मैं कई वर्षों से हेल्थकेयर समाधान इंजीनियरिंग कर रहा हूं। मैं उन सभी विभिन्न कारणों में नहीं जाऊँगा जो आपके पिता को नहीं करने चाहिए; अधिकांश कारण अकादमिक होने का अर्थ है: यदि आप उद्योग में लंबे समय से हैं, तो आप जानते हैं कि ये चीजें कैसे स्नोबॉल हैं और अपना खुद का जीवन विकसित करती हैं।
अपने पिता के बजाय, एक चिकित्सक के रूप में, पेशेवर कारणों और वास्तविक-जीवन, गैर-शैक्षणिक, कारणों से समझने की आवश्यकता है कि वह जो कर रहा है वह खतरनाक और संभवतः जीवन के लिए खतरा है; अपने सहयोगियों के लिए खतरनाक, अपने रोगियों की गोपनीयता और पहचान के लिए खतरनाक है, और एक कानूनी दृष्टिकोण से उनके अभ्यास के लिए खतरनाक है।
खतरा बहुआयामी है:
- रोगी गोपनीयता (HIPAA, ARRA, सार्थक उपयोग, हाईटेक अनुपालन)
- वे कौन से क्षेत्र हैं जिन्हें रोगी की पहचान करने वाले क्षेत्र माना जाता है (उद्योग के कई पेशेवर इसे नहीं समझते हैं, और सिर्फ इसलिए कि आप अंतिम नाम, पते, ज़िप कोड जैसे कुछ स्पष्ट क्षेत्रों को समाप्त कर देते हैं, फिर भी कई अन्य क्षेत्र हैं जो इसे बनाएंगे किसी विशिष्ट रोगी के लिए नैदानिक डेटा को संबद्ध करना आसान है; यह अपने आप में, मुश्किल है; वहाँ कंपनियां हैं जो बहुत सारे धन को पहचानने वाले नैदानिक डेटा बनाती हैं - यह अपने आप में एक संपूर्ण डोमेन है)।
- HIPAA, हाईटेक और नए कानून स्पष्ट रूप से बताते हैं कि कैसे
- ऑडिटिंग होनी चाहिए
- सुरक्षा की जानी चाहिए
- पासवर्ड आवश्यकताएँ
- बाकी डेटा को एन्क्रिप्ट किया जाना चाहिए
- प्रेषित डेटा को एन्क्रिप्ट किया जाना चाहिए, और कैसे
- यदि आप किसी भी प्रकार की होस्ट की गई सेवा (IaaS, PaS) का उपयोग कर रहे हैं, तो आपको नियंत्रण पर विचार करना चाहिए
- क्या आपके पास जगह में उचित BAA और DSA है
- कैसे अपने सर्वर की मेजबानी उन तक पहुँच को नियंत्रित करते हैं
- वे मल्टी-टेनेंसी को कैसे संभालते हैं (आप आश्चर्यचकित होंगे कि इनमें से कुछ बड़ी संस्थाएं इस उचित तरीके से कैसे नहीं संभालती हैं)
- यदि आप अपने बुनियादी ढांचे की मेजबानी करने वालों के साथ अनुबंध को समाप्त करते हैं, तो वे आपके डेटा (एनआईएसटी नियमों) के स्थायी विलोपन को कैसे सुनिश्चित करेंगे
- आपके विकास के लिए नियन्त्रण नियंत्रण क्या हैं
- क्या आपके पास जगह है?
- क्या आपके पास आवश्यकताओं से लेकर QA तक कोड में ट्रैसबिलिटी है
- क्या आप अपने मेडिकल एप्लिकेशन / डिवाइस के 'इच्छित' उपयोग को मान्य करते हैं
- क्या आपका सॉफ़्टवेयर QA'd है, और क्या आपके पास उपयोगकर्ता स्वीकृति परीक्षण (UAT) वातावरण है
- आप इस वातावरण को कैसे सुरक्षित करते हैं, क्योंकि आप वास्तविक रोगी डेटा का उपयोग करेंगे
- क्या वह मेडिकेयर के मरीजों को संभालने जा रहा है, अगर ऐसा है तो वह रिपोर्ट करने के लिए अपने डेटाबेस का उपयोग करने की योजना बना रहा है?
- सरकार ने अपने स्वास्थ्य सूचना एक्सचेंज (HIE) को इस डेटा के आदान-प्रदान के लिए सख्त नियंत्रण दिया है।
- जिसके कारण वह अपने स्वयं के एक्सचेंज को कैसे लागू करेगा यदि वह अपने नैदानिक डेटा भंडार (सीडीआर) का लाभ उठाना चाहता है
- क्या वह विशेष NIST नियमों को समझता है जिसे उसे डेटा सुरक्षा के लिए पालन करने की आवश्यकता है
- जैसे कि डेटा का स्थायी विलोपन (यदि किसी होस्ट किए गए इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग कर)
- आपने बताया कि वह मेडिकल मशीनों से डेटा ले रहा होगा
- क्या वह नए FDA चिकित्सा उपकरण मानकों को समझता है?
- 2013 में शुरू, कोई भी डिजिटल सिस्टम जो चिकित्सा उपकरणों से डेटा प्रदर्शित करता है, उसे एक चिकित्सा उपकरण के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है ... इसका मतलब है कि उसे चिकित्सा उपकरणों के लिए एफडीए नियामक आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए
- क्या उनकी टीम और कर्मचारी अपने डेटाबेस में डेटा के आधार पर चिकित्सा निर्णय ले रहे होंगे?
- क्या उसने एक ठोस नैदानिक डेटा मॉडल विकसित किया है, जो कभी बदलती आवश्यकताओं (यानी, ICD-9 से ICD-10 से ICD-11 कोडिंग मानकों तक) को संभालने के लिए पर्याप्त लचीला है?
- वह डेटा मॉडल का संस्करण कैसे देगा और इसे डेटा के साथ समन्वयित रखेगा (यानी, यदि वह नैदानिक डेटा मॉडल बदलता है तो पुराने डेटा का प्रतिनिधित्व कैसे किया जाएगा?)
- क्या उनकी प्रणाली नैदानिक डेटा का सटीक स्नैपशॉट बनाने में सक्षम होगी जैसा कि उस दिन देखा गया था कि एक नैदानिक निर्णय लिया गया था? अगर वह नहीं कर सकता है तो कानूनी नतीजे हैं
- क्या वह वास्तविक डिलीट और लॉजिकल डिलीट के बीच का अंतर और अपने डेटा मॉडल के निहितार्थ को जानता है; उसकी भंडारण आवश्यकताओं के लिए; उसके अभ्यास की नीतियों के लिए?
- क्या उसके पास सभी अलग-अलग सेवाओं को संभालने के लिए एक शब्दावली समाधान है, जिसका उसे उपयोग करने की आवश्यकता होगी; अधिकांश डेटा को कोडित करने की आवश्यकता है (जैसा कि मुक्त पाठ के विपरीत है), क्योंकि वह ICD-9 अनुपालन रिपोर्ट तैयार करने के लिए अपने सीडीआर का लाभ उठाना चाहते हैं। और फिर उसे इन मानकों के परिवर्तन को ध्यान में रखना होगा; जैसे, ICD-9 से ICD-10।
- शब्दावली, शब्दावली या स्वास्थ्य डेटा शब्दकोश (सभी मूल रूप से समानार्थी) के लिए, वह कैसे लागू करेगा और सुनिश्चित करेगा कि पुरानी शब्दावली अभी भी पुराने नैदानिक निर्णयों के लिए प्रदान की जा सकती है?
- क्या वह एलर्जी डेटा स्टोर कर रहा होगा?
- उसकी 'मेडिकल शब्दावली' या 'शब्दावली' की परिभाषाएँ कैसे संग्रहीत की जाएंगी?
- क्या वह LOINC और प्रथम डेटा बैंक जैसी अन्य शब्दावली प्रणालियों के साथ एकीकृत होगा?
- क्या उन्हें शब्दावली सेवाओं की समझ है (यानी, हेल्थ डेटा डिक्शनरी)
- क्या वह डेटा को अपने सिस्टम में दखल देना चाहता है, और शायद एक स्वास्थ्य सूचना एक्सचेंज (HIE) को?
- यदि हां, तो क्या वह एचएल 7 और उसके डेटाबेस पर इसके प्रभाव को समझता है?
- क्या वह इंटरफ़ेस इंजन और उसके साथ जाने वाले सभी को समझता है?
- क्या वह समझता है कि जानकारी को कैसे पहचाना जाए?
- यह विकास के चरण और बग फिक्सिंग चरण में महत्वपूर्ण है
ये केवल कुछ प्रश्न हैं, और किसी भी तरह से इसे एक व्यापक सूची नहीं माना जाना चाहिए। और प्रत्येक उत्तर के लिए अनगिनत और प्रश्न होंगे।
हेल्थकेयर डेटाबेस में पिछले डेटा का कोई डिलीट या ओवर राइटिंग नहीं होना चाहिए। इसका मतलब यह है कि 'जहां से हटाएं ...' या 'अपडेट सेट ...' कभी नहीं होगा। इसके बजाय आपके पास केवल आवेषण होंगे। आप कल्पना कर सकते हैं कि यह आपके डेटा मॉडल और आपके प्रश्नों को कैसे बदलता है। अब आप रचनात्मक हो सकते हैं और इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए विभिन्न समाधानों के साथ आ सकते हैं, लेकिन तथ्य यह है कि यह एक आवश्यकता है जो हेल्थकेयर क्लिनिकल डेटा रिपॉजिटरी के लिए अद्वितीय है।
इस मुद्दे के जीवन-धमकी वाले पक्ष के बारे में बस एक और विचार:
उदाहरण के लिए, एलर्जी की जानकारी लेते हैं; मैं इसे बढ़ाता हूं क्योंकि जो संस्थान वर्षों से डिजिटल रूप से यह कर रहे हैं उन्होंने सीखा है कि उनकी प्रक्रियाओं से यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि एलर्जी डेटा पर कब्जा कर लिया गया है और हम यह नहीं मान सकते हैं कि क्योंकि प्रौद्योगिकी ने डेटाबेस में डेटा को कैप्चर किया है यह किसी तरह हमेशा के लिए सही है । यही कारण है कि मरीजों को हर बार एलर्जी के लिए कहा जाता है क्योंकि वे एक अस्पताल से एक विभाग से दूसरे विभाग में जाते हैं। एक मरीज की एलर्जी को हटाया नहीं जा सकता (पुरानी जानकारी को हटाने के लिए एक पंक्ति में अद्यतन)। डिजिटल डेटा पर आधारित एक नैदानिक निर्णय को निर्णय के समय चिकित्सक को 'प्रस्तुत' करने की आवश्यकता होती है।
मुझे पता है कि यह एक बड़े संस्थान के लिए तैयार किया जा सकता है। हालाँकि, नियामक भागों नहीं हैं। और किसी भी स्थिति में, हेल्थकेयर सूचना प्रणाली स्वाभाविक रूप से जटिल हैं। हेल्थकेयर सिस्टम इंजीनियरिंग अच्छे चिकित्सकों की विशेषज्ञता और अनुभव पर निर्भर करता है और पहचानता है। हालांकि, हेल्थकेयर आईटी डोमेन में औसत प्रतिबाधा बेमेल (ओआरएम प्रौद्योगिकी से शब्दावली उधार लेने के लिए) की तुलना में बड़ा है ... मैं बड़ा कहने का उपक्रम करता हूं क्योंकि हर डोमेन का अपना बेमेल है।
सौभाग्य!