医療におけるビッグデータの説明

ヘルスケアにおけるビッグデータとは?

ヘルスケアにおけるビッグデータとは、患者をよりよく理解し、より高い水準のパーソナルケアを提供するために、データを収集、保存、分析する医療行為を指します。

特にデジタル プログラム、アプリ、およびツールがより普及し、使用が増加しているため、医療行為はこれまで以上に多くのデータを保有しています。

このため、人間が自分で情報を処理することは現実的ではありません。代わりに、病院はデジタル手段を使用してデータを取得および評価し、開業医やその他の医療専門家が意思決定を支援するために実用的な理解を提供しています。

今日、ビッグデータが重要な理由

医療機関がこれまで以上に多くのデータを持っていると私たちが言うとき、それはほんの少しだけ多くのことを意味するのではなく、業界を変えるほど多くの量を意味しています。過去 4 年間で、医療提供者が保持するデータの量は 9 倍に増加しました。 .

Dell EMC がまとめた統計によると、ヘルスケア組織では、2016 年以降、878% という爆発的な健康データの増加率が見られます。

この数字は衝撃的かもしれませんが、実際には、過去 10 年間にほぼすべての業界で起こっていることとほぼ一致しています。

製造業であろうと小売業であろうと、あらゆる業界の企業がビッグデータの大幅な増加の影響を受けています。

これを、組織が現在所有しているビッグデータセットを利用できるシステムの相対的な費用対効果と実装の容易さと組み合わせると、ビッグデータによって多少混乱しているビジネスランドスケープが得られます.

ヘルスケアも例外ではなく、他の業界と同様に、次の 10 年に向けてその重要性は高まるでしょう。

ヘルスケアプロバイダーはビッグデータをどのように使用していますか?

スタッフ管理

スタッフとシフトの管理は、プロバイダーにとって非常に重要です。 コストが上昇すると、過剰な人員は収益に大きな影響を与える可能性があります。

同時に、人手不足の医療提供者は、患者のケアに影響が及んだ場合、患者から好意的に見られることはありません。

過去の入場率を評価できるシステムを確立することで、ビッグデータセットを自動的に分析し、最も忙しい時間を分単位で把握できます。

病院はすでにこれを行っています。ある例では、医療提供者が機械学習を使用して 10 年分の入院データをトロールしました。

彼らが受け取った分析は、次の 2 週間の任意の日の予測入場率をシフト マネージャーに示し、それを使用してシフトをより効率的にスタッフに割り当てました。

患者の関与

私たちのほとんどはウェアラブルに精通していますが、ウェアラブルが提供する情報と、プライマリケア医が患者を評価する手段としてのヘルスケアでの使用は、プロバイダーがビッグデータを使用する別の方法です。

消費者がさまざまな用途で利用できるウェアラブル デバイスがあります。 いくつかの例を次に示します。

• フィットネス トラッカー: FitBits はおそらく最もよく知られている例であり、ユーザーが身体活動を追跡し、心拍数を監視するのに役立つセンサーを備えています。
• ECG デバイス:ユーザーが心拍数、心拍変動、呼吸数、体温、活動を監視するのに役立ちます
• 血圧モニター:オシロメトリック技術を使用して血圧を測定します

これらの意味は何ですか？

まあ、彼らはあなたのPCPが記録している患者プロファイルにデータを直接報告できます.

心拍数、体温、血圧など、何か異常がある場合、医師は警告を受けることができ、医師は患者に連絡して相談を手配することができます。

これは、高齢者やリスクのある患者にとって特に有用であり、高齢者人口が増加し続けるにつれて、さらに重要になります。

早期予防

ビッグデータは、自動化されたクロールを実行するために、何よりもまず構造化データに依存しています。

もちろん、これに関する問題は、ヘルスケア (多くの業界と同様) が非構造化データであふれているため、人間が最も効果的に利用することが困難になっていることです。

医療データの 80% は、作成された後、構造化されておらず、未利用のままです (例: テキスト、画像、信号など)。この種のデータは、電子カルテやほとんどの病院情報システムでは扱いにくいため、無視されがちです。 、保存されていないか、ほとんどの医療センターで長期間放置されています。

これが医療提供者が機械学習に目を向けている理由です。これにより、データを調べて、医師が使用できる実用的な洞察を得ることができます。

本質的に、これが意味することは、以前は見逃されていた可能性のある未使用のデータが利用可能になり、以前は明らかではなかった病状を特定するために使用できるということです.

エラー削減

データ分析の実装の最大の利点の 1 つは、人的エラーを可能な限り削減できることです。

請求書、記録、明細書の文書化など、医療提供者の運営に不可欠な多くの管理タスクは、人的エラーの影響を受けやすくなっています。

ほとんどの医療機関は人間によるレビューを使用して、病院の請求書、納税申告書、銀行取引明細書などのメディケイドの文書からデータを手動で分類および抽出しています。 これはコストと時間のかかるプロセスであり、データ入力のエラー率は 4% にもなります。 これは、10,000 データ ポイントあたり 400 のエラーであり、ケアを危険にさらす可能性のあるかなりの数です。

医療機関がエラーの可能性を最小限に抑えたいと考えていることは周知の事実です。 実際、経営幹部の 91% が、医療システムにおける他の臨床イニシアチブと比較して、医療ミスの削減を優先度が高い、または非常に高いとランク付けしています。

プロバイダーは、フォームやその他のデータ媒体を読み取るドキュメント キャプチャ プロセスを使用して、人間が手動で情報を処理するのではなく、自動的にデータベースに情報を入力することで、この問題を軽減するデジタル化ソリューションにますます注目しています。

AI と機械学習は、人的要素を排除し、より正確なデジタル ドキュメント抽出を実装することで、これらのドキュメント プロセスを支援しています。 機械学習は、以前のキャプチャの膨大なプールからデータを取得することで検証データの処理方法を学習するため、キャプチャごとに改善されます。

ヘルスケアでビッグデータを使用する際の障害

ヘルスケアにおけるビッグデータがいくつかの側面で復活していることは疑いの余地がありません。具体的には、採用と、以前の年とは対照的な相対的な費用対効果です。しかし、その実装には障害があり、そのメリットについては懐疑的です。

前述のように、プロバイダーによるビッグ データへの投資はここ数年で大幅に増加しましたが、対処しなければならない多くの懸念があるため、全体としてのデータの使用は他の業界に遅れをとっています。

当然のことながら、ヘルスケアにおけるビッグデータの使用に関する最大の懸念の 1 つは、患者のセキュリティです。

医療機関は HIPAA などの規制を遵守する必要がありますが、患者データのセキュリティとプライバシーを保護するためにどのようなポリシーを導入するかは、ほとんどが独自のデバイスに委ねられています。

さらに、ビッグデータの利用を把握することは困難な作業になる可能性があり、データ サイエンス、IT、または統計の専門家である担当者を必要とし、データ管理者から要求されたクエリとレポートが標準に準拠していることを保証する通信ポリシーを確立する必要があります。医師が使用する必要性が重要です。

ヘルスケアにおけるビッグデータの主なメリット

前述のように、ヘルスケア業界におけるビッグデータの活用は、大きな影響を与え、大きな利益をもたらす可能性があります。

• 患者ケアの改善:ヘルスケアにおけるビッグデータの主な利点は、全体的な患者体験がどれだけ改善されるかです。 プロアクティブなケアからよりリアルタイムの健康情報まで、ビッグデータ テクノロジーによって追跡されるすべてのデータは、プロバイダーがより迅速かつ正確な診断を行うのに役立ちます。
• コストの削減:ビッグデータで使用されるテクノロジーは、記録をデジタル化し、積極的なケアを改善することで、医療に関連するコストを削減し、全体的なコストを削減します。 より正確に追跡されたデータは、病院のケアを改善し、患者が施設で過ごす時間を短縮します。
• 報告と意思決定の改善:データが増えるということは、意思決定にデータを使用する能力が向上することを意味します。つまり、正確で関連性のある情報を使用して、健康とビジネスに関する主要な決定を下すことができます。
• 患者と医療提供者をつなぐ:ビッグデータによって提供される接続性は、医療機器からのレポートを通じて、患者と医療提供者との間のより良い接続を意味します。 これにより、プロバイダーはリアルタイムのアラートを通じて何か問題が発生したときに迅速に気付くことができます。

ヘルスケアにおけるビッグデータの展望

ヘルスケアにおけるビッグデータの使用には障害がありますが、プロバイダー内で未使用の大量のデータを利用することの利点は、いくつかの点で組織に役立ちます。 財政的に、管理上、そして最も重要なことには、ヘルスケア自体の提供のために。

業界が進歩するにつれて、プロバイダーはその利点を活用するため、ビッグデータを採用し続けるでしょう。

ビッグデータの活用方法にうんざりしている、またはよくわからない組織は、より高度な対策を実施する前に、事務用のシステムから始める可能性が高くなります。

それにもかかわらず、早ければ 2020 年代半ばまでにヘルスケア業界で分析と自動化が広く採用されることが予想され、プロバイダーは今後数年間でビッグデータへのアプローチがどのようなものになるかを強く検討する必要があります。

結論

• 医療機関に存在するビッグデータの量は膨大で増え続けていますが、多くのプロバイダーはそれを利用していません。
• ビッグデータ分析の用途と利点は年々増加しており、採用率は実務者が注目し始めていることを示しています。
• 特にデータのセキュリティとコンプライアンスに関して、プロバイダーが克服しなければならないハードルはまだあります。
• ビッグデータの利用は、ヘルスケアと財務上の利点がより明確になり、実装の費用対効果が高くなるにつれて、時間の経過とともに増加します。

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