ชีวิตที่พอเพียง 4669. PMAC 2024 7. พลังของข้อมูลต่อการตัดสินใจ

  

Side Meeting เรื่อง DATA DRIVEN DECISION MAKING FOR UNIVERSAL HEALTH COVERAGE: 

Leveraging Healthcare Claims Data จัดโดยธนาคารโลก วันที่ ๒๒ ทั้งวัน และมี training workshop วันที่ ๒๔ เตะตาผม   เพราะเขาส่งอีเมล์มีรายละเอียดดีมาก 

ปีนี้มี side meeting ถึง ๔๐ รายการใน ๒ วัน คือวันที่ ๒๒ และ ๒๓ มกราคม ๒๕๖๗   และผู้จัดก็ส่งอีเมล์ชักชวนผู้เข้าร่วมประชุมกันอย่างจริงจัง    รายการนี้ส่งข้อมูลชัดเจนที่สุด   มากกว่าข้อมูลในเว็บไซต์ที่ลิ้งค์ไว้ในชื่อการประชุมอย่างมากมาย    เห็นได้ชัดเจนว่า ต้องลงไปที่ตัวอย่างการใช้งาน ตามในกำหนดการที่เป็นรายละเอียด เราจึงจะเห็นประด็นอย่างแท้จริง    คือต้องคุยกันจาก experiential learning    ไม่ใช่แค่พูดหลักการ 

อย่างไรก็ตาม ผมลองถาม Generative AI ว่า  What are powerful examples of data driven decision making for universal health coverage in LMICs?   ได้คำตอบจาก bard ดังต่อไปนี้

Data-driven decision-making has become increasingly crucial for achieving universal health coverage (UHC) in LMICs. Here are some powerful examples of its impact:

1. Liberia: Mapping Malaria for Targeted Interventions:

• Challenge: High malaria burden with limited resources for effective control.
• Solution: Leveraging Geographic Information Systems (GIS) to map malaria cases, identifying hotspots, and allocating resources like bed nets and medication most effectively.
• Impact: Significant reduction in malaria cases in targeted areas, demonstrating the power of data-driven resource allocation.

2. Kenya: Real-time Data for Maternal Health:

• Challenge: Poor access to emergency obstetric care, leading to high maternal mortality rates.
• Solution: Developing a mobile phone-based system where health workers report real-time data on pregnant women's health complications. This data triggers an alert system to dispatch ambulances and medical teams for timely interventions.
• Impact: Increased access to emergency care and reduced maternal mortality rates.

3. Rwanda: Predicting Outbreaks with AI:

• Challenge: Difficulty in predicting and preventing disease outbreaks.
• Solution: Using AI to analyze weather patterns, disease surveillance data, and population movement to predict malaria and other disease outbreaks.
• Impact: Early warning systems trigger preventive measures, reducing the spread of diseases and saving lives.

4. Indonesia: Tracking Vaccine Coverage with Dashboards:

• Challenge: Ensuring equitable access to vaccines for children across diverse regions.
• Solution: Developing interactive dashboards showcasing real-time vaccination coverage data. These dashboards help government officials and healthcare providers identify regions with low coverage and prioritize interventions.
• Impact: Improved tracking of vaccination progress and more targeted efforts to reach unvaccinated children.

5. India: Optimizing Healthcare Budgets with Analytics:

• Challenge: Efficiently allocating healthcare budgets to maximize impact.
• Solution: Analyzing hospital data to identify high-cost procedures and patient groups with the greatest cost burden. This analysis informs budget allocation decisions to prioritize cost-effective interventions.
• Impact: Improved budget allocation efficiency and potential cost savings within the healthcare system.

These are just a few examples, and the potential of data-driven decision-making for UHC in LMICs continues to evolve. It's essential to consider:

• Data Quality and Infrastructure: Building strong data collection and analysis capabilities is crucial for reliable decision-making.
• Accessibility and Equity: Ensuring all stakeholders, including marginalized communities, have access to and benefit from data-driven initiatives.
• Ethical Considerations: Protecting data privacy and using data responsibly are paramount concerns.

By harnessing the power of data, LMICs can move towards more targeted, efficient, and equitable healthcare systems, paving the way for achieving UHC.

จะเห็นว่า ๕ ประเทศที่ยกมาเป็นตัวอย่าง   ใช้ข้อมูลเพื่อหาความท้าทายที่เป็นปัญหาสำคัญ   และใช้ระบบไอทีหรือระบบข้อมูลช่วยการแก้ปัญหาอย่างได้ผล   คือใช้ระบบข้อมูลทั้งในระดับนโยบาย และระดับปฏิบัติ     ส่วน ChatGPT ให้คำตอบที่ไม่ระบุประเทศ ดังต่อไปนี้

Data-driven decision-making is crucial for achieving universal health coverage (UHC) in low- and middle-income countries (LMICs). Here are some powerful examples of how data is used to inform decisions and improve health outcomes in these settings:

1. Disease Surveillance and Outbreak Response:

• Utilizing real-time data to monitor disease patterns and detect outbreaks early.
• Implementing data analytics to predict and respond to infectious diseases, such as malaria or Ebola.

2. Health Information Systems:

• Developing robust health information systems to collect, manage, and analyze health data.
• Using electronic health records (EHRs) to track patient information, treatment outcomes, and disease trends.

3. Supply Chain Management:

• Employing data to optimize the supply chain for essential medicines and vaccines.
• Predictive analytics to forecast demand and prevent stockouts of critical health commodities.

4. Resource Allocation and Planning:

• Analyzing data to allocate resources efficiently and prioritize health interventions.
• Geospatial data to identify underserved areas and plan for equitable distribution of healthcare facilities.

5.Telemedicine and Mobile Health (mHealth):

• Leveraging mobile technologies for data collection, patient monitoring, and health education.
• Using SMS reminders for medication adherence, appointment reminders, and health promotion.

6.Health Financing:

• Implementing data-driven financial models for health financing and budget allocation.
• Analyzing cost-effectiveness data to inform decisions on which interventions to prioritize.

7.Performance Monitoring and Evaluation:

• Establishing indicators and benchmarks to monitor the performance of health systems.
• Regularly evaluating the impact of health interventions to adjust strategies for continuous improvement.

8.Community Health Worker Programs:

• Using data to train and deploy community health workers effectively.
• Monitoring community health indicators and adapting programs based on local data.

9.Partnerships and Collaboration:

• Facilitating collaboration between government agencies, NGOs, and private sector using data-sharing platforms.
• Pooling data resources for a more comprehensive understanding of health issues.

10.Behavioral Insights for Health Promotion:

• Analyzing behavioral data to design targeted health promotion campaigns.
• Using data to understand community attitudes and beliefs for more effective communication strategies.

11.Machine Learning for Early Diagnosis:

• Applying machine learning algorithms to analyze diagnostic data for early detection of diseases.
• Using predictive analytics to identify high-risk populations and intervene proactively.

These examples highlight the diverse ways in which data-driven decision-making can contribute to the goal of achieving universal health coverage in LMICs, promoting efficiency, equity, and improved health outcomes.

จะเห็นว่า ChatGPT ให้คำตอบเชิงหลักการ ปนกันไประหว่างการใช้ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจเชิงนโยบาย และเชิงดำเนินการ     

ผมมองว่า ข้อมูลจะช่วยแก้ปัญหาการทำงานแบบไซโลของหน่วยงานในประเทศรายได้ปานกลางและรายได้ต่ำ   แต่ต้องมีวิธีจัดการการใช้ข้อมูลเพื่อการสนธิพลัง (synergy) ดังกล่าว 

สำหรับประเทศไทย ผมเรียนรู้มาว่า ความท้าทายอยู่ที่ “อัตตา” ของผู้พัฒนาระบบข้อมูลย่อยๆ ที่ดีมาก    ที่มีผู้บอกผมว่า มีกว่า ๓๐ สำนัก    ที่ไม่ต้องการละลายระบบของตน เพื่อพัฒนาเป็นระบบกลางของประเทศระบบเดียว   ทำให้ผมคิดต่อว่า ในที่สุด ความท้าทายต่อการพัฒนาระบบ UHC   ส่วนที่ลึกที่สุดคือ “ตัวกู ของกู” นี่เอง   

วิจารณ์ พานิช

๑๘ และ ๒๕ ม.ค. ๖๗ 

ที่บ้าน และที่ห้อง ๔๖๑๐ โรงแรมเซนทารา แกรนด์