Jednoznačná identifikace
jako předpoklad funkčního e-health
Martin Pavlík
Růst nároků na IT
Stárnoucí populace
Rostoucí náklady
Nedostatek pracovníků
Větší nároky na IT
Izolovaná datová sila
• Pacientská data jsou v izolovaných systémech • Problém se ale týká i dalších entit: – – – – – –
Zdravotničtí pracovníci Dodavatelé Odběratelé Zdravotní pojišťovny Zdravotnická zařízení Specializované a národní zdravotní registry – ….
MPI – Master Patient Index • Nejvýznamnější entitou je ale rozhodně pacient / pojištěnec • MPI představuje základní „databázi“ pacientů • Na úrovni implementace se může jednat o: – Materializovaný rozcestník ke každému pacientovi – Virtualizovaný záznam spojující informace o stejném pacientovi napříč informačními systémy
Master Patient Index
Rodné číslo – je díky němu po problému?
• Celá řada institucí si to myslela (hlavně ve finančním sektoru a telekomunikacích) – Cca 10% záznamů nebylo ale možno správně spárovat
• Limity identifikace rodným číslem: – Chyby v rodných číslech jsou častější, než by se mohlo zdát •
Kontrolní číslice jen pro RČ u narozených od 1. ledna 1954
– Nemožnost zjistit rodné číslo pacienta •
Nenadálé život ohrožující situace
– Pacienti bez rodného čísla •
Cizinci, turisté
Vlastní zkušenost z ordinace
780926/4859 670926/4859
Studie NHS Royal College of Physicians Scotland • 10% chybných diagnóz • Z toho 42% ze systémových důvodů (nedostatek dat nebo špatná data) • Důvody: – Koordinace informací – Informace nejsou k dispozici když je to třeba – Nedostupnost detailních zdrojových dat Zdroj: Mark L Graber MD FACP, září 2011
Jak tedy párovat záznamy napříč systémy
Klíčem je využití tzv. pravděpodobnostního párování • Definují se atributy a jejich význam při párování (případně výše tolerance chyb) – Samozřejmě, že rodné číslo bude velmi významné
• Toto párování řeší velmi dobře i situace, kdy je rodné číslo chybějící či chybné – Kombinace dalších atributů (jméno, příjmení, …,
• Respektuje fatální důsledky: – Opomenutého spárování – Chybného spárování
data z anamnéz, kontaktní osoby, cokoliv)
Jak mohou pomoci elektronické identifikační karty?
• Využívají se v několika zemích, kde byl / je implementován eHealth • Hlavní výhoda: – minimalizaci chyb vzniklých přepisem klíčových údajů do systémů – Rychlost
• Obsahují typicky – Identifikační údaje – Základní anamnestické údaje – tam, kde jsou data v MPI materializována – (Elektronickou peněženku)
• Co bohužel neřeší? – Pacient nemusí mít kartu vždy u sebe
Nutnost jednoznačné systémové identifikace • Základní identifikátor … – – –
•
– – – –
Párování záznamů napříč systémy Redukce duplicit Rychlejší vyhledávání napříč systémy Řešeno je samozřejmě i zabezpečení
–
Reference ve zdravotnictví z následujících zemí:
… musí být s použitím sofistikované technologie vždy doplněn o řešení situací, kdy: –
•
Rodné číslo Bezvýznamový identifikátor Elektronická karta
• IBM Initiate
Základní identifikátor není k dispozici
Systémová identifikace se netýká ale jen pacientů, ale zahrnuje i: – – – – –
Profesionály Zdravotní pojišťovny Orgány veřejné správy Dodavatele ...
• • •
Kanada Švýcarsko Belgie
Další země, které zavádějí elektronickou komunikaci ve zdravotnictví používají nebo budují master patient index nebo registr U.S. Hospitals, Health Information Exchanges
National eHealth projects in Austria, Denmark, Norway NHS Wales, NHS Scotland, hospital groups in the U.K. Saudi Arabia Singapore South Africa Australia, New Zealand, Hospitals in each country
Existuje řada příkladů a další přibývají
Případová studie: Belgie Problém
Výsledek
• Regionální síť veřejných nemocnic • 40% pacientů léčeno ve více než jednom zařízení v rámci skupiny
• Neexistovala možnost jednoznačné identifikace při příjmu/registraci pacienta, což vedlo k duplikovaným záznamům, celkem 4 – 15% ze všech spravovaných záznamů. V jednom zařízení tvořili 35-45 duplicit denně • Stávající deterministická kontrola duplicit nedostatečná Řešení
• IBM Initiate Patient provazuje data a hledá/potvrzuje záznamy v případě neúplných dat • IBM Initiate Inspector řídí párování dat a generuje denní rutiny pro správce databáze pro korekce • Zprovozněno vyhledávání a párování v reálném čase. 12
• Jednoznačnost v tom, kde byl pacient léčen díky jednomu pohledu na všechny nemocnice a přidružená pracoviště • Umožnění sdílení dat v reálném čase bez chyb • Vytváří pohled na data pacienta v reálném čase zobrazovaném na nemocničním portálu • Podstatné zlepšení kvality dat a její udržení • Zjednodušení procesu pro identifikaci, sledování a vyřizování problémů s kvalitou dat
Případová studie: Švýcarsko Problém
• Identifikace a redukce zdvojených záznamů o pacientech
• Zlepšení kvality dat - snížení počtu tvorby duplikovaných dat z 5-10% na méně než 1%
• Prevence vzniku duplikovaných záznamů
• Pacienti a jejich identita jsou potvrzováni hned při registraci , což vede ke snížení duplicit, zvýšení bezpečnosti a spokojenosti pacientů
• Reporting ohledně zdroje a typu duplicit, četnosti a důvodů vzniku
Řešení
• IBM Initiate Patient slouží jako zabezpečený zdroj potvrzení jednoznačnosti pro kompletní demografické údaje v rámci regionu • Při registraci pacienta jsou údaje aktivně ověřovány s IBM Initiate Patient pro potvrzení identifikace • IBM Initiate Inspector umožňuje datovým analytikům identifikovat a řešit nekonzistentní data a chyby přímo u jejich zdroje
13
Výsledky
• Jednotlivé nemocnice a další poskytovatelé dostávají pravidelné reporty ohledně kvality dat a záznamy, které je nutné korigovat
Kanada: role IBM v e-health (Infoway) EHR pro 21 mil občanů British Columbia PharmaNet
Alberta
Saskatchewan
e-Preskripce pro 25,000 uživatelů, 100M+ transakcí
MPI pro 97% populace
Děkuji za pozornost! Q&A