شرح البيانات الضخمة في الرعاية الصحية

ما هي البيانات الضخمة في الرعاية الصحية؟

تشير البيانات الضخمة في الرعاية الصحية إلى الممارسات الطبية التي تجمع وتخزن وتحلل البيانات لفهم المرضى بشكل أفضل وتزويدهم بمستوى أعلى من الرعاية الشخصية.

تمتلك الممارسات الطبية الآن بيانات أكثر مما كانت عليه من قبل ، لأسباب ليس أقلها أن البرامج والتطبيقات والأدوات الرقمية أكثر انتشارًا وتزايدًا في الاستخدام.

لهذا السبب ، ببساطة لا يمكن للبشر الاطلاع على المعلومات بأنفسهم ، لذلك تستخدم المستشفيات بدلاً من ذلك الوسائل الرقمية لالتقاط البيانات وتقييمها ، ثم تزويد الممارسين وغيرهم من المتخصصين في الرعاية الصحية بفهم عملي لمساعدتهم على اتخاذ القرار.

لماذا تعتبر البيانات الضخمة مهمة جدًا اليوم؟

عندما نقول أن الممارسات تحتوي على بيانات أكثر من أي وقت مضى ، فإننا لا نعني فقط أكثر قليلاً ، بل نعني قدرًا أكبر من التغيير في الصناعة - في السنوات الأربع الماضية ، زادت كمية البيانات التي يحتفظ بها مقدمو الرعاية الصحية تسعة أضعاف .

شهدت مؤسسات الرعاية الصحية معدل نمو هائل في البيانات الصحية بلغ 878٪ منذ عام 2016 ، وفقًا للإحصاءات التي جمعتها Dell EMC.

في حين أن هذا الرقم قد يكون بمثابة صدمة ، إلا أنه في الواقع يتماشى في الغالب مع ما كان يحدث في كل صناعة تقريبًا على مدار السنوات العشر الماضية.

تتأثر الشركات في كل صناعة بالنمو الهائل في البيانات الضخمة ، سواء كان ذلك في التصنيع أو البيع بالتجزئة.

عندما تقوم بدمج هذا مع الفعالية النسبية للتكلفة وسهولة التنفيذ للأنظمة التي يمكنها الاستفادة من مجموعات البيانات الضخمة التي تمتلكها المؤسسات الآن ، عندها يكون لديك مشهد أعمال ينقلب إلى حد ما بسبب البيانات الضخمة.

لا تختلف الرعاية الصحية عن غيرها ، وستزداد أهميتها ، تمامًا كما حدث مع الصناعات الأخرى ، ونحن نمضي قدمًا في العقد الجديد.

كيف يستخدم مقدمو الرعاية الصحية البيانات الضخمة؟

إدارة الموظفين

تعد إدارة الموظفين والتحولات أمرًا بالغ الأهمية لمقدمي الخدمات. مع ارتفاع التكاليف ، يمكن أن يكون لزيادة عدد الموظفين آثار كبيرة على صافي أرباحك.

في الوقت نفسه ، لن ينظر المرضى إلى مقدم الرعاية الذي يعاني من نقص الموظفين بشكل إيجابي إذا تأثرت رعايته.

من خلال إنشاء نظام يمكنه تقييم معدلات القبول التاريخية ، يمكن تحليل مجموعات البيانات الضخمة تلقائيًا ، مما يتيح لك معرفة الوقت الذي تكون فيه أكثر انشغالًا حتى اللحظة.

تقوم المستشفيات بهذا بالفعل - في إحدى الحالات ، استخدم مقدم الخدمة التعلم الآلي لسحب بيانات دخول تصل إلى 10 سنوات.

أظهر التحليل الذي تلقوه لمديري الورديات معدلات القبول المتوقعة في أي يوم خلال الأسبوعين التاليين ، والتي استخدموها بعد ذلك لتخصيص نوبات عمل للموظفين بشكل أكثر كفاءة.

مشاركة المريض

معظمنا على دراية بالأجهزة القابلة للارتداء ، لكن المعلومات التي يقدمونها واستخدامها في الرعاية الصحية كوسيلة لأطباء الرعاية الأولية لتقييم مرضاهم هي طريقة أخرى يستخدمها مقدمو الخدمات للبيانات الضخمة.

هناك أجهزة يمكن ارتداؤها متاحة للمستهلكين لمجموعة واسعة من الاستخدامات. إليك بعض الأمثلة:

• أجهزة تتبع اللياقة البدنية: ربما تكون FitBits هي أفضل مثال معروف ، فهي مزودة بأجهزة استشعار لمساعدة المستخدمين على تتبع نشاطهم البدني ومراقبة معدل ضربات القلب.
• أجهزة تخطيط القلب: تساعد المستخدمين على مراقبة معدل ضربات القلب وتقلب معدل ضربات القلب ومعدل التنفس ودرجة الحرارة والنشاط
• أجهزة مراقبة ضغط الدم: استخدم تقنية قياس الذبذبات لقياس ضغط الدم

ما مغزى هذه؟

حسنًا ، يمكنهم الإبلاغ عن البيانات مباشرة إلى ملف تعريف المريض ، الذي سجله موفر الرعاية الرئيسية الخاص بك.

إذا كان هناك شيء غير طبيعي ، مثل معدل ضربات القلب أو درجة الحرارة أو ضغط الدم ، فيمكن تنبيه الطبيب ، وبدوره يمكنه الاتصال بالمريض وترتيب الاستشارة.

هذا مفيد بشكل خاص للمرضى الأكبر سنًا أو المعرضين للخطر ، وسيصبح أكثر أهمية مع استمرار نمو السكان المتقدمين في السن.

الوقاية المبكرة

تعتمد البيانات الضخمة أولاً وقبل كل شيء على البيانات المنظمة من أجل إجراء عمليات الزحف الآلية.

بطبيعة الحال ، فإن المشكلة في ذلك هي أن الرعاية الصحية (مثل العديد من الصناعات) ، مغمورة ببيانات غير منظمة مما يجعل من الصعب على البشر تحقيق أقصى استفادة منها.

80٪ من البيانات الطبية تظل غير منظمة وغير مستغلة بعد إنشائها (على سبيل المثال ، نص ، صورة ، إشارة ، إلخ.) نظرًا لأنه من الصعب التعامل مع هذا النوع من البيانات للسجلات الطبية الإلكترونية أو معظم أنظمة معلومات المستشفى ، فإنه يميل إلى تجاهلها أو غير محفوظ أو مهجور في معظم المراكز الطبية لفترة طويلة.

وهذا هو سبب لجوء مقدمي الخدمة إلى التعلم الآلي ، والذي يمكنه استعراض بياناتك وإعطائك رؤى قابلة للتنفيذ ليستخدمها الأطباء.

في الأساس ، ما يعنيه هذا هو أن البيانات غير المستخدمة التي ربما تكون مفقودة في السابق متاحة الآن ، ويمكن استخدامها لتحديد الحالات الطبية التي لم تكن ظاهرة من قبل.

تقليل الخطأ

تتمثل إحدى أكبر فوائد تنفيذ تحليلات البيانات في تقليل الخطأ البشري حيثما أمكن ذلك.

العديد من المهام الإدارية التي تعتبر حيوية لتشغيل مزود الرعاية الصحية ، مثل توثيق الفواتير والسجلات والبيانات ، تكون عرضة للخطأ البشري.

تستخدم معظم مؤسسات الرعاية الصحية المراجعة البشرية لتصنيف البيانات واستخراجها يدويًا من وثائق Medicaid ، مثل فواتير المستشفيات والنماذج الضريبية وكشوف الحسابات المصرفية. هذه عملية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً ، حيث تصل معدلات الخطأ لإدخال البيانات إلى 4٪. ينتج عن ذلك 400 خطأ لكل 10000 نقطة بيانات ، وهو رقم كبير يمكن أن يعرض الرعاية للخطر.

ليس سراً أن مؤسسات الرعاية الصحية تريد إزالة حتى أصغر احتمال للخطأ ؛ في الواقع ، يصنف 91٪ من المديرين التنفيذيين تقليل الأخطاء الطبية كأولوية عالية أو عالية جدًا مقارنة بالمبادرات السريرية الأخرى في نظامهم الصحي.

يتجه الموفرون بشكل متزايد إلى حلول الرقمنة للمساعدة في التخفيف من ذلك ، باستخدام عمليات التقاط المستندات التي تقرأ النماذج وغيرها من وسائط البيانات ، وإدخال المعلومات تلقائيًا في قاعدة البيانات الخاصة بك بدلاً من جعلها تقوم بمعالجتها يدويًا.

يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عمليات المستندات هذه عن طريق إزالة العنصر البشري وتنفيذ استخراج المستندات الرقمية الأكثر دقة. يتحسن التعلم الآلي مع كل التقاط ، حيث يتعلم كيفية التعامل مع التحقق من صحة البيانات من خلال الاعتماد على مجموعة واسعة النطاق من اللقطات السابقة.

معوقات استخدام البيانات الضخمة في الرعاية الصحية

على الرغم من عدم وجود شك في عودة ظهور البيانات الضخمة في مجال الرعاية الصحية ، إلا أن هناك عدة جوانب - تحديدًا في التبني والفعالية النسبية للتكلفة مقارنة بالسنوات السابقة - هناك أيضًا عقبات أمام تنفيذها ، فضلاً عن الشكوك حول فوائدها.

كما أشرنا سابقًا ، في حين شهد الاستثمار في البيانات الضخمة من مقدمي الخدمات زيادات هائلة على مدى السنوات القليلة الماضية ، فإن استخدام البيانات ككل يتخلف عن الصناعات الأخرى بسبب عدد من المخاوف التي يجب معالجتها.

بطبيعة الحال ، فإن أحد أكبر المخاوف بشأن استخدام البيانات الضخمة في الرعاية الصحية هو أمن المرضى.

يجب أن تلتزم المنظمات الصحية باللوائح مثل HIPAA ، لكنها تُترك إلى حد كبير لأجهزتها الخاصة لمعرفة السياسات التي يضعونها لحماية أمان وخصوصية بيانات مرضاهم.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يكون التعامل مع استخدام البيانات الضخمة مهمة شاقة ، حيث تتطلب موظفين خبراء في علم البيانات أو تكنولوجيا المعلومات أو الإحصائيات ، وإنشاء سياسة اتصال تضمن أن الاستعلامات والتقارير المطلوبة من مسؤولي البيانات تصل إلى المستوى القياسي. من الضروري أن يستخدمها الأطباء.

الفوائد الرئيسية للبيانات الضخمة في الرعاية الصحية

كما ذكرنا أعلاه ، يمكن أن يكون لاستخدام البيانات الضخمة في صناعة الرعاية الصحية تأثير كبير وتحقيق فوائد كبيرة.

• تحسين رعاية المرضى: تتمثل الفائدة الرئيسية للبيانات الضخمة في الرعاية الصحية في مدى تحسينها لتجربة المريض بشكل عام. من الرعاية الاستباقية إلى المزيد من المعلومات الصحية في الوقت الفعلي ، تساعد جميع البيانات التي يتم تتبعها من خلال تقنية البيانات الضخمة مقدمي الخدمات على إجراء تشخيصات أسرع وأكثر دقة.
• تقليل التكاليف: تقلل التكنولوجيا المستخدمة في البيانات الضخمة من التكاليف المرتبطة بالرعاية الصحية عن طريق رقمنة السجلات وتحسين الرعاية الاستباقية ، وخفض التكاليف الإجمالية. تعمل البيانات التي يتم تتبعها بدقة أكبر أيضًا على تحسين الرعاية في المستشفى ، وتقصير الوقت الذي يقضيه المرضى في المرافق.
• يحسن الإبلاغ واتخاذ القرار: المزيد من البيانات يعني قدرة أكبر على استخدام البيانات في صنع القرار ، مما يعني أنه يمكن اتخاذ القرارات الرئيسية بشأن الصحة والأعمال باستخدام معلومات دقيقة وذات صلة.
• يربط المرضى بمقدمي الخدمات: الاتصال الذي توفره البيانات الضخمة يعني اتصالاً أفضل بين المرضى ومقدمي الرعاية الصحية من خلال الإبلاغ من الأجهزة الصحية. هذا أيضًا يجعل الأمر أسرع لمقدمي الخدمة لمعرفة ما إذا كان هناك خطأ ما من خلال التنبيهات في الوقت الفعلي.

آفاق البيانات الضخمة في الرعاية الصحية

بينما توجد عقبات أمام استخدام البيانات الضخمة في الرعاية الصحية ، فإن مزايا الاستفادة من الكميات الهائلة من البيانات غير المستخدمة داخل مقدمي الخدمة تساعد المؤسسات بعدة طرق ؛ ماليًا ، في الإدارة ، والأهم من ذلك لتوفير الرعاية الصحية نفسها.

مع تقدم الصناعة ، سيستمر اعتماد البيانات الضخمة من قبل مقدمي الخدمات حيث يستفيدون من فوائدها.

بالنسبة للمؤسسات التي سئمت أو غير متأكدة من كيفية استخدامها للبيانات الضخمة ، فمن المرجح أن تبدأ صغيرة مع أنظمة لأغراض المكتب الإداري قبل تنفيذ تدابير أكثر تقدمًا.

ومع ذلك ، يمكننا أن نتوقع اعتمادًا واسع النطاق للتحليلات والأتمتة في صناعة الرعاية الصحية بحلول منتصف عام 2020 ، ويجب على مقدمي الخدمات التفكير بشدة في نهجهم تجاه البيانات الضخمة في السنوات القادمة.

الحد الأدنى

• كمية البيانات الضخمة الموجودة في مؤسسات الرعاية الصحية هائلة ومتنامية ، لكن العديد من مقدمي الخدمات لا يستخدمونها.
• تتزايد استخدامات تحليلات البيانات الضخمة وفوائدها كل عام ، ويشير معدل الاعتماد إلى أن الممارسين قد بدأوا في ملاحظة ذلك.
• لا تزال هناك عقبات أمام مقدمي الخدمات للتغلب عليها ، لا سيما فيما يتعلق بأمن البيانات والامتثال.
• سيزداد استخدام البيانات الضخمة بمرور الوقت حيث تصبح الرعاية الصحية والفوائد المالية أكثر وضوحًا وفعالية من حيث التكلفة للتنفيذ.

تساعد الحلول التقنية المتقدمة الشركات على تحقيق ميزة تنافسية والحفاظ عليها. من خلال الاستفادة من الأدوات المتاحة ، يمكنك زيادة الإنتاجية وتقليل الفاقد. لمزيد من المعلومات حول حلول التكنولوجيا السحابية وكيف يمكن أن تساعد الشركات الصغيرة والمتوسطة ، قم بتنزيل كتابنا الإلكتروني المجاني ، "ما خيار السحابة المناسب لعملك؟"