Come SQL aiuta a ottimizzare i flussi di lavoro nel settore sanitario

SQL è un linguaggio universale per la gestione dei dati sanitari e l'ottimizzazione dei flussi di lavoro. In questo articolo vedremo come utilizzare SQL per qualsiasi cosa, dalla programmazione degli appuntamenti medici al monitoraggio dei segni vitali.

I professionisti del settore sanitario devono attenersi a vari processi per svolgere le loro mansioni. Questi processi, o flussi di lavoro, si adattano a diverse situazioni: accoglienza del paziente, diagnosi, monitoraggio, fatturazione, documentazione clinica, ecc. Sebbene questi flussi di lavoro varino in base al tipo di assistenza, al contesto (ospedale, clinica, telemedicina) e al ruolo dell'operatore, tutti richiedono una gestione efficiente e accurata di grandi volumi di informazioni critiche. L'uso di SQL per le informazioni sanitarie contribuisce a soddisfare questa necessità.

Se siete professionisti del settore sanitario che si preoccupano dell'importanza dei dati, prendete in considerazione la possibilità di intraprendere il nostro percorso di apprendimento completo SQL per professionisti del settore sanitario. È stato progettato specificamente per tutti coloro che nel settore sanitario lavorano con i dati, dagli assistenti medici e dai tecnologi delle cartelle cliniche agli analisti di dati. Questo percorso formativo comprende quattro corsi per un totale di 58 ore di apprendimento. Una volta completato, sarete in grado di utilizzare SQL per la gestione delle cartelle cliniche, l'analisi sanitaria e molti altri usi.

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Gestione sana delle informazioni

L'efficienza della gestione delle informazioni nei flussi di lavoro del settore sanitario ha un impatto diretto sulla qualità dell'assistenza ai pazienti. Ricordiamoci che stiamo parlando di vite umane. Un'informazione errata o un dato che non arriva in tempo possono fare la differenza tra la vita e la morte di una persona.

Ad esempio, consideriamo il caso di un paziente ricoverato in ospedale con una grave infezione che deve essere trattata immediatamente. I medici e gli infermieri che si occupano di questa persona devono poter accedere senza indugio alla sua cartella clinica per scoprire se è allergica a qualche tipo di antibiotico.

Non devono esserci incongruenze nelle informazioni mediche di un paziente che possano far sorgere dubbi sulla storia clinica, sui farmaci assunti o sulle diagnosi precedenti. La gestione di tali informazioni richiede database solidi che non permettano fraintendimenti. Un database SQL è lo strumento ideale per ottimizzare l'archiviazione, la modifica e l'interrogazione di queste informazioni. Se avete dubbi, leggete questo articolo su come SQL aiuta il settore sanitario. Potete anche leggere questo articolo su come SQL può aiutare tutti i dipendenti del vostro ufficio.

Casi di utilizzo di SQL nel settore sanitario

Oltre al grande volume, le informazioni gestite nei flussi di lavoro del settore sanitario hanno un'altra caratteristica distintiva: la loro diversità. Prendiamo in considerazione tre flussi informativi comuni nel settore sanitario che presentano differenze sostanziali. (Ce ne sono molti altri, ma prenderemo questi tre come casi di prova per rappresentare tre diverse forme di gestione dei dati sanitari).

1. Informazioni amministrative per la copertura medica e l'assistenza sociale:

• I dati devono essere perfettamente strutturati per essere utilizzati in modo efficace.
• L'integrità e la coerenza dei dati sono fondamentali.
• I dati devono poter essere archiviati e interrogati rapidamente (anche se la velocità di archiviazione e recupero dei dati non è di per sé mission-critical per questo dominio).

2. Informazioni provenienti da sensori di monitoraggio del paziente:

• Le strutture dei dati sono spesso semplici; i dati possono anche essere non strutturati.
• L'acquisizione, l'archiviazione e il recupero dei dati devono essere a latenza zero.
• Sono essenziali flussi di dati continui, senza limitazioni in termini di volume ed estensione dei dati.

3. Informazioni per l'analisi epidemiologica:

• Sono necessarie strutture di dati adatte ai processi analitici.
• Il supporto per grandi volumi di dati, solitamente archiviati in data warehouse o in repository di tipo data lake, è mission-critical.
• L'archiviazione dei dati e i flussi di lavoro devono facilitare l'interrogazione dei dati con strumenti analitici.

I tre casi d'uso sopra citati rappresentano flussi di lavoro sanitari molto diversi. E ognuno di essi richiede strumenti di gestione delle informazioni diversi:

1. La gestionedelle informazioni amministrative richiede database relazionali e normalizzati adatti all'elaborazione delle transazioni online (OLTP).
2. Il monitoraggio delle informazioni dei sensori richiede database in tempo reale adatti a gestire dati non strutturati; un esempio è TimescaleDB.
3. L'analisi epidemiologica richiede archivi di dati adatti all'elaborazione analitica online (OLAP) e strumenti specifici di intelligenza artificiale per i flussi di lavoro di analisi dei dati.

Sebbene i casi d'uso sopra descritti richiedano ciascuno una tecnologia di database diversa, hanno tutti una cosa in comune: utilizzano SQL come linguaggio universale per l'interrogazione e la manipolazione dei dati. Se non avete ancora un'idea chiara di cosa sia l'SQL, il modo migliore per impararlo è questa guida per principianti.

SQL: Un linguaggio per gestirli tutti

Ora si può probabilmente capire perché la comprensione dell'SQL sta diventando essenziale per i professionisti della sanità che si affidano ai dati per svolgere il proprio lavoro. Essendo un linguaggio utilizzato per tutti i tipi di database, SQL svolge un ruolo essenziale nell'unificare il modo in cui i dati provenienti da sistemi diversi vengono manipolati e interrogati.

Alcuni dei vantaggi dell'uso di SQL nelle operazioni sanitarie sono:

• Facilitare la comunicazione tra aree diverse, fornendo un linguaggio comune per la manipolazione e l'interrogazione dei dati.
• Evitare errori dovuti a informazioni imprecise, incoerenti o mancanti.
• Consentire un processo decisionale basato sui dati.
• Rendere possibile l'ottenimento e l'elaborazione dei dati nei tempi previsti da ciascun flusso di lavoro.

Esempi di utilizzo di SQL per la sanità

Vediamo ora come l'uso di SQL risolve alcune esigenze comuni dei flussi di lavoro in ambito sanitario. Partendo dalla gestione delle cartelle cliniche, vedremo alcuni esempi di query SQL di base applicate a situazioni reali.

Interrogazione della cartella clinica di un paziente

Per una gestione efficiente delle cartelle cliniche dei pazienti, è fondamentale avere uno schema di database normalizzato per evitare informazioni incoerenti o con mancanza di integrità. Il seguente diagramma entità-relazione (ERD) mostra uno schema di base per le cartelle cliniche dei pazienti.

Questo schema rappresenta le tabelle di un database immaginario di uno studio medico. Possiamo scrivere alcune query su questo database per ottenere informazioni rilevanti sui pazienti.

A titolo di esempio, vediamo una query che restituirà i dettagli di tutte le procedure mediche eseguite sul paziente il cui ID è 12345:

SELECT
  p.last_name AS patient_last_name,
  p.first_name AS patient_first_name,
  mp.date_performed,
  mp.description AS practice_description,
  d.last_name AS doctor_last_name,
  d.first_name AS doctor_first_name,
  mp.outcome
FROM Medical_Practice AS mp
INNER JOIN Patient p 
  ON p.patient_id = mp.patient_id
INNER JOIN Doctor d 
  ON d.doctor_id = mp.doctor_id
WHERE p.patient_id = 12345;

La query precedente unisce la tabella Medical_Practice con le tabelle Patient e Doctor utilizzando campi con informazioni condivise (rispettivamentepatient_id e doctor_id). Quindi cerca le informazioni specificate dopo l'istruzione SELECT. Infine, applica la condizione che solo le righe in cui patient_id è 12345 devono essere incluse nei risultati. Infine, la query restituisce il nome e il cognome del paziente, la data e la descrizione di ogni procedura subita e il nome e il cognome del medico responsabile.

Una volta ottenute queste informazioni, potremmo aver bisogno di ottenere anche i dettagli dei farmaci forniti allo stesso paziente. Per farlo, è necessario eseguire questa query:

SELECT
  mp.date_performed AS date_supplied,
  d.drug_name,
  m.dosage
FROM Medication AS m
INNER JOIN Drug AS d 
  ON d.drug_id = m.drug_id
INNER JOIN Medical_Practice AS mp 
  ON mp.practice_id = m.practice_id
WHERE mp.patient_id = 12345;

In questo caso, uniamo la tabella Medication con le tabelle Drug e Medical_Practice per ottenere un elenco dei farmaci somministrati al paziente con id = 12345. In questo modo si ottiene la data di somministrazione di ciascun farmaco, il nome e il dosaggio.

Questo schema è molto elementare; probabilmente non conterrebbe tutte le informazioni necessarie per memorizzare la cartella clinica completa di un paziente. Ma è un punto di partenza per un vero schema di informazioni sul paziente; si possono aggiungere tabelle e colonne fino a memorizzare tutti i dettagli necessari. L'aspetto principale di questo tipo di schema è il mantenimento della normalizzazione, che protegge dalle incongruenze che potrebbero compromettere l'integrità delle informazioni dei pazienti.

Analisi delle informazioni epidemiologiche

Esaminiamo come SQL possa essere utilizzato per ottenere dati statistici da informazioni epidemiologiche. A tale scopo, utilizzeremo le funzioni finestra di SQL , un'aggiunta avanzata e relativamente recente a SQL, per individuare le tendenze nell'analisi delle serie temporali.

Le funzioni finestra eseguono calcoli su insiemi di righe correlate (chiamate "finestre"). Permettono di avere dati aggregati (ad esempio, le statistiche di un intero gruppo di pazienti) e dati individuali (ad esempio, i risultati di un solo paziente) nella stessa query. Ciò le rende molto utili per la creazione di report SQL e per l'analisi dei dati.

Di seguito è riportata una tabella molto semplice, denominata Daily_Casesche contiene informazioni sui nuovi casi giornalieri di una malattia. La tabella ha due colonne: measure_date e new_cases.

Per ogni data, utilizzeremo un totale mobile per determinare il numero di nuovi casi nei cinque giorni precedenti. Se il subtotale mobile presenta un valore crescente, potrebbe significare che la malattia sta diventando epidemica. Ecco la query:

SELECT
  measure_date,
  new_cases,
  SUM(new_cases) OVER (ORDER BY measure_date ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS five_day_sum
FROM Daily_Cases;

I risultati della query precedente aggiungono una colonna chiamata five_day_sum che mostra un subtotale dei nuovi casi registrati in ogni giorno più i quattro giorni precedenti (5 giorni in totale):

Si noti che i dati della nuova colonna hanno senso solo a partire dalla quinta riga; nelle prime quattro righe, i totali parziali includono solo i valori dei giorni precedenti, rispettivamente 1,2 e 3.

Questa query è solo un esempio molto semplice di come l'SQL possa migliorare il processo decisionale, svolgendo un ruolo cruciale in ogni ciclo di vita dell'analisi dei dati.

Una volta acquisita una certa dimestichezza con l'SQL, tenete a portata di mano questo foglio di istruzioni SQL per l'analisi dei dati, nel caso in cui abbiate bisogno di aiuto con qualche istruzione SQL facile da dimenticare.

Monitoraggio dei segni vitali in tempo reale

Il monitoraggio dei segni vitali di un paziente non ammette ritardi: queste informazioni sono estremamente critiche. Dati clinici come la frequenza cardiaca, la pressione sanguigna e la saturazione di ossigeno, tra gli altri, vengono acquisiti in tempo reale e devono essere elaborati immediatamente per avvisare il personale medico di eventuali irregolarità.

I database relazionali tradizionali, come MySQL, PostgreSQL o SQL Server, non sono la scelta preferita per le applicazioni in tempo reale. Sebbene siano in grado di gestire grandi volumi di dati e applicazioni generiche, l'elaborazione in tempo reale non è il loro punto di forza. Altri motori di database, come TimescaleDB, Redis o InfluxDB, offrono la bassa latenza e l'alta disponibilità essenziali per la gestione dei dati in serie temporali provenienti da sensori di segni vitali.

Come abbiamo detto, SQL è il linguaggio universale per i database e può essere utilizzato anche per interrogare i database utilizzati per il monitoraggio dei segni vitali. Di seguito è riportato un esempio di interrogazione su un database di TimescaleDB. Questo motore di database utilizza una variante di SQL con estensioni speciali per i dati delle serie temporali e gli eventi in tempo reale.

Supponiamo di avere una tabella chiamata vital_signs con le colonne measurement_time e heart_rate. Quest'ultima memorizza i dati relativi alla frequenza cardiaca di un paziente, ottenuti leggendo periodicamente un sensore. Per ottenere la frequenza cardiaca media oraria nelle ultime 24 ore, si può utilizzare la seguente query:

SELECT
  time_bucket('1 hour', measurement_time) AS hour,
  AVG(heart_rate) AS avg_heart_rate
FROM vital_signs
WHERE measurement_time >= NOW() - INTERVAL '24 hours'
GROUP BY hour
ORDER BY hour;

La funzione time_bucket() di TimescaleDB viene utilizzata per raggruppare i dati in intervalli di tempo. Mentre altre operazioni e funzioni SQL possono essere utilizzate per lo stesso scopo, time_bucket() è ottimizzato per gestire in modo efficiente le serie temporali. Questo è fondamentale quando si lavora con informazioni sensibili in tempo reale come i segni vitali di un paziente.

Ottimizzazione dei flussi di lavoro amministrativi

Quando si tratta di flussi di lavoro amministrativi nel settore sanitario, SQL ha molto da offrire. Ecco alcune aree in cui può ottimizzare il lavoro amministrativo:

• Gestione dei programmi medici.
• Assegnazione dei letti ospedalieri.
• Fatturazione dei costi medici.
• Gestione delle scorte della farmacia e delle forniture ospedaliere.
• E molte altre applicazioni.

Vediamo un esempio di schema di database per un'agenda di appuntamenti medici. Eseguiremo una query SQL per vedere la disponibilità di appuntamenti nei prossimi giorni. Poi vedremo un altro esempio di gestione dei letti in un ospedale.

La seguente query utilizza tutte le tabelle dello schema precedente per visualizzare gli appuntamenti dei medici per i prossimi sette giorni. I risultati mostrano:

• Il cognome e il nome di ciascun medico.
• La data dell'appuntamento.
• L'orario di inizio e fine dell'appuntamento.
• Il cognome e il nome del paziente.
• Il motivo dell'appuntamento.
• Lo stato dell'appuntamento.

I risultati vengono visualizzati ordinati per cognome e nome del medico, data e ora dell'appuntamento.

Ecco la query:

SELECT
  d.last_name AS doctor_last_name,
  d.first_name AS doctor_first_name,
  a.appointment_date,
  ds.start_time,
  ds.end_time,
  p.last_name AS patient_last_name,
  p.first_name AS patient_first_name,
  a.reason,
  s.description AS status
FROM Appointment AS a
JOIN Doctor d 
  ON d.doctor_id = a.doctor_id
JOIN DoctorSchedule AS ds 
  ON ds.doctor_id = d.doctor_id 
    AND ds.schedule_id = a.schedule_id
JOIN Patient AS p 
  ON a.patient_id = p.patient_id
JOIN AppointmentStatus AS s 
  ON s.status_id = a.status_id
WHERE a.appointment_date BETWEEN NOW() 
  AND NOW() + INTERVAL '7 DAY'
ORDER BY
  d.last_name,
  d.first_name,
  a.appointment_date,
  ds.start_time;

Gestione dei letti dell'ospedale

Vediamo come SQL può svolgere un compito simile: Mostrare quali letti ospedalieri sono disponibili. Di seguito è riportato uno schema di database per la gestione dei letti di un ospedale. Le sue tabelle contengono dati su letti, stanze, pazienti e assegnazioni di letti.

Un manager dell'ospedale potrebbe eseguire la seguente query SQL per ottenere un elenco di letti di terapia intensiva non occupati:

SELECT
  b.bed_id,
  b.bed_number,
  r.room_number,
  bt.description AS bed_type
FROM Beds AS b
JOIN Rooms AS r 
  ON b.room_id = r.room_id
JOIN BedType AS bt 
  ON bt.type_id = b.type_id
WHERE b.is_available = TRUE
  AND b.bed_type = 'ICU'
ORDER BY 
  r.room_number, 
  b.bed_code;

Le condizioni nella clausola WHERE della query precedente assicurano che vengano visualizzati solo i dati relativi ai letti non occupati che si trovano nell'unità di terapia intensiva (ICU).

SQL, il grande integratore

Dagli esempi che abbiamo visto in questo articolo, è chiaro che hanno molti aspetti in comune, anche se ognuno di essi si adatta a un flusso di lavoro sanitario diverso.

Ad esempio, le funzioni Patient e Doctor sono presenti nella maggior parte degli schemi. L'integrazione di diversi schemi è fondamentale per ottimizzare i flussi di lavoro in ambito sanitario, in quanto la consulenza incrociata tra sistemi diversi amplia le informazioni fornite da ciascun sistema, con il risultato di una migliore assistenza al paziente. Con un accesso affidabile e tempestivo ai dati rilevanti, gli operatori sanitari possono prendere decisioni più informate e coordinare meglio le cure, e SQL è fondamentale per rendere possibile questa integrazione.

L'integrazione delle informazioni sulla gestione dei turni e delle cartelle cliniche consente di ottimizzare l'uso delle risorse per la cura dei pazienti, dando priorità ai pazienti che necessitano di cure urgenti e riprogrammando gli appuntamenti per i pazienti che non hanno completato determinati trattamenti o che necessitano di una nuova valutazione.

Allo stesso modo, analizzando i dati di monitoraggio dei segni vitali di un paziente ricoverato in ospedale insieme alla sua storia clinica, è possibile effettuare diagnosi più rapide e accurate, rilevando indicatori di gravità che passerebbero inosservati se non venissero effettuate correlazioni tra i dati provenienti da flussi di lavoro diversi.

Le organizzazioni sanitarie competono per fornire servizi sanitari migliori; indubbiamente, una buona gestione delle informazioni è una chiave del successo.

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Volete approfittare di SQL per la sanità?

Nel corso di questo articolo abbiamo visto come l'uso di SQL per la sanità aiuti a ottimizzare i flussi di lavoro. Abbiamo esaminato diversi esempi che si adattano alle esigenze dell'amministrazione ospedaliera, dell'analisi epidemiologica, del monitoraggio dei pazienti e di altri settori. Abbiamo visto che, a prescindere dalle caratteristiche particolari delle informazioni gestite da ciascun settore, SQL è un fattore comune a tutti.

Nella mia esperienza personale, ho usato (e continuo a usare tuttora) le query e le istruzioni SQL in modo intensivo nel mio lavoro quotidiano con le applicazioni sanitarie. Ad esempio, lo uso per gestire gli elenchi della previdenza sociale, aggiornare i prezzi dei farmaci e monitorare i costi delle cure dei pazienti in cliniche e ospedali.

La conoscenza approfondita di SQL mi ha fornito vantaggi fondamentali per massimizzare la mia efficienza nella manipolazione dei dati sanitari. Nei miei colloqui con gli operatori sanitari, li incoraggio sempre a imparare a lavorare con i database e con SQL. Può essere molto vantaggioso per loro e aiutarli a svolgere il loro lavoro. E dico loro che SQL può non essere un requisito essenziale per il lavoro dei professionisti della sanità oggi, ma probabilmente lo sarà nel prossimo futuro.

Ecco perché incoraggio tutti coloro che lavorano nel settore sanitario a esplorare i corsi LearnSQL per un apprendimento più approfondito. Ricordate che il nostro pacchettoCompleto per sempre è un'opzione imbattibile in termini di rapporto costi-benefici per chi vuole approfondire il linguaggio SQL nella gestione dei dati sanitari.