MITRE Corporation zu präsentieren SMART Scatter-Analysen in HIMSS19
Es gibt viele Möglichkeiten, um Daten zu analysieren für eine bessere Qualität der Ergebnisse und eine verbesserte pop-Gesundheit – und es gibt auch viele Arten von Daten, die analysiert werden können.
Bei HIMSS19 nächste Woche, Kevin Gormley, principal data scientist bei The MITRE Corporation, zusammen mit seiner Kollegin Dawn Heisey-Grove, leitender Epidemiologe an MITRE, wird sich zeigen, wie die Erschliessung mehrere Quellen von Daten von bestimmten Gemeinden, helfen bei der Erkennung von at-risk-Populationen und Ziel benötigt Interventionen.
Durch Sondieren Risikofaktor Schätzungen und heat maps von einem höheren Risiko geografischen Standorten, Anbietern und der öffentlichen Gesundheit Beamten erkennen können, dass Sie eine gesundheitsfördernde Muster, die vielleicht bisher übersehen. Sondern setzen, dass Daten zu arbeiten erfordert, dass bestimmte Hürden überwunden werden – vor allem in Bezug auf Zugang und aggregation von sehr unterschiedlichen und oft sehr isolierte Daten-Typen: Zustand oder die Grafschaft, Informationen, census block group, PLZ, usw.
Ein neues open source-tool soll helfen bei der Bewältigung einiger der größten Herausforderungen für die Gemeinden und die Gesundheit der Organisation in der Hoffnung, zu nutzen, die mehrere Datenquellen gleichzeitig. Genannt Simulierten Multivariaten Adaptiven Regressions-Technik, oder SMART Streuung, die Technologie ermöglicht einen leichteren Zugang zu örtlichen administrativen Daten, die für die Entwicklung der pop-health-Modelle.
In Orlando, Gormley und Heisey-Grove diskutieren, wie die verschiedenen Datensätze können informieren, zur Gesundheitspolitik, überwachung und intervention; erklären Sie, wie Partnerschaften zwischen Kommunen und der Privatwirtschaft können, die den Erfolg dieser Bemühungen und zeigen, wie heat maps können genutzt werden, um eine verbesserte Gesundheit der Bevölkerung Gesundheitsmanagement.
Im Vorfeld der HIMSS19, Gormley beantwortet ein paar Fragen über SMART Scatter-tool für Healthcare IT News.
F: Was ist SMART Scatter und wie funktioniert es?
A. SMART Scatter integriert Daten aus verschiedenen Quellen gespeichert auf verschiedenen geographischen Niveaus (z.B., Landkreis, POSTLEITZAHL, census block group und Haushalt). Bevor SMART Streuung, Analysen konnten nur durchgeführt werden mit den Daten auf der gleichen geographischen Ebene. SMART Streuung erhöht sich die Menge der Daten, die verwendet werden können in einer einzigen Analyse zu ermöglichen und damit Schätzungen, die helfen, gesundheitspolitischen Entscheidungsträgern eine bessere Bewertung der Auswirkungen bestimmter Politiken. Unser tool erfasst werden wertvolle Informationen aus jeder Datenquelle (z.B. Korrelationen zwischen den Variablen, Verteilungen von Variablen wie Einkommen) und nutzt alle verfügbaren Datenquellen, die für jeden Haushalt (mit seinen jeweiligen census block group, ZIP Codes, county, usw.).
F: Was sind einige der Möglichkeiten, es hilft, Verbesserung der öffentlichen Gesundheit, die überwachung und die intervention? Welche Herausforderungen gilt es zu lösen?
A. Unsere community-partner bestätigt, dass die heat-map von häuslicher Gewalt hot spots passen Ihre öffentliche Gesundheit erleben. Zu wissen, dass das Modell korrekt ist, schalten wir in diesem Jahr zum Aufbau einer public health-Politik-simulation-Infrastruktur, wertet die öffentliche Gesundheit intervention Politiken der Gemeinschaft oder Gemeinschaften. Gestützt auf Ihre Erfahrungen und expertise der öffentlichen Gesundheit Mitarbeiter konnten mit dem Modell zu simulieren und die Effekte von Interventionen, die Sie Vorhersagen, werden sich als besonders wirkungsvoll in der gezielten Teile einer Gemeinschaft (z.B. Schulbezirke). Unser tool wird die Abschätzung der Auswirkungen für die verschiedenen politischen Interventionen für die öffentliche Gesundheit Personal, um zu bestätigen, Ihre Strategien und prüfen Verbesserungen.
F: Sind einige andere spezifische Anwendungsfälle, könnte vielversprechend sein außer diejenigen, die diskutiert HIMSS19?
A. Unsere aktuelle Modell basiert auf Fälle von häuslicher Gewalt, aber auch andere Bedingungen simuliert werden können ebenso, wenn Sie Ihre Risiken modelliert werden kann auf der geographischen Ebene. Zum Beispiel, Bewohner der Nähe von bewaldeten Gebieten können ein höheres Risiko von Zecken übertragene Krankheiten, die Menschen Leben in der Nähe von Quellen der Luftverschmutzung (Fabriken, Autobahnen, etc.) können ein höheres Risiko für asthma, oder diejenigen, die Leben in „Lebensmittel-Wüsten“ werden können anfälliger für Fettleibigkeit.
F: Was sind die bestimmten geographischen Daten, die meisten sind hier sinnvoll?
A. Was ist besonders nützlich, ist die Kombination von mehreren lokalen Datenquellen, die in einem Landkreis oder Gemeinde haben bereits Zugang, um mit Daten der Volkszählung, die öffentlich zugänglich sind.
F: Jenseits der öffentlichen Gesundheit und Sicherheit, haben Sie das Gefühl, dass dies ist ein Werkzeug, das große Versprechen für größere population health management Herausforderungen, insb. wie die Gesundheitssysteme sich mit Wert-basierten Ersatz?
A. SMART Streuung hat das Potenzial zu schätzen, die sozialen Determinanten von Gesundheit und andere Risikofaktoren für die Gemeinden. Als Organisationen im Gesundheitswesen prüfen, wie die Kontrolle der Kosten bei gleichzeitiger Verbesserung der Pflege, es gibt viele Aspekte, die in Bezug zu sozialen Determinanten von Gesundheit und des Zugangs zur Versorgung, die modelliert werden könnten mit SMART Streuung. Zugang zu Transport -, zum Beispiel, ist eine ständige Herausforderung für die Patienten unterwegs zu Terminen. In der Zukunft, vielleicht SMART Streuung könnte gekoppelt werden mit dem Patienten Dienstpläne zu schätzen, wie die öffentlichen Verkehrsmittel werden könnte, geändert oder ergänzt werden zur Verbesserung des Zugangs zu kümmern, oder um besser zu verstehen, den Bedürfnissen der community rund um den Transport. Ein weiteres Beispiel ist unter Klinikern, die Behandlung von Patienten mit Adipositas; möglicherweise möchten Sie besser verstehen, die community-assets, um den Patienten nach Hause oder Ort der Beschäftigung, und SMART Scatter, mit seiner Fähigkeit zu nutzen, Daten aus unterschiedlichen Quellen, könnte ein Werkzeug sein, um diese Ansicht.
F. Alle anderen Gedanken für die Interessenten in das lernen mehr?
A. SMART Streuung ist repräsentativ für die Art von innovation, die realisiert werden können, von der Forschung Kooperationen – in diesem Fall zwischen der Grafschaft öffentlichen Gesundheit Mitarbeiter, Forscher der Universität (Virginia Tech) und MITRA. Wir sind darauf bedacht, immer zu erkennen, diese Indikatoren nicht darauf schließen, dass eine einzelne Person ist stärker gefährdet. Vielmehr sind diese SMART Scatter-Schätzungen zeigen Risikopotenziale innerhalb von kleinen Populationen, möglicherweise innerhalb von ein paar Blöcke oder ZIP-code.
Kevin Gormley und Dawn Heisey-Grove ‚ s Vortrag, „die Nutzung der Lokalen Daten für die Öffentliche Gesundheit mit “INTELLIGENTE Streuung“ ist geplant für Mittwoch, 13. Februar, von 11:30 bis 12:30 Uhr in Raum W206A.