Sự ra đời của hình thức trả tiền cho các dịch vụ y tế dựa trên hiệu quả đã tạo ra động cơ khuyến khích người trả tiền và nhà cung cấp làm việc cùng nhau, nhằm đáp ứng nhu cầu quản lý phù hợp với các nhóm đối tượng bệnh nhân khác nhau. Với mục tiêu chung là cung cấp các can thiệp lâm sàng phù hợp nhất với bệnh nhân, qua đó vừa cải thiện kết quả can thiệp, vừa giảm bớt chi phí, người trả tiền và nhà cung cấp đều công nhận dữ liệu như một yếu tố quan trọng.

Từ trước đến nay, các can thiệp y tế và chăm sóc sức khỏe dân cư phần lớn chỉ dựa trên một số nguồn thông tin khá hạn chế: Con số thống kê của Chính phủ và dữ liệu lâm sàng theo yêu cầu bồi thường của bệnh nhân. Tuy nhiên, kết nối các bộ dữ liệu này lại với nhau để có thông tin hữu ích phục vụ nhu cầu quản lý và ra quyết định luôn là một thách thức. Người ta ước tính rằng, có đến 80% thông tin về y tế vẫn chưa thể tiếp cận, khai thác và sử dụng chúng.

Thách thức này trong thời đại công nghệ số đang trở thành một mối lo chung của toàn cầu, bởi số lượng dữ liệu đang gia tăng nhanh chóng theo từng giây. Hiện tại, theo tính toán của RBC Capital Markets, có khoảng 30% lượng dữ liệu của thế giới đang được tạo ra bởi ngành chăm sóc sức khỏe. Đến năm 2025, tốc độ tăng trưởng tổng hợp hàng năm của nguồn dữ liệu y tế đạt 36%, nhanh hơn 6% so với sản xuất, nhanh hơn 10% so với dịch vụ tài chính và 11% so với phương tiện truyền thông và giải trí.

Số lượng và loại nguồn dữ liệu cũng đang mở rộng. Các nguồn dữ liệu sức khỏe truyền thống như hồ sơ y tế điện tử (EMR) và hồ sơ thanh toán bảo hiểm hiện đang được bổ sung thêm bởi nguồn số liệu từ xã hội- thông qua các thiết bị mang theo người và thiết bị thông minh khác trang bị cho bệnh nhân.

Thu thập và khai thác dữ liệu “phi truyền thống” thật sự đang mang lại hiệu quả, bởi cho dù nguồn số liệu này chỉ chiếm khoảng 10-20%, nhưng nó có đóng góp thiết thực và ngay lập tức đến các can thiệp lâm sàng cần thiết cho người bệnh. Hơn nữa, nguồn dữ liệu khổng lồ này chính là cơ sở để nâng cao chất lượng và hiệu quả dịch vụ KCB cho người dân. Khả năng ngoại suy để thực hiện các can thiệp ngày càng chính xác đến từ dữ liệu chuẩn hóa là chìa khóa thành công cho sức khỏe dân số hôm nay.

Nguồn dữ liệu này đặc biệt hữu ích, khi bệnh nhân cần đi khám và điều trị ở nhiều nơi khác nhau, vì CSDL của bệnh nhân đã được chuyển tới từng thầy thuốc một cách đầy đủ và an toàn nhất. Qua đó, giúp các thầy thuốc có thể ra các quyết định điều trị một cách phù hợp nhất, ít nhất cũng trách được việc bệnh nhân phải tái nhập viện. Việc giảm tỷ lệ nhập viện không chỉ tiết kiệm về mặt nguồn lực, mà quan trọng là các thầy thuốc có thể theo dõi đầy đủ diễn tiến của hiệu quả điều trị.

Dữ liệu lớn không chỉ có hiệu quả tốt với các cá thể, mà nó còn mang lại hiệu quả cho cộng đồng, đặc biệt là xác định các yếu tố liên quan, xác định các bệnh nhân cần can thiệp, các bệnh nhân cần chăm sóc, theo dõi sau xuất viện, kế hoạch cho các bệnh nhân cần tái nhập viện điều trị…

Chưa bao giờ việc thu thập, kết nối, xử lý, khai thác, quản lý thông tin trên các phương tiện, thiết bị số lại cấp thiết như hiện nay. Dịch vụ y tế được thanh toán theo số lượng đã chuyển sang hình thức thanh toán theo giá trị, hiệu quả, mà nhà cung cấp thực hiện đang trở thành xu thế tất yếu của thời đại.

Theo Health Language, để việc triển khai “cới trói” dữ liệu thành công, cần thực hiện 3 giải pháp trụ cột: Thu thập và cấu trúc dữ liệu một cách phù hợp liên tục để có thể phát huy hiệu quả của nguồn dữ liệu lớn; xử lý vấn đề phù hợp với từng bệnh nhân dựa trên CSDL lớn; đồng thời xây dựng các phương thức cảnh báo cho các bệnh nhân thuộc các nhóm nguy cơ, chuẩn hóa và chia sẻ nguồn dữ liệu như cơ sở tham chiếu chuẩn cho các bên tham gia trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Nguyễn Khang (Theo Health Language)