Μια αποτελεσματικότερη  διαχείριση και ανάλυση των δεδομένων υγείας αποτελεί έναν πολύ καθοριστικό παράγοντα για την πρόληψη ασθενειών, την έγκαιρη και τεκμηριωμένη λήψη αποφάσεων και την βελτίωση της ποιότητας των παρεχόμενων υπηρεσιών σε όλα τα επίπεδα του συστήματος υγείας.

Η εξέλιξη της τεχνολογίας λογισμικού σε συνάρτηση με την ολοένα αυξανόμενη υπολογιστική ισχύ, μας επιτρέπει σήμερα την ανάπτυξη εργαλείων που μπορούν να συνδράμουν καταλυτικά στην επίτευξη αυτού του στόχου.

Με την υλοποίηση διαδραστικών dashboards, έχουμε την δυνατότητα οπτικοποίησης μεγάλου όγκου δεδομένων, τα οποία μετατρέπονται σε οπτικά ελκυστικές αναπαραστάσεις που επιτρέπουν στους επαγγελματίες υγείας αλλά και στους υπεύθυνους χάραξης πολιτικής οργανισμών υγείας, να αποκτήσουν την ‘εικόνα’ της κατάστασης βάσει των δεδομένων και να λάβουν έγκαιρα όλες τις απαραίτητες και κρίσιμες αποφάσεις για την βελτίωσή της.

Η παρούσα εργασία πραγματεύεται την υλοποίηση ενός τέτοιου διαδραστικού εργαλείου οπτικοποίησης δεδομένων υγείας.

Ξεκινώντας από μια ανασκόπηση του πεδίου ως μια απαραίτητη και συνετή  πρακτική που πρέπει να προηγείται της υλοποίησης, εντοπίζονται οι τρέχουσες ανάγκες των χρηστών και προσδιορίζονται οι απαιτήσεις, οι στόχοι αλλά και οι περιορισμοί βάσει των τεχνικών δυνατοτήτων αλλά και των ηθικών πλαισίων.

Στη συνέχεια διατυπώνονται οι προδιαγραφές του προς υλοποίηση dashboard και ξεκινάει ο λεπτομερής σχεδιασμός της διεπαφής χρήστη για τη δημιουργία ενός εύχρηστου και διαισθητικού interface.

Η συλλογή των δεδομένων, η σύνδεσή τους με το dashboard, η επεξεργασία τους ή η σύνθεση διαφορετικών δεδομένων και η προετοιμασία/αναμόρφωσή τους στην κατάλληλη δομή (πίνακες) προκειμένου να εισέλθουν στην φάση της οπτικοποίησης, αποτελούν ένα σημαντικό κεφάλαιο στην παρούσα εργασία και μια πολύ κρίσιμη παράμετρο για την αποτελεσματική λειτουργία του.  

Η λειτουργικότητα του dashboard εμπλουτίζεται με ένα ευρύ φάσμα οπτικοποιήσεων όπως διαγράμματα boxplots, heatmaps, barcharts, piecharts, linecharts, histograms, Gantt Plots, προσφέροντας ποικίλες προοπτικές στην ανάλυση των δεδομένων.

Ιδιαίτερη έμφαση έχει δοθεί στην διαδραστικότητα του dashboard και συγκεκριμένα στην δυνατότητα του φιλτραρίσματος (filtering) των δεδομένων, της ταξινόμησης (sorting) με συγκεκριμένα κριτήρια (αύξουσα σειρά ανά στήλη),  την λεπτομερή προβολή (Drill-down), την περιήγηση μεταξύ διαφορετικών καρτελών/σελίδων (Navigation), την επιλογή συγκεκριμένων τμημάτων δεδομένων (Data selection) για περαιτέρω ανάλυση/σύγκριση, την δυνατότητα προσαρμογής (customization) της εμφάνισης του dashboard μέσω απόκρυψης ή εμφάνισης τμημάτων του,  τις δυναμικές ενημερώσεις (dynamic updates) και την εξαγωγή δεδομένων (data export) σε μορφή αρχείων csv.

More effective management and analysis of health data constitutes a very decisive factor for disease prevention, timely and informed decision-making, and the improvement of the quality of services provided at all levels of the healthcare system.

The evolution of software technology in conjunction with ever-increasing computing power allows us today to develop tools that can contribute catalytically to achieving this goal.

With the implementation of interactive dashboards, we have the ability to visualize large volumes of data, which are transformed into visually appealing representations that allow healthcare professionals and policymakers alike to gain a 'picture' of the situation based on the data and to make all necessary and critical decisions in a timely manner.

The present work deals with the implementation of such an interactive health data visualization tool.

Starting with a field review as a necessary and prudent practice that must precede implementation, the current needs of users are identified, and the requirements, objectives, and limitations based on technical capabilities and ethical frameworks are determined.

Subsequently, the specifications of the dashboard to be implemented are formulated, and the detailed design of the user interface begins to create a user-friendly and intuitive interface.

The collection of data, its connection to the dashboard, its processing or the synthesis of different data, and its preparation/reformatting into the appropriate structure (tables) in order to enter the visualization phase, constitute a significant chapter in this work and a very critical parameter for its effective operation.

The functionality of the dashboard is enriched with a wide range of visualizations such as boxplots, heatmaps, barcharts, piecharts, linecharts, histograms, Gantt Plots, offering various perspectives in data analysis.

Particular emphasis has been placed on the interactivity of the dashboard, specifically on the ability to filter the data, sort it according to specific criteria (ascending order per column), drill-down for detailed viewing, navigate between different tabs/pages, select specific data segments for further analysis/comparison, customize the appearance of the dashboard by hiding or showing parts of it, dynamic updates and data export in csv file format.