Helsedata til folket!
Lesetid: 4 minutterEuropa har satset på å gjøre helsedata tilgjengelig for innbyggerne. Ambisjonene kan bli støttet av Business Intelligence-teknologi.
Business Intelligence (BI) er et paraplybegrep for å tilby verktøy, arkitektur, applikasjoner, teknikker og prosesser for å ta bedre beslutninger.
En populær BI applikasjon er dashbord som lar beslutningstakeren å være ”nær sine data”. Et eksempel er et bil-dashbord som muliggjør et hurtig overblikk over fart, bensinforbruk og varsler. Tenk deg om du måtte søke etter den kritiske informasjonen isteden for å se den ved et blikk.
Et BI-Dashbord med moderne BI-arkitektur vil gjøre prosessene ”bak” brukergrensesnittet mindre manuelle, mer automatiserte og effektive. Dette kan muliggjøre å hente data fra flere kilder, tilby nyere data og gi bedre datakvalitet for meg og deg å basere beslutningene våre på. Visualisering kan hjelpe oss og forstå samt indikere hvilken informasjon vi bør fokusere på. Visuelle elementer bør forenkle og støtte opp under hva vi som brukere ønsker å oppnå.
Hva er viktig, arkitektur eller visualisering?
Jeg vil argumentere for at visualisering alene ikke er nok for et BI-Dashbord (som utgjør topp-laget i en BI-arkitektur), da må to lag til inkluderes. Datakildene utgjør det nederste laget i arkitekturen (hvor brukerne trenger mer enn én kilde for å gjøre et informert valg). I det andre laget må det være en form for lagring i tillegg til transformasjoner eller kalkulering av data. Tilslutt kommer topp-laget hvor dataene presenteres for et informert beslutningsgrunnlag.
Moderne BI-teknologi kan bidra til å automatisere disse prosessene for helseforvaltning.
Mangel på rammeverk
For to år siden lå Norge bak andre europeiske land i å ta i bruk IT-løsninger for allmennheten slik at helsedata kan bidra til mer informerte beslutninger. Tenk deg da hvor overrasket jeg ble da jeg snakket med en prosjektleder i norsk helseforvaltning som mente at Business Intelligence teknologi ikke var viktig, verken for han eller den norske befolkning.
Grunnen til at prosjektlederens mening kunne være mangel på et rammeverk som faktisk konstituerer et BI-Dashbord for allmennheten.
Dashbord utvikles i takt med teknologien
Dashbord er ikke nye, men de har utviklet seg de siste årene grunnet nye verktøy, metoder og teknikker for å hente, lagre og å visualisere data fra ulike kilder. De er ”overalt” og kan brukes av ikke tekniske-brukere.
Dashbord kan være statiske av natur, men de kan også ha full funksjonalitet med for å se mer utfyllende informasjon. De skal kunne bli brukt uten for mye opplæring, inneholder strukturerte data og er anbefalt å komme med en grad av fleksibilitet så brukere kan endre mellom presentasjonsformater.
Dashbord kan bidra til å redde liv
Ett eksempel fra medisin som blir sett på som en av forgjengerne til BI-Dashbords er John Snow’s spøkelseskart.
Dr. Snow utviklet et distribuert punkt-kart for å finne kilden til koleraspredning til å være en enkelt drikkekilde. Dette visuelle displayet var ikke real-time, det hadde ikke BI-arkitektur eller verktøy men det visualiserte nøkkeltallsindikatorer ved ett blikk.
Likevel bidro kartet til å finne årsak og redde liv, selv om det tok noe tid for myndighetene å forstå viktigheten av å fjerne vannpumpen. I dette eksemplet var beslutningstakeren en doktor. Mens i dag har innovasjoner og brukere nådd punktet hvor BI er for ”alle”. Prosjektledere må forstå at BI er for alle, inkludert allmennheten.
Resultater
Norsk Helseforvaltning har laget flere “dashbord” for allmennheten. Formålet med min studie var å studere to av de, ett uten tradisjonell BI-arkitektur, “Dashboard A” og ett med, “Dashboard B”, for å finne ut hvor viktig visualisering og arkitektur er når man utvikler et dashbord befolkningen skal ta i bruk.
Dashbord A er helt manuelt da tallene som vises estimeres og rapporteres av hvert enkelt sykehus. De bruker mest tabeller til å presentere data. Dashbord A viste den informasjonen potensielle pasienter trengte. De kunne overvåke ved det et blikk og det kunne bli brukt av alle brukerne. Det var også forståelig og naturlig og tilpasset en beslutningsprosess hvor de skulle velge blant ulike sykehusalternativer.
De elementene som manglet var et mer estetisk brukergrensesnitt (visualisering) og de savnet ytterligere informasjon å basere valget på. Dashboard A hadde ”lav grad av kompleksitet”, hvor 10 av 11 brukere i en tenkt fremtidig situasjon ville tatt i bruk dashbord A. Dashbord A sin adopsjon er økende de siste årene.
Dashbord B hadde mer av den tradisjonelle BI arkitekturen og sluttbrukerverktøyene vi kjenner til, med visuelle elementer som grafer og symboler i tillegg til tabeller.
Dashbord B kunne ikke bli brukt av alle brukere, spesielt allmennheten da det ble oppfattet som for mye informasjon og prosessere slik at de ikke fikk overvåket det ved et blikk. Det var dog oppfattet som mer visuell tiltalende presentasjon av data, men ineffektivt i en beslutningsprosess.
Dashbord B hadde ”høy grad av kompleksitet”, hvor 5 av 11 brukere ikke tatt det i bruk og 4 av 11 brukere var skeptiske. Dashbord B er heller ikke brukt generelt sett.
Jeg håper vi i fremtiden får se flere BI-Dashbords rettet mot befolkningen, slik at flere kan ta ansvar for mer informerte beslutninger.
