人工智能大数据洞察如何改善心理健康

2021-10-25 14:50:50   编辑:向颖欢
导读随着医疗保健组织越来越致力于为患者提供全面的整体护理,大数据和分析工具已成为医疗领域必不可少的工具。在精神保健中,这些解决方案同样

随着医疗保健组织越来越致力于为患者提供全面的整体护理,大数据和分析工具已成为医疗领域必不可少的工具。在精神保健中,这些解决方案同样重要。为了解决个人的心理健康问题,组织通常必须考虑多种不同的因素——这项任务非常适合大数据和分析技术。

加利福尼亚州心理健康服务监督和问责委员会 (MHSOAC) 的领导人认识到需要高级分析解决方案来增强护理服务。该组织与 SAS 合作,帮助从多个不同的数据源收集见解,从而改善心理健康服务。

“我们是一个受委托的机构,其任务是问责制,以及改造加州的心理健康系统——这是一项相当大的使命。我们通过计划和赠款,但也通过研究和分析来实现这一目标,” MHSOAC 研究和评估主管 Dawnte R. Early, PhD, MS 告诉HealthITAnalytics。

“在过去的几年里,我们确实增强了我们的分析能力。我们的一些主要目标围绕着我们所说的七种负面结果,包括减少刑事司法介入、失业、学业失败、自杀、无家可归和长期痛苦。这是我们利用州级可用数据类型的方法,而我们以前可能没有利用这些数据。”

作为几年前一项研究的一部分,MHSOAC 将司法部大约 30 年的数据与卫生保健服务部的心理健康消费者数据联系起来。Early 解释说,该研究旨在发现如果个人获得他们需要的心理健康服务,刑事司法的参与是否会减少。

“在患者退出我们的心理健康计划后,我们确实看到逮捕人数显着下降。因此,我们引入了季度工资数据来捕捉就业结果,并且我们引入了加州教育部的数据来捕捉学校失败的情况。我们将引入死亡记录以记录自杀——以及心理健康消费者的死亡率——以及出生记录以记录孕产妇心理健康,”厄尔利尔说。

“所有这些不同的州级系统都记录了某人的心理健康故事。为了能够充分了解投资,您需要收集和连接数据,以确定您是否正在履行减少这七个负面结果的使命。”

SAS 行为健康和全人护理全国总监乔什·摩根 (Josh Morgan) 说,绘制更全面、更全面的患者图片还有助于减少围绕心理健康的耻辱感。

“强调七种负面结果可能令人沮丧。这些都不是坏结果,但如果我们最终谈论的是减少坏事,那么我们就会继续认为心理健康与坏事的发生有关,”他说。

“但如果我们能讲述一个更全面的故事,那么我们也可以说,'是的,有这七个负面结果。让我们看看即使在患有急性精神疾病的情况下,人们也可以拥有哪些优势和成长。我们可以证明你仍然可以茁壮成长,你可以有人际关系,你可以有工作,等等。”

然而,将所有这些数据集中到一个地方只是成功的一半。领导者还需要确保心理健康领域的所有主要参与者都可以访问和消化这些信息,而不仅仅是数据分析专家。

“一旦你将所有这些信息连接在一起,你就想确保我们不是在真空中谈论——我们不仅仅是在与了解数据的其他数据人员交谈,”厄尔利说。

“并非所有的心理健康倡导者都是我所说的数据研究人员。但是您仍然需要确保他们能够使用所有这些丰富的数据在社区和州一级倡导和制定政策决策。”

将所有数据汇总在一起后,Early 和她的团队返回并与社区互动,以确保他们准确表达了他们的需求。

“在我们推出仪表板或简报之前,我们与我们试图支持的社区进行了大量接触,以确保我们提出了正确的问题。我们希望确保我们正确解释了信息,并且我们在数据中看到的真实反映了他们在社区中的体验,” Early 说。

摩根补充说,让这些数据随时可用也有助于心理健康倡导者提出改变的理由。

“我们不断听到关于什么有效,什么无效的故事。当您拥有最重要的数据时,提出政策变化或扩大当前计划的效力要强得多,”他说。

“通过将数据整合在一起并拥有一个分析系统,我们有机会为您提出的问题提供答案。我们可以提供更多背景和信息,以帮助扩大我们的理解,并希望为弱势群体发声。”

为了了解精神保健中存在的种族、民族和性别差异,领导者必须确保数据准确反映这些挑战。

“我们从有色人种社区听到很多他们没有看到自己反映在我们发布的数据中的消息。我们正在尽最大努力真正深入了解这一点,看看谁在服务,我们打算服务谁,谁是最脆弱的,”厄尔利说。

“数据有能力为经常闻所未闻的社区发出声音。这是我们在这里认真对待的责任。”

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