আধুনিক এন্টারপ্রাইজ ইমেজিং এবং ডেটা ভ্যালু চেইন

স্বাস্থ্যসেবা শিল্প ছাড়া উৎপাদনশীলতার উন্নতি বিস্তৃত শিল্পকে সাহায্য করেছে। 1999 থেকে 2014 পর্যন্ত, স্বাস্থ্যসেবা খাতে উত্পাদনশীলতা মাত্র 8% বৃদ্ধি পেয়েছে, যেখানে অন্যান্য শিল্পগুলি 18% এর অনেক বেশি দক্ষতা অর্জন করেছে। যদিও শিল্পগুলির মধ্যে উত্পাদনশীলতার তুলনা ভুল হতে থাকে, তারা দেখায় যে স্বাস্থ্যসেবা উৎপাদনশীলতা এবং সম্ভাবনার দিক থেকে অন্যান্য শিল্পের চেয়ে অনেক পিছিয়ে রয়েছে।

স্বাস্থ্য পরিচর্যায় কার্যক্ষমভাবে উৎপাদনশীলতা বাড়াতে দুটি জিনিস ঘটতে হবে। প্রথমত, ডেটা একটি কৌশলগত সম্পদ হিসাবে বোঝা উচিত। বুদ্ধিমান এবং সমস্ত-অন্তর্ভুক্ত ওয়ার্কফ্লো সমাধানের মাধ্যমে ডেটার ব্যবহার করা উচিত, সেইসাথে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI)-এর ব্যবহার-চালনা অটোমেশন এবং রোগীকে ইমেজিং মান শৃঙ্খলের কেন্দ্রে রাখা।

দ্বিতীয়ত, একটি মান শৃঙ্খলের কথা বলতে সক্ষম হওয়ার জন্য, দক্ষতার ক্ষেত্রগুলি অবশ্যই সংযুক্ত থাকতে হবে। সংযোগটি যতটা সম্ভব নির্বিঘ্ন, খোলা এবং নিরাপদ হতে হবে। লক্ষ্য হল রোগী, স্বাস্থ্যসেবা পেশাদার এবং চিকিৎসা গবেষকদের একইভাবে প্রয়োজন হলে সমস্ত প্রাসঙ্গিক ডেটা পাওয়া যায় তা নিশ্চিত করা।

একটি আধুনিক এন্টারপ্রাইজ ইমেজিং সফ্টওয়্যার সমাধান অবশ্যই ফলাফল অপ্টিমাইজেশান, উন্নত ডায়াগনস্টিকস এবং উন্নত সহযোগিতাকে অগ্রাধিকার দিতে হবে।

স্বাস্থ্যসেবা আজ: ফাঁক, বাধা, সাইলোস

স্বাস্থ্যসেবা ডেটার বর্তমান খণ্ডিত অবস্থার খরচ এবং ফলাফলগুলি সুদূরপ্রসারী: অপারেশনাল অদক্ষতা এবং অপ্রয়োজনীয় অনুলিপি, চিকিত্সার ত্রুটি এবং মৌলিক গবেষণার সুযোগ মিস করা। সাম্প্রতিক চিকিৎসা সাহিত্য মিস সুযোগের উদাহরণ দিয়ে পূর্ণ-এবং রোগীরা ডেটা ভাগ করে নেওয়ার অভাবের কারণে ঝুঁকির মধ্যে পড়ে।

প্রতি বছর চার মিলিয়নেরও বেশি মেডিকেয়ার রোগীকে দক্ষ নার্সিং সুবিধায় (SNFs) ছেড়ে দেওয়া হয়। তাদের বেশিরভাগই জটিল অবস্থার বয়স্ক রোগী, এবং পরিবর্তন বিপজ্জনক হতে পারে। 2019 সালে প্রকাশিত একটি গবেষণা অনুসারে আমেরিকান জার্নাল অফ ম্যানেজড কেয়ার, এই ট্রানজিশনের সময় রোগীদের খারাপ ভাড়ার প্রধান কারণগুলির মধ্যে একটি হল হাসপাতাল এবং SNF-এর মধ্যে স্বাস্থ্য ডেটা ভাগ করে নেওয়ার অভাব—যার মধ্যে অনুপস্থিত, বিলম্বিত বা ব্যবহার করা কঠিন তথ্য-সহ। “হাসপাতাল এবং SNF-এর মধ্যে দুর্বল ট্রানজিশনাল কেয়ার অনুশীলনগুলি এই জনসংখ্যার জন্য গুণমান এবং নিরাপত্তা ফলাফলের সাথে আপস করে,” গবেষকরা উল্লেখ করেছেন।

এমনকি হাসপাতালের মধ্যে, ডেটা ভাগ করে নেওয়া একটি বড় সমস্যা রয়ে গেছে। জার্নালে প্রকাশিত একটি 2019 আমেরিকান হাসপাতাল অ্যাসোসিয়েশনের গবেষণা স্বাস্থ্যসেবা ইউএস সেন্টার ফর মেডিকেয়ার অ্যান্ড মেডিকেড সার্ভিসেস (সিএমএস) দ্বারা পরিচালিত এবং যোগ্য মার্কিন হাসপাতাল দ্বারা গৃহীত আন্তঃকার্যকারিতা ফাংশনগুলি বিশ্লেষণ করা হয়েছে যা প্রোমোটিং ইন্টারঅপারেবিলিটি প্রোগ্রামের অংশ। সমীক্ষায় দেখা গেছে যে 2,781টি নন-ফেডারেল, অ্যাকিউট-কেয়ার হাসপাতালের মধ্যে, শুধুমাত্র 16.7% প্রোগ্রামের স্টেজ 3 সার্টিফাইড ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ড টেকনোলজি (CEHRT) উদ্দেশ্য পূরণের জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত ছয়টি মূল কার্যকারিতা গ্রহণ করেছে। স্বাস্থ্যসেবাতে ডেটা আন্তঃকার্যযোগ্যতা অবশ্যই একটি বিষয় নয়।

ডেটা সাইলো এবং বেমানান ডেটা সেটগুলি অন্য রাস্তার বাধা হিসাবে রয়ে গেছে। জার্নালে একটি 2019 নিবন্ধে JCO ক্লিনিকাল ক্যান্সার ইনফরমেটিক্স, গবেষকরা ক্যান্সার ইমেজিং আর্কাইভ (TCIA) থেকে ডেটা বিশ্লেষণ করেছেন, বিশেষ করে 659টি ডেটা ক্ষেত্র ধারণকারী নয়টি ফুসফুস এবং মস্তিষ্ক গবেষণা ডেটা সেট দেখেছেন যাতে ক্রস-স্টাডি অ্যাক্সেসের জন্য ডেটা সামঞ্জস্য করতে কী প্রয়োজন হবে তা বোঝার জন্য। তিন বা ততোধিক ফাইলে 41টি ওভারল্যাপিং ডেটা ক্ষেত্র শনাক্ত করতে এবং তাদের মধ্যে 31টি সামঞ্জস্যপূর্ণ করতে ছয় মাসে 329 ঘণ্টারও বেশি সময় লেগেছে।