Original Title: Nghiên cứu đề xuất một số giải pháp phát triển dữ liệu số ngành y tế tỉnh Kiên Giang
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការសិក្សាស្រាវជ្រាវ និងស្នើដំណោះស្រាយមួយចំនួន ដើម្បីអភិវឌ្ឍទិន្នន័យឌីជីថល ក្នុងវិស័យសុខាភិបាល ខេត្ត Kien Giang

ចំណងជើងដើម៖ Nghiên cứu đề xuất một số giải pháp phát triển dữ liệu số ngành y tế tỉnh Kiên Giang

អ្នកនិពន្ធ៖ Lữ Văn Cam (Viễn thông Kiên Giang), Nguyễn Gia Như (Đại học Duy Tân)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2022, DTU Journal of Science and Technology

វិស័យសិក្សា៖ Health Informatics

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមក្នុងការគ្រប់គ្រង និងការធ្វើសមាហរណកម្មទិន្នន័យនៅក្នុងវិស័យសុខាភិបាលនៃខេត្ត Kien Giang ប្រទេសវៀតណាម ដោយស្នើឡើងនូវដំណោះស្រាយបំប្លែងឌីជីថល (Digital Transformation) ដើម្បីឆ្ពោះទៅរកប្រព័ន្ធថែទាំសុខភាពឆ្លាតវៃ។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះវាយតម្លៃលើស្ថានភាពបច្ចុប្បន្ននៃការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាព័ត៌មានវិទ្យា (IT) នៅក្នុងមន្ទីរពេទ្យ រួចរៀបចំជាគំរូស្ថាបត្យកម្មប្រព័ន្ធទិន្នន័យថ្មីមួយប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Traditional / Fragmented Health Information System
ប្រព័ន្ធព័ត៌មានសុខាភិបាលបែបប្រពៃណី/បែកខ្ញែក
ងាយស្រួលក្នុងការប្រើប្រាស់សម្រាប់បុគ្គលិកដែលមានស្រាប់ មិនទាមទារការផ្លាស់ប្តូរហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធធំដុំ។ បំពេញតម្រូវការគ្រប់គ្រងមូលដ្ឋានប្រចាំថ្ងៃនៅតាមមន្ទីរពេទ្យ។ ទិន្នន័យនៅដាច់ដោយឡែកពីគ្នា មិនអាចចែករំលែកឆ្លងប្រព័ន្ធបាន (Siloed Data)។ នៅតែពឹងផ្អែកលើឯកសារក្រដាសច្រើន ដែលប្រឈមនឹងការបាត់បង់ និងយឺតយ៉ាវក្នុងការទាញយកទិន្នន័យត្រឡប់មកវិញ។ មន្ទីរពេទ្យ១០០% មានប្រព័ន្ធ HIS មូលដ្ឋាន ប៉ុន្តែគ្មានការតភ្ជាប់កណ្តាល និងមានកម្រិតអនុវត្ត IT ទាប (កម្រិត ២-៣/៧)។
Proposed Centralized Digital Health Architecture
ស្ថាបត្យកម្មសុខាភិបាលឌីជីថលមជ្ឈិមដែលបានស្នើឡើង
រួមបញ្ចូលប្រព័ន្ធ HIS, LIS, PACS និង EMR ទៅក្នុងឃ្លាំងទិន្នន័យកណ្តាល (Data Warehouse) តែមួយ។ ជួយធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវការសម្រេចចិត្តតាមរយៈ AI, Big Data និងបង្កើនល្បឿនសេវាថែទាំតាមរយៈ Telemedicine។ ត្រូវការការវិនិយោគទុនខ្ពស់លើហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ (ម៉ាស៊ីនមេ, បណ្តាញ, កម្មវិធី) និងទាមទារធនធានមនុស្សដែលមានជំនាញ IT និងសុវត្ថិភាពសាយប័រកម្រិតខ្ពស់។ ឆ្ពោះទៅរកការលុបបំបាត់ឯកសារក្រដាស១០០% ការតភ្ជាប់ទិន្នន័យទូទាំងខេត្ត និងបង្កើនកម្រិត IT ដល់កម្រិត ៤ ទៅ ៧ នៅត្រឹមឆ្នាំ ២០២៥។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តក្របខ័ណ្ឌនេះតម្រូវឱ្យមានការវិនិយោគយ៉ាងច្រើន និងស៊ីជម្រៅលើហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធបច្ចេកវិទ្យា ចំណាយលើអាជ្ញាប័ណ្ណកម្មវិធី និងធនធានមនុស្សជំនាញកម្រិតខ្ពស់។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានវាយតម្លៃដោយផ្អែកលើស្ថានភាពជាក់ស្តែងនៃវិស័យសុខាភិបាលក្នុងខេត្ត Kien Giang ប្រទេសវៀតណាម។ ទិន្នន័យភាគច្រើនឆ្លុះបញ្ចាំងពីបរិបទរដ្ឋបាល ច្បាប់ និងកម្រិតហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធរបស់ប្រទេសវៀតណាម។ ទោះបីជាយ៉ាងណាក៏ដោយ បរិបទនេះមានភាពស្រដៀងគ្នាខ្លាំងទៅនឹងបញ្ហាប្រឈមក្នុងប្រព័ន្ធសុខាភិបាលប្រទេសកម្ពុជា ដែលការផ្លាស់ប្តូរពីប្រព័ន្ធក្រដាសទៅឌីជីថលជារឿងចាំបាច់។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

ដំណោះស្រាយបំប្លែងឌីជីថលនេះ មានសក្តានុពលខ្ពស់ និងអាចយកមកកែច្នៃអនុវត្តបាននៅក្នុងប្រព័ន្ធថែទាំសុខភាពនៃប្រទេសកម្ពុជា ដែលកំពុងជំរុញយុទ្ធសាស្ត្ររដ្ឋាភិបាលឌីជីថល។

ការរៀបចំក្របខ័ណ្ឌស្ថាបត្យកម្មរួម និងការប្រមូលផ្តុំទិន្នន័យកណ្តាល នឹងជួយស្ថាប័នសុខាភិបាលកម្ពុជាកាត់បន្ថយភាពខ្ជះខ្ជាយ លើកកម្ពស់តម្លាភាព និងពង្រឹងគុណភាពសេវាព្យាបាលប្រកបដោយភាពវៃឆ្លាត។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាវាយតម្លៃហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធពេទ្យបច្ចុប្បន្ន: និស្សិតអាចចាប់ផ្តើមដោយការធ្វើសវនកម្មប្រព័ន្ធ IT នៅតាមមន្ទីរពេទ្យគោលដៅ ដើម្បីកំណត់គម្លាតរវាងប្រព័ន្ធចាស់និងថ្មី។ ប្រើប្រាស់ HIMSS EMRAM Standard ដើម្បីវាយតម្លៃកម្រិតប្រព័ន្ធ HIS ពី ១ ដល់ ៧ មុននឹងស្នើដំណោះស្រាយផ្លាស់ប្តូរ។
  2. ស្រាវជ្រាវស្តង់ដារទិន្នន័យ និងសមាហរណកម្ម: សិក្សាពីការរចនាឃ្លាំងទិន្នន័យកណ្តាល (Data Warehouse) ដោយផ្តោតលើការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យវេជ្ជសាស្ត្រ។ គប្បីអនុវត្តការប្រើប្រាស់ស្តង់ដារអន្តរជាតិដូចជា HL7/FHIR ដើម្បីធ្វើសមាហរណកម្មរវាងប្រព័ន្ធ HIS និងប្រព័ន្ធមន្ទីរពិសោធន៍ពិតប្រាកដ។
  3. អភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធកំណត់ត្រាពេទ្យអេឡិចត្រូនិកគំរូ (EMR Prototype): បង្កើតគម្រោងសាកល្បងដោយប្រែក្លាយកំណត់ត្រាអ្នកជំងឺពីក្រដាស ទៅជាប្រព័ន្ធឌីជីថល (ឧទាហរណ៍ដោយការតំឡើង OpenEMR លើប្រព័ន្ធ Cloud) រួមទាំងការប្រើប្រាស់ Digital Signature API ដើម្បីធានាសុពលភាពនៃការបញ្ជាទិញថ្នាំដោយវេជ្ជបណ្ឌិត។
  4. រៀបចំផ្ទាំងគ្រប់គ្រងទិន្នន័យសុខាភិបាលឆ្លាតវៃ (Healthcare Dashboards): ទាញយកសំណុំទិន្នន័យ (Dataset) សុខាភិបាលទូទៅយកមកវិភាគ ដោយប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ Business Intelligence (BI) ដូចជា TableauPowerBI ដើម្បីបង្កើត Dashboards បង្ហាញពីនិន្នាការជំងឺរាតត្បាត ការប្រើប្រាស់គ្រែ ឬស្ថានភាពហិរញ្ញវត្ថុមន្ទីរពេទ្យ។
  5. សិក្សាអំពីសុវត្ថិភាពព័ត៌មាន និងឯកជនភាពអ្នកជំងឺ: ស្រាវជ្រាវនិងអនុវត្តវិធីសាស្ត្រការពារទិន្នន័យរហ័ស ដូចជាប្រព័ន្ធ eKYC សម្រាប់ការចុះឈ្មោះអ្នកជំងឺ និងស្រាវជ្រាវពីការប្រើប្រាស់ Blockchain framework ក្នុងការថែរក្សាកំណត់ត្រាសុខភាពកុំឱ្យមានការកែប្រែ ឬលួចបន្លំ។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Hospital Information System (HIS) ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងព័ត៌មានមន្ទីរពេទ្យ គឺជាកម្មវិធីកុំព្យូទ័រខ្នាតធំដែលប្រើសម្រាប់គ្រប់គ្រងរាល់ប្រតិបត្តិការទាំងអស់នៅក្នុងមន្ទីរពេទ្យ ចាប់ពីការចុះឈ្មោះអ្នកជំងឺ ការចេញវិក្កយបត្រ ឱសថស្ថាន រហូតដល់ការគ្រប់គ្រងគ្រែអ្នកជំងឺ។ ដូចជាខួរក្បាលកណ្តាលរបស់មន្ទីរពេទ្យដែលកត់ត្រានិងចាត់ចែងរាល់សកម្មភាពទាំងអស់តាំងពីអ្នកជំងឺដើរចូលរហូតដល់ចាកចេញ។
Electronic Medical Record (EMR) កំណត់ត្រាពេទ្យអេឡិចត្រូនិក គឺជាទម្រង់ឌីជីថលនៃប្រវត្តិជំងឺ និងកំណត់ត្រាសុខភាពរបស់អ្នកជំងឺដែលជំនួសឱ្យការប្រើប្រាស់ក្រដាស ដែលអនុញ្ញាតឱ្យគ្រូពេទ្យអាចស្វែងរក និងទាញយកទិន្នន័យមកមើលបានយ៉ាងលឿន។ ដូចជាសៀវភៅតាមដានសុខភាពផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នក តែវាស្ថិតនៅក្នុងទូរសព្ទឬម៉ាស៊ីនមេ ដែលមិនងាយរហែក ឬបាត់បង់ដូចក្រដាស។
RIS/PACS ប្រព័ន្ធព័ត៌មានវិទ្យុសកម្ម (RIS) និងប្រព័ន្ធរក្សាទុករូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រ (PACS) អនុញ្ញាតឱ្យមន្ទីរពេទ្យរក្សាទុក បញ្ជូន និងទាញយករូបភាពស្កេន (ដូចជា X-ray, CT ស្កេន, MRI) តាមប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រដោយមិនបាច់ព្រីនលើហ្វីលជ័រ។ ដូចជា Google Photos ឬ iCloud សម្រាប់រក្សាទុកតែរូបភាពថតសួត ឬឆ្អឹងរបស់អ្នកជំងឺ ដើម្បីឱ្យគ្រូពេទ្យអាចបើកមើលពីកន្លែងណាក៏បាន។
Laboratory Information System (LIS) ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងព័ត៌មានមន្ទីរពិសោធន៍ គឺជាកម្មវិធីសម្រាប់គ្រប់គ្រងទិន្នន័យនៃការធ្វើតេស្តឈាម ទឹកនោម និងសំណាកផ្សេងៗ ដោយភ្ជាប់លទ្ធផលតេស្តពីម៉ាស៊ីនទៅកាន់ប្រព័ន្ធរបស់មន្ទីរពេទ្យ (HIS) ដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ ដូចជាអ្នកនាំសារស្វ័យប្រវត្តិ ដែលរាយការណ៍លទ្ធផលតេស្តឈាមរបស់អ្នកពីបន្ទប់ពិសោធន៍ ត្រង់ទៅកាន់កុំព្យូទ័ររបស់គ្រូពេទ្យភ្លាមៗ។
Business Intelligence (BI) បច្ចេកវិទ្យាបញ្ញាធុរកិច្ច ដែលប្រមូលផ្តុំ និងវិភាគទិន្នន័យដ៏ច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ពីប្រភពផ្សេងៗ ដើម្បីបង្កើតជារបាយការណ៍ ឬក្រាហ្វិកងាយយល់ ដែលជួយដល់ថ្នាក់ដឹកនាំមន្ទីរពេទ្យក្នុងការសម្រេចចិត្តបានត្រឹមត្រូវ។ ដូចជាជំនួយការផ្ទាល់ខ្លួន ដែលជួយបូកសរុបទិន្នន័យរាប់លានជួរ ទៅជាគំនូសតារាងមួយផ្ទាំង ដើម្បីងាយស្រួលមើលដឹងពីបញ្ហាឬនិន្នាការភ្លាមៗ។
Big Data ទិន្នន័យធំ គឺជាបណ្តុំទិន្នន័យដែលមានទំហំធំធេង និងស្មុគស្មាញខ្លាំង (ឧទាហរណ៍៖ ទិន្នន័យប្រវត្តិជំងឺរបស់អ្នកជំងឺរាប់លាននាក់ក្នុងរយៈពេល១០ឆ្នាំ) ដែលតម្រូវឱ្យមានប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រពិសេសដើម្បីផ្ទុក វិភាគ និងរកមើលនិន្នាការផ្សេងៗ។ ដូចជាបណ្ណាល័យដ៏ធំមួយដែលមានសៀវភៅរាប់លានក្បាល ដែលមនុស្សមិនអាចអានអស់ តែម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័រទំនើបអាចអាន និងសង្ខេបបានក្នុងពេលមួយប៉ព្រិចភ្នែក។
eKYC ការផ្ទៀងផ្ទាត់អត្តសញ្ញាណអតិថិជនតាមប្រព័ន្ធអេឡិចត្រូនិក ដែលប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា (ដូចជាស្កេនមុខ និងផ្ទៀងផ្ទាត់អត្តសញ្ញាណប័ណ្ណ) ដើម្បីបញ្ជាក់ថាបុគ្គលនោះពិតជាម្ចាស់គណនី ឬម្ចាស់កំណត់ត្រាពិតប្រាកដមុននឹងអនុញ្ញាតឱ្យចូលប្រើប្រាស់សេវា។ ដូចជាអ្នកយាមទ្វារឌីជីថល ដែលសម្លឹងមើលមុខអ្នក និងកាតសម្គាល់ខ្លួនរបស់អ្នក ដើម្បីអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកចូលមើល ឬផ្លាស់ប្តូរព័ត៌មានផ្ទាល់ខ្លួន។
Blockchain បច្ចេកវិទ្យាប្លុកឆេន គឺជាប្រព័ន្ធផ្ទុកទិន្នន័យវិមជ្ឈការ ដែលមានសុវត្ថិភាពខ្ពស់ និងមិនអាចកែប្រែបាន ដែលស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់ការរក្សាទុកទិន្នន័យសុខភាពសម្ងាត់របស់អ្នកជំងឺ ដោយការពារការលួចចូលកែប្រែទិន្នន័យពីជនខិលខូច។ ដូចជាសៀវភៅបញ្ជីកត់ត្រាអចិន្ត្រៃយ៍មួយ ដែលនៅពេលអ្នកសរសេរអ្វីមួយចូលទៅហើយ អ្នកមិនអាចលុប ឬកែប្រែវាបានឡើយ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖