Kasabay ng pag-usbong ng digital age ay naging matunog ang terminong “data analytics” o ang proseso ng pag-aaral at pagsusuri sa mga data upang makabuo ng mga insight at desisyon. Ginagamit ang data analytics upang makita ang mga pattern, trend, at correlation sa mga datos, at madalas itong napapakinabangan sa iba’t ibang industriya. Sa paggamit ng data analytics, nagkakaroon ang isang organisasyon ng kakayahang makakuha ng mas malalim na pag-unawa sa mga sitwasyon, makapagpasya batay sa ebidensya, at makaisip ng mga epektibong solusyon sa mga suliranin.
Kabilang ang kalusugan sa mga sektor na maaaring makinabang sa maraming benepisyong hatid ng data analytics. Maaaring gawing batayan ang mga insight mula sa data analytics sa pagpapabuti ng pangangalaga sa pasyente, pagpapahusay ng operational efficiency ng mga ospital at ahensiya ng pamahalaan, at pagsasaayos ng pamamaraan ng paghahatid ng serbisyong pangkalusugan. Tara’t bigyan natin ng atensyon ang anim na pangunahing paraan kung paano magagamit ang data analytics sa health sector o sektor ng kalusugan sa Pilipinas.
Mas Pinalawak at Pinabuting Pangangalaga sa Mga Pasyente
Ang electronic health records (EHR) ay isang digital system na idinisenyo para irecord ang mga impormasyong medikal ng mga pasyente. Ito ay naglalaman ng komprehensibong kasaysayan ng kalusugan ng isang indibidwal, kabilang ang mga impormasyon tulad ng medical history, mga resulta ng laboratory at imaging tests, mga reseta ng gamot, mga allergies, at iba pang mahahalagang impormasyong pangkalusugan. Ang pangunahing layunin ng EHR ay bigyan ang medical providers gaya ng mga doktor at nars ng mabilis, mapagkakatiwalaan, at komprehensibong access sa impormasyon ng pasyente.
Maaaring gamitin ng medical providers ang data analytics upang pag-aralan ang impormasyon na matatagpuan sa electronic health records (EHRs) at gamitin ang kaalamang ito upang mapabuti ang pangangalaga sa pasyente. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa data ng pasyente, kabilang ang demographics, medikal na kasaysayan, at mga resulta ng paggamot, maaaring makakita ang mga medical professional ng mga pattern at trend na kailangan nilang isaalang-alang upang malaman ang pinakawastong desisyon sa pagtukoy at paggamot sa sakit ng pasyente.
Halimbawa, pwedeng gamitin ang data analytics upang makilala ang mga nakakapinsalang endemic na sakit sa iba’t ibang rehiyon ng bansa. Ang kaalamang ito ay magbibigay-daan sa mga care provider na pinuhin ang mga plano sa paggamot sa bawat karamdaman. Sa pamamagitan rin ng pagsusuri sa mga EHR, maaaring makita ng mga ospital ang mga pattern sa epekto ng gamot para sa mga sakit. Ito ay nagreresulta sa mas masigasig na mga pamamaraan ng paggamot at sa pagpapabuti sa health outcomes ng mga pasyente.
Mabisang Paggamit ng Predictive Analytics sa Pagsusuri ng mga Sakit
Ang predictive analytics ay isang proseso na gumagamit ng historical data upang ma-forecast ang mga hinaharap na pangyayari. Maaari itong magbigay-daan sa mga health organization at mga health professional na maunawaan at mabawasan ang potensyal na panganib ng iba’t ibang sakit at karamdaman.
Sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga salik tulad ng demographics ng pasyente, dami ng insidente ng pagkakasakit, at mga environmental factors, ang predictive analytics ay makakatulong upang ma-predict ang mga paglabas ng mga sakit. Bukod rito, maaari itong magamit na sanggunian kung kailan kailangang ipasok ang pasyente sa pagamutan at paano kilalanin ang mga high-risk na pasyente na maaaring mangailangan ng karagdagang pangangalaga.
Isa sa mga aspeto na pwedeng paggamitan ng predictive analytics sa mga tropikal na bansang gaya ng Pilipinas ay ang pag-forecast ng pag-usbong ng mga sakit tulad ng dengue fever. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa nakaraang data ng klima, populasyon ng lamok, at mga ulat ng kaso ng dengue, maaaring makilala ng mga health official ang mga lugar na may mataas na panganib at doon ay magpatupad ng mga asintadong interbensyon. Kabilang sa mga hakbang na ito ang pagkontrol sa populasyon ng lamok at mga kampanya para sa pagpapalawig ng kaalaman ng publiko tungkol sa dengue.
Mas Mahusay na Pamamahala sa Mga Gastusing Pangkalusugan
Hindi maikakailang makonsumo sa resources ang pangangasiwa at paghahatid ng serbisyong pangkalusugan ng isang bansa. Ayon sa Philippine Statistics Authority (PSA), gumugol ang Pilipinas ng PHP 1.20 trilyon sa Total Health Expenditure (THE) noong 2022.
Maaring gamitin ang data analytics upang kilalanin ang mga salik na humahadlang sa mabisang paghahatid ng serbisyong pangkalusugan at kumukunsumo ng resources nang higit sa kinakailangan. Ang pagkilalang ito ay nagbibigay-daan upang makapagpatupad ng mga epektibong hakbang sa pagtitipid nang hindi inilalagay sa alanganin ang kalidad ng serbisyong pangkalusugan na natatanggap ng publiko. Maaari itong isagawa sa pamamagitan ng pagsusuri sa datos ukol sa paggalaw ng pasyente, paggamit ng mga resources, at operational efficiency.Sa mga ospital, bilang halimbawa, pwedeng gamitin ang data analytics upang ma-optimize ang pagbabahagi ng resources at mabawasan ang mga hindi kinakailangang gastusin. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa data ng pagpasok at paglabas ng mga pasyente at haba ng kanilang pananatili, maaaring makita ng mga ospital ang mga oportunidad upang mapabuti ang bed management at mabawasan ang mga oras ng paghihintay. Ito ay maaaring magresulta sa pagtitipid sa gastusin at pagpapataas ng patient outcomes at satisfaction.
Pagiging Abot-Kamay ng Personalized Medicine
Kung gagamitin ito sa pagsusuri ng genetic at clinical data, ang data analytics ay maaaring magbigay-daan sa pagpapaabot ng customized na plano ng panggagamot sa mas maraming indibidwal na pasyente. Ang pagkilala sa mga genetic markers at clinical characteristics ng partikular na mga sakit ay isa sa mga epektibong paraan ng pag-develop ng personalized treatment plans. Ang paggamit ng customized na plano ng panggagamot naman ay nagpapalaki ng posibilidad na makahanap ng angkop na katugunan sa sakit ng pasyente habang pinapababa ang maaaring di-kaaya-ayang side effects ng gamutan.
Pangunahin sa maaaring paglapatan ng personalized treatment plans ang paggamot sa kanser batay sa genetic profiles ng mga pasyente. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga genetic data mula sa mga sample ng tumor at clinical data mula sa mga rekord ng pasyente, maaaring makilala ng mga oncologist ang pinaka-epektibong paraan ng paggamot para sa bawat indibidwal na pasyente, na siya namang magbibigay-daan sa mas mahusay na mga resulta ng panggagamot at pinabuting kalidad ng buhay.
Mas Maayos na Pamamahala sa Kalusugan ng Populasyon
Bukod sa sa pagapapalawig ng accessibility ng personalized medicine, ang data analytics ay nagbibigay-daan din sa pamamahala ng pampublikong kalusugan. Maaari itong makamit sa pamamagitan ng pagsusuri ng data ukol sa pagkalat ng mga sakit, pagsubaybay sa resources na ginagamit sa mga pampublikong programang pangkalusugan, at pagkilala sa mga salik sa lipunan na nakaaapekto sa kalusugang pangkomunidad. Sa pagkilala sa health trends at mga disparidad sa loob ng mga populasyon, maaaring mag-develop ang mga health provider ng mga asintadong interbensiyon upang mapabuti ang kalagayan ng komunidad at mabawasan ang mga gastusin sa pangangalaga sa kalusugan.
Ang lumalaking pasanin ng non-communicable diseases (NCDs) tulad ng diabetes at hypertension ay kasama rin sa mga alalahaning maaaring tugunan gamit ang data analytics. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa data ukol sa paglaganap ng sakit at mga salik ng panganib, maaaring mag-develop ang mga pamahalaan ng mga inisyatiba at programa upang mabawasan ang insidente ng NCDs.
Mas Mainam na Pagsisiyasat sa Mga Kaso ng Fraud na Kaugnay ng mga Health Program
Kagamitgamit rin ang data analytics sa pagpapahusay ng pagtuklas at pagsisiyasat ng mga aktibidad na may kinalaman sa pandaraya tulad ng insurance fraud at hindi tamang mga paraan ng pagpepresyo ng health services. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga datos ukol sa claims at pagkilala sa mga pattern na nagpapahiwatig ng pandaraya, ang data analytics ay nagbibigay-daan sa mga organisasyong kabilang sa sektor ng kalusugan na protektahan ang integridad ng health system at ilaan ang limitadong resources sa mga tunay na nangangailangan.
Malaki ang potensyal ng data analytics na baguhin ang sektor ng kalusugan sa Pilipinas, kabilang na ang mapabuti ang patient outcomes, pinuhin ang operational efficiency ng mga healthcare organizations, at bawasan ang kanilang mga gastusin. Sa pamamagitan ng paggamit ng data analytics upang gabayan ang samot-saring mga desisyon, maaaring makamit ng mga health agency at provider ang mas mabuting pangangalaga ng mga indibidwal at ng lipunan.
