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Managing Data in Screening Programs: Challenges and Solutions
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AI
DOI：10.20344/amp.23363.png)
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摘要
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基于人群的筛查计划是至关重要的公共卫生倡议，能够实现疾病的早期检测，显著降低发病率和医疗成本。随着这些计划的扩展，其产生的大量数据的管理变得越来越复杂，凸显了结构化数字解决方案的必要性。本文献综述提出了一种实用框架，旨在阐明针对医疗专业人员和行政管理人员需求与实践的大数据分析，重点在于有效整合到常规筛查工作流程中。为实现有效数据利用，该过程始于系统归档，涉及基于云的存储解决方案，能够安全地维护多种数据格式以符合监管标准，从而确保长期可访问性和连续性。随后对筛查数据的实时处理通过提供即时验证和分析，促进快速决策和患者管理，这对于保持筛查服务的响应能力至关重要。转换过程在将多样化数据输入转换为标准化、一致格式中发挥关键作用，使不同医疗系统间的无缝通信和交换成为可能。整合进一步基于这种标准化，将来自不同医疗服务提供者和诊断中心的数据合并到集中的分析平台中。这种统一方法实现了全面的患者监测，并支持用于早期识别高风险个体的预测建模。高级分析，特别是流程挖掘和预测技术，揭示了筛查工作流程中的低效环节，指出了需要改进的领域。这些方法帮助医疗管理者精简运营、优化资源并提升整体计划绩效。实时可视化工具为管理人员提供了关于运营动态的持续、实用见解，尽管存在数据治理和系统互操作性方面的挑战。本文通过葡萄牙北部结直肠癌筛查计划和COVID-19疫情应对的具体实例说明这些概念。结直肠癌筛查方案展示了结构化数据管理如何显著提升运营效率与医疗可及性。与此同时，COVID-19的经验强调了拥有能够快速适应意外危机的灵活数字基础设施的重要性。最后，持续投资于数字基础设施、专业培训以及全面的数据治理对于维持这些改进至关重要。本综述提供了清晰、可操作的知识，以支持医疗专业人员在预防性医疗计划中有效采用大数据分析。
Keyword:
Big Data
Data Management
Diagnostic Screening Programs
Public Health
期刊
A
IF:
1
论文数:
141
被引数:
1.4K
机构
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