ถึงเวลา รพ.สต. ในมือท้องถิ่นจะต้องอัจฉริยะ ขับเคลื่อนสุขภาพชุมชนด้วย Data-Driven Healthcare

ปัจจุบัน การใช้ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนงานด้านสาธารณสุขชุมชน หรือแนวทาง Data-Driven Healthcare กำลังได้รับความสนใจเพิ่มขึ้น โดยเฉพาะหน่วยงานท้องถิ่นที่ต้องดูแลประชาชนในพื้นที่ เพราะช่วยทำให้การตัดสินใจด้านการดูแลผู้ป่วย การจัดสรรทรัพยากร และการติดตามการดำเนินงานของโรงพยาบาลส่งเสริมสุขภาพตำบล (รพ.สต.) และ อสม. มีประสิทธิภาพมากขึ้น แล้ว Data-Driven Healthcare คืออะไร มีประเภทไหนบ้าง มีประโยชน์อย่างไร และมีข้อควรระวังอะไรที่ควรรู้ เบดร็อค อนาไลติกส์มีคำตอบมาให้แล้ว

Data-Driven Healthcare คืออะไร

Data-Driven Healthcare คือแนวคิดที่มุ่งเน้นการนำข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพ มาวิเคราะห์ร่วมกับประสบการณ์ของผู้เชี่ยวชาญ เพื่อใช้ประกอบการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์อย่างเป็นระบบ

ดังนั้น Data-Driven Healthcare จึงต้องอาศัยการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากและหลายมิติ เพื่อนำมาวิเคราะห์และคาดการณ์ โดยมักจะใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ขั้นสูงให้สามารถสรุปผลได้อย่างแม่นยำ เช่น การสร้างแบบจำลอง ระบบฐานข้อมูลกลาง เพื่อช่วยในการจัดสรรทรัพยากรให้เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ สามารถยกระดับคุณภาพการดูแลสุขภาพโดยรวม ทั้งในด้านการป้องกัน การรักษา และการวางแผนดูแลระยะยาว

ประเภทของการใช้ Data-Driven Healthcare

ปัจจุบัน การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสนับสนุนงานด้านสุขภาพ สามารถจำแนกได้เป็น 4 ประเภทหลัก ตามวัตถุประสงค์การใช้งานที่แตกต่างกัน ดังนี้

1. การวิเคราะห์เพื่อบอกว่าเกิดอะไรขึ้น

เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่ออธิบายเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น โดยอ้างอิงจากข้อมูลต่าง ๆ เช่น ประวัติการรักษาผู้ป่วย บันทึกทางการแพทย์ และสถิติการให้บริการทางสุขภาพ เพื่อบอกสถานะว่ากำลังเกิดอะไรขึ้น เช่น ระบุโรคที่พบมากที่สุดใน รพ.สต. หรือติดตามอัตราการติดเชื้อของโรค เป็นต้น

2. การวิเคราะห์เพื่อวินิจฉัยว่าทำไมถึงเกิดขึ้น

การวิเคราะห์ประเภทนี้จะช่วยอธิบายสาเหตุหรือปัจจัยที่ส่งผลต่อเหตุการณ์ด้านสุขภาพ เช่น การหาสาเหตุของภาวะแทรกซ้อนหลังการผ่าตัด หรือวิเคราะห์ปัจจัยเสี่ยงที่ทำให้ผู้ป่วยมีโอกาสเกิดโรคบางชนิดมากขึ้น

3. การวิเคราะห์เพื่อทำนายว่าจะเกิดอะไรขึ้น

การวิเคราะห์ประเภทนี้จะต้องใช้ข้อมูลทั้งจากประวัติผู้ป่วย ข้อมูลสังคม เศรษฐกิจ และสถานะสุขภาพปัจจุบัน ผสมผสานกับข้อมูลจากผู้ป่วยกลุ่มอื่น ๆ ที่มีลักษณะใกล้เคียงกัน ตลอดจนข้อมูลโรคระบาดและความเสี่ยงด้านสุขภาพ เพื่อนำมาสร้างแบบจำลองสถานการณ์คาดการณ์แนวโน้มต่าง ๆ โดยใช้ Machine Learning หรือปัญญาประดิษฐ์ (AI) เช่น ใครมีแนวโน้มเสี่ยงเป็นโรคเรื้อรังมากที่สุด

4. การวิเคราะห์เพื่อบอกแนวทางว่าควรทำอย่างไร

การวิเคราะห์ประเภทนี้จะต่อยอดจากการวิเคราะห์ทั้งสามประเภทก่อนหน้า เพื่อนำมาใช้วางแผนการรักษา การจัดสรรทรัพยากร และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ด้านสุขภาพได้อย่างแม่นยำ เช่น ช่วยให้แพทย์ตัดสินใจเลือกวิธีการรักษาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย หรือวางแผนจัดการงบประมาณเพื่อป้องกันโรคในชุมชนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ประโยชน์ของการใช้ Data-Driven Healthcare

การขับเคลื่อนงานด้านสุขภาพด้วยข้อมูล (Data-Driven Healthcare) ช่วยให้การวางแผน การตัดสินใจ  ตลอดจนการให้บริการด้านสุขภาพและสาธารณสุขชุมชนเกิดประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น โดยมีประโยชน์และข้อดีหลัก ๆ ดังนี้

1. การวางแผนเชิงกลยุทธ์

การนำข้อมูลมาช่วยวิเคราะห์ ทำให้สามารถติดตามและประเมินผลการดำเนินงานด้านสุขภาพได้อย่างต่อเนื่อง ช่วยให้วางกลยุทธ์การดูแลงานสาธารณสุขชุมชนทั้งระยะสั้นและระยะยาวได้อย่างเป็นระบบ เช่น ระบบรายงานสถานการณ์สาธารณสุข จากเบดร็อค อนาไลติกส์ ซึ่งเป็นระบบรายงานสถานการณ์สาธารณสุขแบบเรียลไทม์ ที่บูรณาการข้อมูลจากโรงพยาบาลส่งเสริมสุขภาพตำบล (รพ.สต.) และแหล่งข้อมูลอื่น ๆ เข้ากับเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) วิเคราะห์และแสดงผลผ่าน Smart Dashboard ทำให้หน่วยงานท้องถิ่น เช่น อบจ. สามารถปรับปรุงการให้บริการที่ตอบโจทย์ความต้องการของประชาชนได้ เช่น การป้องกันโรคระบาด และการจัดสรรทรัพยากรได้ตรงจุด

2. ป้องกันและลดความเสี่ยงจากโรคต่าง ๆ

การใช้ Data-Driven Healthcare ช่วยให้เห็นตั้งแต่สาเหตุของปัญหา แนวโน้มการเกิดเหตุการณ์ในอนาคต และแนวทางแก้ไข ทำให้สามารถวางแผนป้องกันและลดความเสี่ยงจากโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การระบุกลุ่มผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงต่อโรคเรื้อรัง เพื่อนำไปสู่การดูแลเชิงรุก การให้ความรู้ด้านสุขภาพ และการตรวจคัดกรองอย่างต่อเนื่อง

3. เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

การขับเคลื่อนงานสุขภาพด้วยข้อมูลช่วยให้เห็นจุดอ่อนหรือขั้นตอนที่ซ้ำซ้อนของกระบวนการทำงาน นำไปสู่การปรับปรุงการทำงานให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น เช่น การวิเคราะห์ความต้องการของประชาชน การจัดการเตียง การลดเวลารอคอย และการลดภาระงานที่ไม่จำเป็น นอกจากนี้ การจัดเก็บข้อมูลสุขภาพอย่างเป็นระบบยังช่วยให้เจ้าหน้าที่สาธารณสุขหรือ อสม. เข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นได้ง่ายขึ้น

4. การจัดการต้นทุน

การบริหารต้นทุนถือเป็นความท้าทายสำคัญของงานด้านสาธารณสุข การขับเคลื่องงานสุขภาพชุมชนด้วยข้อมูล จึงช่วยให้ผู้บริหารเห็นภาพรวมและเจาะลึกถึงต้นทุนในแต่ละส่วนได้อย่างละเอียด ทำให้สามารถตัดสินใจลดหรือเพิ่มต้นทุนได้ตรงจุด เช่น การจัดสรรเจ้าหน้าที่ให้เหมาะสมกับช่วงเวลาที่มีผู้ใช้บริการหนาแน่น เพื่อลดค่าใช้จ่ายล่วงเวลา หรือปรับแผนการใช้ทรัพยากรให้สอดคล้องกับความจำเป็นในแต่ละพื้นที่

5. การมีส่วนร่วมของผู้ใช้บริการ

การจัดเก็บข้อมูลสุขภาพที่มีคุณภาพช่วยพัฒนาระบบบริการประชาชนให้สามารถเข้าถึงข้อมูลสุขภาพของตนเองได้สะดวกขึ้นผ่านช่องทางออนไลน์ ทำให้ประชาชนดูแลสุขภาพตนเองได้ง่ายขึ้น และเจ้าหน้าที่สาธารณสุขสามารถสื่อสารกับประชาชนได้ดีขึ้น เช่น ระบบ SHP One Stop Service จากเบดร็อค อนาไลติกส์ ที่เป็นศูนย์รวมบริการด้านสุขภาพระดับปฐมภูมิในที่เดียว ผ่าน LINE OA ของ รพ.สต. ทำให้ประชาชนเข้าถึงบริการสุขภาพได้อย่างรวดเร็ว ทั่วถึง และเท่าเทียม

ความท้าทายของการตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูล

แม้ว่าแนวคิด Data-Driven Healthcare จะเริ่มได้รับความนิยมมากขึ้น แต่การนำข้อมูลมาช่วยตัดสินใจในงานด้านสุขภาพและสาธารณสุขชุมชนก็ยังมีความท้าทายและข้อควรระวังสำคัญที่จำเป็นต้องใส่ใจ ไม่ว่าจะเป็น

1. คุณภาพข้อมูล

หากข้อมูลที่นำมาใช้ไม่ถูกต้อง ไม่สอดคล้อง หรือไม่สมบูรณ์ อาจทำให้ผลการวิเคราะห์คลาดเคลื่อน และเกิดการตัดสินใจที่ผิดพลาดได้ ดังนั้น ก่อนนำข้อมูลมาใช้วิเคราะห์หรือกำหนดกลยุทธ์ตามแนวทาง Data-Driven Healthcare จึงควรมีกระบวนการจัดเก็บ คัดกรอง และปรับปรุงคุณภาพข้อมูลอย่างเป็นระบบและถูกวิธีก่อน

2. ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

การจัดเก็บและการนำข้อมูลสุขภาพส่วนบุคคลที่เป็นข้อมูลที่มีความอ่อนไหวมาใช้ จำเป็นต้องปฏิบัติตามมาตรการรักษาความเป็นส่วนตัวอย่างเคร่งครัด ต้องมีการขออนุญาตเจ้าของข้อมูลอย่างเหมาะสม และวางมาตรการด้านความปลอดภัยเพื่อป้องกันการรั่วไหลหรือการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต รวมถึงการป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์ที่อาจส่งผลกระทบต่อความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของข้อมูลด้วย

3. บุคลากรผู้เชี่ยวชาญ

การนำ Data-Driven Healthcare มาใช้ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด จำเป็นต้องมีบุคลากรที่มีทักษะและความเชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์และจัดการข้อมูล เพื่อให้สามารถแปลผลข้อมูลได้อย่างถูกต้องและสอดคล้องกับบริบทของหน่วยงาน แต่ในหลายพื้นที่อาจยังขาดบุคลากรด้านนี้ จึงควรจัดอบรมหรือพัฒนาทักษะเพิ่มเติมให้กับบุคลากรภายใน อีกทางเลือกหนึ่งคือการนำระบบวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมาช่วย เช่น Smart Health Platform สำหรับองค์การบริหารส่วนจังหวัดจากเบดร็อค อนาไลติกส์ ที่ช่วยให้หน่วยงานระดับท้องถิ่นและโรงพยาบาลส่งเสริมสุขภาพตำบล (รพ.สต.) สามารถจัดเก็บและบริหารจัดการข้อมูลสุขภาพผ่านศูนย์กลางข้อมูล พร้อมบูรณาการข้อมูลในระดับจังหวัด และเชื่อมโยงกับงานที่เกี่ยวข้องได้อย่างเป็นระบบ ช่วยลดภาระงานและเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารจัดการด้านสาธารณสุขชุมชนได้เป็นอย่างดี

การนำแนวคิด Data-Driven Healthcare มาประยุกต์ใช้ในงานสุขภาพและสาธารณสุขชุมชนของท้องถิ่นอย่างเหมาะสม จึงเป็นอีกหนึ่งแนวทางสำคัญที่จะช่วยลดต้นทุนด้านสาธารณสุข พร้อมยกระดับการบริหารจัดการและการให้บริการได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะการรับมือกับโรคอุบัติใหม่และโรคที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมการใช้ชีวิตในยุคปัจจุบัน