ja koostab kliinilise märkme mustandi, saab olla konfigureeritud märkima puuduvaid kohustuslikke välju enne andmestiku salvestamist, soovitama sobivaid kliinilisi koode vestluse kliinilise sisu põhjal ning eeltäitma struktureeritud malle vastuvõtu ajal räägitud teabega. See aitab ületada üht püsivaimat tõket struktureeritud andmekvaliteedile: kodeerimise ajakulu hoolduse osutamise hetkel.

Tehisintellekti genereeritud dokumenteerimise väljund peab vastama samadele andmestandarditele kui käsitsi sisestatud andmestikud, et tulemuseks olevad andmestikud oleksid raporditavad. Tehisintellekti assistent, mis loob hästi kirjutatud narratiivse märkme, kuid ei täida struktureeritud kodeeritud välju, ei lahenda rahvastiku raporteerimise probleemi – see reprodutseerib seda lihtsalt poleeritumas vormis. Tehisintellektiga toetatud dokumenteerimise struktureeritud raporteerimise väärtus sõltub sellest, kuidas väljund kaardistub haiguslugude süsteemi väljadele, mitte proosa kvaliteedist.

On ka potentsiaalne piirang: tehisintellekti assistendid, mis on treenitud ühe kliinilise konteksti andmetel, võivad soovitada koode, mis on kontekstuaalselt sobivad, kuid mitte kooskõlas konkreetsete väärtuste kogumitega, mida kasutatakse antud munitsipaalses tervishoiuprogrammis või riiklikus raporteerimissüsteemis. Juhtimisprotsessid, mis valideerivad tehisintellekti soovitatud koode kinnitatud väärtuste kogumite vastu, on vajalikud, et takistada kohapeal ebajärjepideva kodeerimise sisenemist raporteerimise torujuhtmesse.

Juhtimine ja vastutus: kes vastutab andmestiku kvaliteedi eest munitsipaalses tervisehoius

Struktureeritud andmekvaliteet ei teki iseenesest. See nõuab määratletud vastutust, aktiivset jälgimist ja püsivat investeeringut koolitamisse ning süsteemi konfigureerimisse.

AMA eetikaajakiri on väitnud, et vastutus haiguslugude andmete kehtivuse eest on jagatud patsientide, kliiniliste töötajate ja kogukonna partnerite vahel. Munitsipaalse tervisehoiu programmide kontekstis lasub operatiivne vastutus peamiselt neljal rühmal:

• Kliinilised töötajad – vastutavad täpsete, täielike ja kodeeritud andmestike sisestamise eest hoolduse osutamise hetkel. Andmekvaliteedi või andmete tõrgete esmane allikas

• Praktikajuhid ja kliinilised juhid – vastutavad selle eest, et haiguslugude süsteemi mallid oleksid konfigureeritud jõustama nõutud välju ning et kohalikud kodeerimise tavad oleksid kooskõlas riiklike standarditega

• Munitsipaalse tervisehoiu teabespetsialistid – vastutavad andmete täielikkuse jälgimise eest üle asutuste, süstemaatiliste lünkade tuvastamise ning programmijuhtidele ja haiguslugude süsteemi administraatoritele eskaleerimise eest

• Haiguslugude süsteemi administraatorid – vastutavad väärtuste kogumite haldamise, mallide uuendamise eest, kui raporteerimise nõuded muutuvad, ning selle eest, et süsteemi konfiguratsioonid toetaksid struktureeritud sisestamist

Kõrge tulemuslikkusega munitsipaalsed tervishoiuprogrammid kasutavad mitut juhtimismehhanismi, et säilitada raporditavaid andmestikke suuremahuliselt:

• Andmekvaliteedi armatuurlauad – reaalajas või peaaegu reaalajas vaated väljade täitmise määradest, kodeerimise määradest ja kvaliteediprobleemide jaoks märgistatud andmestikest üle kõigi panustajate asutuste

• Täielikkuse auditid – perioodilised struktureeritud ülevaated andmestike valimist iga programmi minimaalsete andmestiku nõuete vastu

• Koolitusprotokollid – struktureeritud sisseelamine uutele kliinilistele töötajatele, mis hõlmab selgesõnalist juhendamist kodeerimise nõuete ja mittetäielike andmestike rahvastiku raporteerimise tagajärgede kohta

• Tagasisidetsüklid – regulaarsed aruanded kliinilistele meeskondadele, mis näitavad, kuidas nende kodeerimise määrad võrdlevad programmi võrdlusalustega, toetades praktika tasandi parandamist ilma keskse sekkumiseta

Praktiline kontrollnimekiri munitsipaalse tervisehoiu administraatoritele andmestiku täielikkuse auditeerimiseks

Järgmine kontrollnimekiri pakub struktureeritud viidet selle hindamiseks, kas praegused kliinilised andmestikud vastavad rahvastikutasandi raporteerimise nõuetele. See on organiseeritud nelja dimensiooni järgi, mis on kõige sagedamini seotud raporteerimise tõrgetega.

Väljad ja sisu

• [ ] Iga vastuvõtu andmestik sisaldab unikaalset, püsivat patsiendi identifikaatorit

• [ ] Iga vastuvõtu andmestik sisaldab täpset vastuvõtu kuupäeva (mitte sisestamise kuupäeva)

• [ ] Diagnoosid on salvestatud SNOMED CT või ICD-10/11 koodidena, mitte vabatekstiliste kirjeldustena

• [ ] Vaatlused ja biomarkerite väärtused on salvestatud struktureeritud numbriliste väljadena koos ühikutega, seotud LOINC koodidega

• [ ] Hoolduskeskkond on salvestatud struktureeritud väljana, kasutades kokkulepitud kategooriaid

• [ ] Kliinilise töötaja roll on salvestatud struktureeritud väljana

• [ ] Tulemus või võetud meede on salvestatud struktureeritud väljana (suunamine, retsept, järelkontroll, meede puudub)

Kodeerimise standardid

• [ ] Kasutusel olevad SNOMED CT väärtuste kogumid on kooskõlas riiklike programmide raporteerimise nõuetega

• [ ] Eriarstiabi andmestikes kasutatavad ICD-10/11 koodid on kaardistatud esmatasandi arstiabi SNOMED CT koodidega keskkondadevahelise linkimise jaoks

• [ ] Vaktsineerimise andmestikud sisaldavad toote koodi, partii numbrit, doosi numbrit ja manustamise kuupäeva eraldi struktureeritud väljadena

• [ ] Krooniliste haiguste andmestikud sisaldavad diagnoosi kuupäeva, haiguse staadiumi ja biomarkerite väärtusi püsivate struktureeritud väljadena

Vorming ja koostalitlusvõime

• [ ] Haiguslugude süsteem on HL7 FHIR-ühilduv kõigi põhiliste ressursitüüpide jaoks

• [ ] Määratletud väärtuste kogumid on kasutusel kõigi kodeeritud väljade jaoks, kohapeal leiutatud koodid on välistatud

• [ ] Struktureeritud mallid jõustavad nõutud väljad sisestamise hetkel

• [ ] Patsiendi identifikaatorid on stabiilsed üle süsteemi migratsioonide ja osutaja muutuste

Linkimise võimekus

• [ ] Andmestikke saab linkida üle vastuvõttude, kasutades patsiendi identifikaatorit ilma käsitsi sobitamiseta

• [ ] Mitme asutuse andmestikke saab agregeerida ilma transformatsioonivigadeta

• [ ] Haiguslugude süsteem saab eksportida andmeid vormingus, mis on ühilduv piirkondliku või riikliku tervishoiuteabe platvormiga

• [ ] Andmekvaliteedi armatuurlauad on olemas ja neid vaadatakse üle määratletud intervallidega nimetatud isikute poolt

Ükski kontrollnimekiri ei asenda täielikku andmekvaliteedi auditit, mis viiakse läbi iga programmi konkreetsete raporteerimise nõuete vastu. Nende kriteeriumide põhjal tuvastatud süstemaatilised lüngad ennustavad usaldusväärselt tõrkerežiime, sealhulgas alaküllast loendamist, katkestatud nimetajaid ja programmideülest võrrelematust, mis õõnestavad munitsipaalse tervisehoiu raporteerimist suuremahuliselt.

Korduma kippuvad küsimused

▶ Milliseid struktureeritud välju peab kliiniline andmestik sisaldama, et olla munitsipaalsel tasandil raporditav?

Kuus välja on möödapääsmatud. Andmestik peab sisaldama unikaalset patsiendi identifikaatorit, täpset vastuvõtu kuupäeva, kliinilisi koode, kasutades tunnustatud sõnastikke nagu SNOMED CT või ICD-10/11, hoolduskeskkonna koodi, kliinilise töötaja rolli ja struktureeritud andmestikku tulemuse või võetud meetme kohta. Ilma nende väljadeta ei saa automatiseeritud raporteerimise torujuhtmed andmestikku ekstraktida ega kategoriseerida, olenemata sellest, kui üksikasjalik kliiniline narratiiv võib olla.

▶ Miks põhjustavad vabatekstilised kliinilised märkmed probleeme rahvastiku tervise raporteerimisele?

Automatiseeritud raporteerimissüsteemid on loodud struktureeritud väljade töötlemiseks, mitte narratiivse teksti jaoks. Kui kliiniline töötaja dokumenteerib diagnoosi vabatekstilise kirjeldusena, mitte kodeeritud kirjena, on seisund andmestikus olemas, kuid rahvastiku nimetajast puudu. 2024. aasta uuring 456 125 patsiendi kohta 84 Austraalia üldarstipraksises leidis, et ainult kodeeritud diagnoosidele tuginedes tekib haiguste levimuse märkimisväärne alaraporteerimine, täpselt seetõttu, et vabatekstilised kirjed jäetakse valitsuse raporteerimissüsteemides tähelepanuta.

▶ Millised kodeerimise standardid on kõige olulisemad programmidevahelise võrreldavuse jaoks Euroopa munitsipaalse tervisehoiu süsteemides?

Neli standardit on operatiivselt asjakohased. SNOMED CT on eelistatud kliiniline terminoloogia diagnoosidele ja protseduuridele esmatasandi ja kogukonna arstiabis enamikus Euroopa Liidu liikmesriikides. ICD-10/11 kasutatakse diagnooside kodeerimiseks eriarstiabis ja riikidevahelises haiguste jälgimises. LOINC on standard laboratoorsete vaatluste ja kliiniliste mõõtmiste jaoks. HL7 FHIR määratleb, kuidas kliinilised andmestikud pakendatakse ja edastatakse süsteemide vahel. Euroopa tervishoiusüsteemides levinud strukturaalne probleem on see, et eriarstiabis kasutatavad ICD-10 koodid ei ole kooskõlas esmatasandi arstiabis kasutatavate SNOMED CT koodidega, luues ebaselgust andmete linkimisel.

▶ Mida nõuab Euroopa tervishoiuandmete ruumi määrus tervishoiuteenuse osutajatelt struktureeritud andmestike osas?

Euroopa tervishoiuandmete ruumi määrus, mis jõustub märtsis 2025, nõuab tervishoiuteenuse osutajatelt isiklike elektrooniliste tervishoiuandmete registreerimist struktureeritud elektroonilises vormingus. See kehtestab ühtlustatud spetsifikatsioonid patsientide kokkuvõtete, e-retseptide, laborianalüüside tulemuste ja väljakirjutusaruannete jaoks. Nende struktureeritud andmete sekundaarne kasutamine rahvatervise, teadusuuringute ja poliitikakujundamise jaoks on põhiline seadusandlik eesmärk. Määruse õiguslik analüüs toob välja andmekvaliteedi ja kasulikkuse märgistuse nõuded kui ühed olulisemad vastavuse kohustused tervishoiusüsteemidele.

▶ Milliseid struktureeritud välju on vaja vaktsineerimise andmestikes, et toetada usaldusväärseid hõlmatuse määra arvutusi?

Vaktsineerimise andmestik peab sisaldama konkreetset vaktsiini toote koodi, kasutades tunnustatud kodeerimissüsteemi, partii numbrit, tegelikku manustamise kuupäeva, patsiendi vanusevahemikku manustamisel, doosi numbrit seerias ja struktureeritud immuniseerimise staatuse välja. Kui mõni neist väljadest on puudu või sisestatud vabatekstina, alahindavad hõlmatuse arvutused süstemaatiliselt manustatud dooside arvu. Euroopa Liidu vaktsineerimise raporteerimise nõuded, sealhulgas need, mis toituvad Euroopa Haiguste Ennetamise ja Tõrje Keskuse jälgimissüsteemidesse, sõltuvad sellest, et need väljad oleksid järjepidevalt täidetud üle liikmesriikide.

▶ Kuidas mõjutavad mittetäielikud või struktureerimata andmestikud krooniliste haiguste jälgimist aja jooksul?

Krooniliste haiguste programmid sõltuvad patsiendi teekonna pikisuunalisest andmestikust üle mitme vastuvõtu, osutaja ja aasta. Lüngad või ebajärjepidevused mis tahes punktis selles ajajoones kanduvad edasi igasse järgnevasse analüüsi. Uurimus, kasutades väikese ala hindamise mudeleid Massachusettsist, leidis, et struktureeritud muutujate integreerimine ennustusmudelitesse vähendas keskmist absoluutset viga munitsipaalse tasandi levimuse hinnangutes astma puhul 2,24 protsendilt 1,02 protsendile ja hüpertensiooni puhul 2,60 protsendilt 1,48 protsendile. Need tulemused on saavutatavad ainult siis, kui diagnoosikoodid, biomarkerite väärtused ja demograafilised andmed on järjepidevalt täidetud kõigis panustajate haiguslugude süsteemides.

▶ Millist rolli saavad tehisintellekti meditsiiniassistendid mängida struktureeritud dokumenteerimise parandamisel rahvastiku raporteerimise jaoks?

Tehisintellekti meditsiiniassistent, kes kuulab konsultatsiooni ja koostab kliinilise märkme mustandi, saab olla konfigureeritud märkima puuduvaid kohustuslikke välju enne andmestiku salvestamist, soovitama sobivaid kliinilisi koode vestluse kliinilise sisu põhjal ning eeltäitma struktureeritud malle vastuvõtu ajal räägitud teabega. Siiski, tehisintellekti assistent, mis loob hästi kirjutatud narratiivse märkme ilma struktureeritud kodeeritud välju täitmata, ei lahenda rahvastiku raporteerimise probleemi. Tehisintellektiga toetatud dokumenteerimise struktureeritud raporteerimise väärtus sõltub sellest, kuidas väljund kaardistub haiguslugude süsteemi väljadele, mitte proosa kvaliteedist.

▶ Kes vastutab kliiniliste andmestike kvaliteedi eest munitsipaalses tervisehoius?

Operatiivne vastutus lasub neljal rühmal. Kliinilised töötajad on andmekvaliteedi või andmete tõrgete esmane allikas hoolduse osutamise hetkel. Praktikajuhid ja kliinilised juhid vastutavad selle eest, et haiguslugude süsteemi mallid jõustaksid nõutud välju ning et kohalikud kodeerimise tavad oleksid kooskõlas riiklike standarditega. Munitsipaalse tervisehoiu teabespetsialistid jälgivad andmete täielikkust üle asutuste ja eskaleerivad süstemaatilisi lünki. Haiguslugude süsteemi administraatorid haldavad väärtuste kogumeid, uuendavad malle, kui raporteerimise nõuded muutuvad, ja tagavad, et süsteemi konfiguratsioonid toetavad struktureeritud sisestamist.

▶ Milliseid vormingu nõudeid peavad munitsipaalse tervisehoiu andmestikud täitma koostalitlusvõime jaoks süsteemide vahel?

Andmestikud peavad vastama HL7 FHIR-ühilduvatele ressursistruktuuridele kõigi põhiliste kliiniliste andmetüüpide jaoks, sealhulgas patsient, vastuvõtt, seisund, vaatlus, immuniseerimine ja ravimipäring. Kokkulepitud väärtuste kogumid peavad olema kasutusel kõigi kodeeritud väljade jaoks ning kohapeal leiutatud koodid peavad olema välistatud. Struktureeritud mallid peavad jõustama nõutud väljad sisestamise hetkel ning patsiendi identifikaatorid peavad jääma stabiilseks üle süsteemi migratsioonide ja osutaja muutuste. Lisaks peab haiguslugude süsteem võimaldama andmete eksporti vormingus, mis on ühilduv piirkondliku või riikliku tervishoiuteabe platvormiga.