Das Jewish General Hospital in Montreal hatte ein Problem mit seinen Patientendaten: Obwohl es viele davon gab, war der Prozess, Erkenntnisse zu gewinnen, die die Patientenversorgung verbesserten, mühsam und mühsam.
DAS PROBLEM
Es verfügt über eine große Anzahl von Mitarbeitern, die Endnutzer der Daten des Jewish General Hospital und des übergeordneten Gesundheitssystems CIUSSS du Centre-Ouest-de-l’Île-de-Montréal sind. Zu diesen Stakeholdern gehören operative Teams, die sich auf die Verbesserung der Effizienz und die Reduzierung von Verzögerungen konzentrieren, klinische Teams, die sich mit Projekten zur Verbesserung der klinischen Qualität befassen, und eine florierende Forschungsgemeinschaft in der Forschungsorganisation, dem Lady Davis Institute.
„Der Bedarf an Daten ist konstant und unser Ökosystem an Datenquellen ist sehr vielfältig und in einigen Fällen schwer zugänglich“, sagte Dr. Justin Cross, Chief Digital Health Officer am Jewish General Hospital. „Wie in vielen Gesundheitssystemen wurden Daten aus diesen Quellsystemen in ein zentrales Data Warehouse gebracht. Von dort aus können sie den entsprechenden Interessengruppen gewährt werden, wenn die Zugriffsbedingungen erfüllt sind.“
„Dieser Prozess erfordert leider technische Kenntnisse und Datenbankkenntnisse, über die die meisten unserer Datenendbenutzer einfach nicht verfügen“, fuhr er fort. „Aufgrund dieser technischen Notwendigkeit wird das Data Warehouse von einem kleinen Team von Dateningenieuren und Datenanalysten verwaltet, die über diese Fähigkeiten verfügen und Ansichten für diejenigen erstellen können, die über die Berechtigung zum Zugriff auf Quelldaten verfügen.“
Der Prozess funktioniert, aber die Vorlaufzeiten für die Formulierung einer Frage, die Übermittlung der Frage an den entsprechenden Genehmiger und die anschließende Strukturierung einer technischen Anfrage für das interne Datenteam haben zu einem langen Weg für den Datenzugriff geführt, insbesondere für Forscher.
VORSCHLAG
Das Jewish General Hospital beschloss, dieses Problem mit den Adamas-Plattformen des Gesundheits-IT-Anbieters MDClone anzugehen. Die Plattform bot ein Tool, das es jedem mit einer Idee in der Institution ermöglichen sollte, eine Frage zu stellen und Ergebnisse zu erhalten.
„Wir wissen, dass gute Ideen von überall kommen können, insbesondere von denen, die traditionell möglicherweise nicht in Positionen tätig sind, die sich auf betriebliche Effizienz oder Qualitätsverbesserung konzentrieren“, bemerkte Cross. „Den Mitarbeitern an vorderster Front fallen möglicherweise Dinge auf, die sie dazu veranlassen, Fragen aus einer völlig anderen Perspektive zu betrachten als die eines internen Datenteams.
„Es ist absolut entscheidend, dass ein multidisziplinäres Team in die Planung, den Entwurf und die Implementierung eines solchen Systems einbezogen wird, um den größtmöglichen Nutzen aus der Plattform zu ziehen.“
Dr. Justin Cross, Jewish General Hospital
„Wir wollten die Stärke unterschiedlicher Standpunkte aus der gesamten Organisation nutzen und sie auf unser gemeinsames Ziel konzentrieren, die Qualität der Dienstleistungen, die wir für unsere Patienten erbringen, zu verbessern“, fuhr er fort. „Wir wollten, dass unsere Gesundheitsversorgungsteams schnell auf die Plattform zugreifen, in Echtzeit eine Abfrage zu etwas erstellen können, das sie gesehen haben, und schnell Antworten erhalten, die darauf hindeuten könnten, dass ein echtes Signal vorhanden ist.“
Ebenso wollten die Mitarbeiter für die Forscher, dass sie schnell das Datenrepository der Institution abfragen können, um zu sehen, ob eine Forschungskohorte von Interesse existiert.
„Das besondere Element, das dies auf eine Weise ermöglicht, die die Privatsphäre der Patienten schützt, ist der synthetische Datenmodus der MDClone Adams-Plattform“, erklärte er. „Als Reaktion auf eine Anfrage ist die Adams-Plattform in der Lage, dynamisch einen vollständig synthetischen Datensatz aus den Originaldaten zu generieren. Dieser synthetische Datensatz ist den Originaldaten statistisch ähnlich, aber vollständig synthetisch – nicht einfach deidentifiziert.“
„Dadurch sind wir in der Lage, die synthetischen Ergebnisse zu nutzen, um zu identifizieren, ob ein Signal von Interesse vorliegt, und wenn ja, kann der Datenendnutzer dann die erforderlichen Genehmigungen durchlaufen, um auf die tatsächlichen zugrunde liegenden Daten zuzugreifen“, fuhr er fort. „Dies beschleunigt die anfängliche Ideenvalidierung erheblich und konzentriert die Zeitressourcen, die für den Echtdaten-Genehmigungsprozess erforderlich sind, auf diejenigen Initiativen, die in der synthetischen Analyse Signale gezeigt haben.“
DER HERAUSFORDERUNG MEINEN
Das Jewish General Hospital befindet sich in der Anfangsphase der Live-Schaltung der Plattform. Es hat das System vor zwei Monaten eingeführt. Um das System zu implementieren, gründeten die Mitarbeiter eine multidisziplinäre Arbeitsgruppe, zu der das MDClone-Team, Mitarbeiter des Digital-Health-Teams des Krankenhauses, das IT-Team und Fachexperten gehörten, die die Quellsysteme in- und auswendig kannten.
Dieses Team leitete die technische Implementierung sowie den Datenextraktions- und Ladeprozess. Die Mitarbeiter haben sich zu diesem Zeitpunkt hauptsächlich auf klinische Daten konzentriert, werden aber bald auf andere Datenquellen ausweiten.
„Die Adams-Plattform wird die Nutzung von Daten demokratisieren, indem sie die Erkundung von Daten mithilfe grundlegender menschlicher Sprache ermöglicht, um Datensätze auf einfache und intuitive Weise zu erstellen; SQL-Kenntnisse oder andere Datenbankkenntnisse sind nicht mehr erforderlich“, erklärte Cross. „Nach entsprechender Schulung und Genehmigung steht das Tool sowohl unseren klinischen als auch unseren Verwaltungsteams zur Verfügung.“
ERGEBNISSE
Das Jewish General Hospital befindet sich erst in der Anfangsphase der Schulung seiner Community für das Tool und der Identifizierung von Pilotbenutzern für die neue Plattform.
„Wir haben bereits Teams, die verschiedene Faktoren untersuchen möchten, die sich auswirken könnten: Aufenthaltsdauer, Zugangsverzögerungen, Optimierung der häuslichen und kommunalen Pflege, im Krankenhaus erworbene Infektionen, STEMI-Versorgung, Optimierung der psychischen Gesundheitsversorgung und mehr“, sagte Cross.
RAT FÜR ANDERE
„Bei einem großen Datenprojekt wie diesem geht es nicht nur um die Technologie, sondern auch um die beteiligten Personen und Prozesse“, riet Cross. „Es ist absolut entscheidend, dass ein multidisziplinäres Team in die Planung, den Entwurf und die Implementierung eines solchen Systems einbezogen wird, um den größtmöglichen Nutzen aus der Plattform zu ziehen.“
„Die Daten müssen validiert und für die Endbenutzer nützlich sein, und es muss eine Feedbackschleife für eine kontinuierliche Verbesserung der Plattform vorhanden sein“, schloss er. „Schließlich muss den klinischen Teams, die ein Tool wie dieses nutzen möchten, angemessene Unterstützung geboten werden. Sie haben oft fantastische Ideen und müssen mit angemessener Unterstützung des Projektmanagements unterstützt werden, wenn eine umsetzbare Idee verwirklicht wird.“
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