Visualizzare i dati sulla salute: sfide e soluzioni

Ogni giorno, i sistemi sanitari raccolgono una vasta quantità di dati sui pazienti. Questi dati includono informazioni sul background del paziente, le visite presso le cliniche, i risultati dei test medici e le misurazioni effettuate a casa, come la pressione sanguigna o la frequenza cardiaca. Per migliorare la cura dei pazienti, è fondamentale rivedere e analizzare questi dati. Un metodo efficace per farlo è attraverso la visualizzazione dei dati, che aiuta a dare senso a informazioni complesse e a trovare modelli utili. Tuttavia, lavorare con i dati sanitari può essere difficile a causa delle loro dimensioni e complessità.

#Dati Sanitari e Sfide

Il settore sanitario sta iniziando a rendersi conto dell'importanza della visualizzazione dei dati per scoprire fatti e modelli nascosti che possono aiutare a migliorare la cura dei pazienti. Tuttavia, molte sfide rimangono. I dati sanitari sono spesso grandi, disordinati e incompleti, rendendo difficile l'analisi. La scienza dei dati progressiva offre un modo per interagire con i dati in modo più gestibile, consentendo aggiornamenti in tempo reale e l'esplorazione delle informazioni.

Questo articolo parlerà delle sfide pratiche affrontate mentre si utilizza la scienza dei dati progressiva per visualizzare i dati sanitari. Daremo un’occhiata a tre progetti specifici che illustrano queste sfide e come sono state affrontate.

#Progetto 1: Risultati Chirurgici

In questo progetto, un ospedale locale ha collaborato con dei ricercatori per migliorare la qualità delle cure chirurgiche. L'obiettivo era creare un sistema di visualizzazione interattivo che mostrasse metriche importanti relative ai risultati chirurgici.

#Selezione dei Dati

Quando il team ha iniziato, erano già stati raccolti alcuni dati. Sfortunatamente, solo un paio di ospedali su molti avevano cominciato a raccogliere dati. Questo ha portato a difficoltà in seguito perché i vari ospedali raccoglievano dati in modi diversi. Di conseguenza, erano necessarie modifiche nel design della visualizzazione, causando ritardi.

#Pre-elaborazione

Inizialmente, il piccolo dataset era ben strutturato, rendendolo facile da gestire. Tuttavia, man mano che più ospedali si univano al progetto, aumentava la quantità di dati mancanti. Alcuni ospedali utilizzavano opzioni di risposta aggiuntive che non erano presenti nei dati originali. Questo ha richiesto modifiche nel design per includere queste nuove opzioni di risposta, complicando la visualizzazione.

#Trasformazione

Una volta che il team ha ottenuto i dati aggiornati, ha dovuto modificare il funzionamento del database per adattarsi alle nuove opzioni di risposta. Questo processo ha anche richiesto di ritestare la visualizzazione per assicurarsi che funzionasse ancora correttamente.

#Estrazione dei Dati

Usare un approccio di scienza dei dati progressiva ha permesso al team di mostrare risultati parziali e interagire con il personale medico riguardo ai migliori modi per presentare le scoperte. Tuttavia, è stato difficile comunicare che questi risultati non erano finali. Molti membri del team si aspettavano che le visualizzazioni mostrassero dati conclusivi, portando a confusione.

#Interpretazione e Valutazione

Man mano che il progetto si avvicinava al completamento, il team ha scoperto che alcune formule utilizzate per i calcoli erano sbagliate. Ad esempio, includere o meno le chirurgie diurni nel calcolo della durata del soggiorno in ospedale cambiava i risultati finali. Il team ha dovuto rivedere questi calcoli, causando ulteriori ritardi.

#Progetto 2: Trasferimenti di Letti per Pazienti

In un secondo progetto, un ospedale locale ha cercato aiuto per tracciare e analizzare i trasferimenti dei pazienti usando letti intelligenti. L'obiettivo era creare un sistema di visualizzazione interattivo che potesse migliorare l'efficienza operativa.

#Selezione dei Dati

All'inizio, il team ha lavorato con un piccolo campione di dati sui trasferimenti dei letti. Dopo aver condiviso i design iniziali con il personale ospedaliero, hanno ricevuto feedback, il che ha portato a un processo di design iterativo per migliorare le visualizzazioni.

#Pre-elaborazione

Il team ha dovuto pulire e strutturare i dati grezzi usando uno script Python per estrarre informazioni utili ignorando dettagli irrilevanti. Questi dati puliti sono stati poi usati per creare visualizzazioni più ordinate.

#Trasformazione

Usando Power BI, il team ha migliorato il modello di dati per calcolare gli indicatori di prestazione chiave (KPI) necessari per gli obiettivi del progetto. Tuttavia, il feedback dei collaboratori ha rivelato che gli indicatori non presentavano le informazioni attese, richiedendo aggiornamenti ai calcoli.

#Estrazione dei Dati

Man mano che il progetto avanzava, il volume dei dati aumentava significativamente, creando sfide nella visualizzazione dei risultati finali. I sistemi dell'ospedale erano obsoleti e lenti, quindi il team ha dovuto mostrare solo calcoli parziali. Hanno usato un grafico a manometro per fornire una panoramica, specificando chiaramente nei dashboard che queste cifre non erano finali.

#Interpretazione e Valutazione

Il progetto era iniziato con requisiti vaghi, e le visualizzazioni dovevano essere cambiate anche nelle fasi finali. Questo ha portato a rielaborare calcoli e modificare design più volte.

#Progetto 3: Dati Generati dai Pazienti

Nel terzo progetto, i ricercatori hanno collaborato con un ospedale per trovare modi migliori per presentare e rivedere i dati raccolti dai pazienti, in particolare da quelli con condizioni croniche. Molti pazienti usano vari strumenti per monitorare i loro dati di salute e stile di vita, ma spesso questi strumenti non si integrano bene con i sistemi dei fornitori di assistenza sanitaria.

#Selezione dei Dati

Il team ha coinvolto sia i fornitori di assistenza sanitaria sia i pazienti per determinare come i dati generati dai pazienti potessero migliorare il processo decisionale. Otto pazienti hanno portato campioni dei loro dati tracciati da condividere con il team.

#Pre-elaborazione

Alcuni pazienti mantenevano dati su carta, che dovevano essere convertiti in forme digitali. Altri usavano app che non consentivano un facile accesso ai loro dati, portando a informazioni incomplete per alcuni pazienti.

#Trasformazione

Ogni paziente raccoglieva dati in formati diversi, il che ha rappresentato una sfida quando si cercava di includere questi dati nelle cartelle cliniche. Il team ha dovuto standardizzare il formato per garantire che fosse allineato con i sistemi sanitari.

#Estrazione dei Dati

I ricercatori hanno creato varie visualizzazioni su misura per i dati dei singoli pazienti. Dopo discussioni con i fornitori di assistenza sanitaria, hanno selezionato quattro visualizzazioni chiave da includere nel piano provinciale di assistenza. Alcune visualizzazioni, come quelle che mostrano i livelli di glucosio nel sangue, richiedevano un design accurato per gestire grandi set di dati su periodi prolungati.

#Interpretazione e Valutazione

Dopo aver confermato i design, il team ha affrontato vincoli nell'integrarli nel sistema sanitario. Alcune librerie di visualizzazione non erano approvate, richiedendo adattamenti che hanno ritardato il progetto.

#Sfide e Opportunità

Durante questi progetti, sono state affrontate varie sfide, in particolare nella raccolta, pulizia e interpretazione dei dati. L'approccio della scienza dei dati progressiva ha reso possibili interazioni in tempo reale, ma ha anche introdotto difficoltà uniche che richiedevano flessibilità nel design e comunicazione costante tra tutti gli stakeholder.

L'esperienza evidenzia l'importanza del design iterativo e del coinvolgimento degli stakeholder. Ogni progetto ha sottolineato la necessità di adattare i piani in base alle condizioni reali e alle pratiche di raccolta dei dati. Guardando avanti, c'è bisogno di metodi standardizzati per migliorare i processi di raccolta e visualizzazione dei dati.

Affrontando queste sfide, possiamo utilizzare meglio la scienza dei dati progressiva per migliorare la fornitura di assistenze sanitarie e migliorare i risultati per i pazienti. La collaborazione tra ricercatori, fornitori di assistenza sanitaria e pazienti è cruciale per realizzare il pieno potenziale di questi approcci innovativi.