Big Data dalam Perawatan Kesehatan Dijelaskan

Apa itu Big Data dalam Perawatan Kesehatan?

Data besar dalam perawatan kesehatan mengacu pada praktik medis yang mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data untuk memahami pasien dengan lebih baik dan memberi mereka standar perawatan pribadi yang lebih tinggi.

Praktik medis sekarang memiliki lebih banyak data daripada yang pernah mereka lakukan sebelumnya, paling tidak karena program, aplikasi, dan alat digital lebih umum dan semakin banyak digunakan.

Oleh karena itu, manusia tidak dapat membaca informasi itu sendiri, jadi alih-alih rumah sakit menggunakan sarana digital untuk menangkap dan menilai data, kemudian memberikan pemahaman yang dapat ditindaklanjuti kepada praktisi dan profesional kesehatan lainnya untuk membantu pengambilan keputusan mereka.

Mengapa Big Data Begitu Penting Saat Ini?

Ketika kami mengatakan bahwa praktik memiliki lebih banyak data daripada sebelumnya, kami tidak hanya bermaksud sedikit lebih banyak, yang kami maksudkan adalah jumlah yang lebih banyak mengubah industri—dalam empat tahun terakhir jumlah data yang dipegang oleh penyedia layanan kesehatan telah meningkat sembilan kali lipat .

Organisasi perawatan kesehatan telah melihat tingkat pertumbuhan data kesehatan yang eksplosif sebesar 878% sejak 2016, menurut statistik yang dikumpulkan oleh Dell EMC.

Meskipun angka ini mungkin mengejutkan, faktanya sebagian besar sejalan dengan apa yang telah terjadi di hampir setiap industri selama 10 tahun terakhir.

Baik itu manufaktur atau ritel, bisnis di setiap industri dipengaruhi oleh pertumbuhan besar-besaran dalam data besar.

Ketika Anda menggabungkan ini dengan efektivitas biaya relatif dan kemudahan implementasi untuk sistem yang dapat menggunakan kumpulan data besar yang sekarang dimiliki organisasi, maka Anda memiliki lanskap bisnis yang agak terganggu oleh data besar.

Perawatan kesehatan tidak berbeda, dan pentingnya akan tumbuh, seperti halnya dengan industri lain, saat kita memasuki dekade baru.

Bagaimana Penyedia Layanan Kesehatan Menggunakan Big Data?

Manajemen staf

Mengelola staf dan shift sangat penting bagi penyedia. Dengan meningkatnya biaya, kelebihan staf dapat memiliki efek signifikan pada laba Anda.

Pada saat yang sama, penyedia yang kekurangan staf tidak akan dipandang baik oleh pasien jika perawatan mereka terpengaruh.

Dengan membangun sistem yang dapat menilai tingkat penerimaan historis, kumpulan data besar dapat dianalisis secara otomatis, memungkinkan Anda untuk melihat kapan Anda tersibuk hingga saat ini.

Rumah sakit sudah melakukan ini—dalam satu contoh, penyedia menggunakan pembelajaran mesin untuk menjaring data penerimaan selama 10 tahun.

Analisis yang mereka terima menunjukkan kepada manajer shift perkiraan tarif masuk pada hari tertentu selama dua minggu berikutnya, yang kemudian mereka gunakan untuk mengalokasikan shift dengan lebih efisien kepada staf.

Keterlibatan pasien

Sebagian besar dari kita akrab dengan perangkat yang dapat dikenakan, tetapi informasi yang mereka berikan dan penggunaannya dalam perawatan kesehatan sebagai sarana bagi dokter perawatan primer untuk menilai pasien mereka adalah cara lain penyedia menggunakan data besar.

Ada perangkat wearable yang tersedia bagi konsumen untuk beragam kegunaan. Berikut beberapa contohnya:

• Pelacak kebugaran: FitBits mungkin adalah contoh paling terkenal, dilengkapi dengan sensor untuk membantu pengguna melacak aktivitas fisik mereka dan memantau detak jantung mereka
• Perangkat EKG: Bantu pengguna memantau detak jantung, variabilitas detak jantung, laju pernapasan, suhu, dan aktivitas mereka
• Monitor tekanan darah: Gunakan teknologi oscillometric untuk mengukur tekanan darah

Apa pentingnya ini?

Mereka dapat melaporkan data secara langsung ke profil pasien, yang dicatat oleh PCP Anda.

Jika ada sesuatu yang tidak normal, seperti detak jantung, suhu, atau tekanan darah, dokter dapat disiagakan, dan pada gilirannya ia dapat menghubungi pasien dan mengatur konsultasi.

Ini sangat berguna untuk pasien yang lebih tua atau berisiko, dan akan menjadi lebih penting karena populasi yang menua terus bertambah.

Pencegahan dini

Data besar pertama dan terutama bergantung pada data terstruktur untuk melakukan perayapan otomatis.

Tentu saja, masalah dengan ini adalah bahwa perawatan kesehatan (seperti banyak industri), dibanjiri dengan data tidak terstruktur yang menyulitkan manusia untuk memanfaatkannya secara efektif.

80% data medis tetap tidak terstruktur dan belum dimanfaatkan setelah dibuat (misalnya, teks, gambar, sinyal, dll.) Karena sulit untuk menangani jenis data ini untuk Rekam Medis Elektronik atau sebagian besar sistem informasi rumah sakit, data ini cenderung diabaikan , tidak disimpan, atau ditinggalkan di sebagian besar pusat medis untuk waktu yang lama.

Dan inilah mengapa penyedia beralih ke pembelajaran mesin, yang dapat menelusuri data Anda dan memberi Anda wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk digunakan oleh dokter.

Intinya, ini berarti bahwa data yang tidak terpakai yang sebelumnya terlewatkan sekarang tersedia, dan dapat digunakan untuk mengidentifikasi kondisi medis yang tidak terlihat sebelumnya.

Pengurangan kesalahan

Salah satu manfaat terbesar dari implementasi analitik data adalah pengurangan kesalahan manusia sedapat mungkin.

Banyak tugas administratif yang penting untuk menjalankan penyedia layanan kesehatan, seperti dokumentasi untuk tagihan, catatan, dan laporan, rentan terhadap kesalahan manusia.

Sebagian besar organisasi layanan kesehatan menggunakan tinjauan manusia untuk mengklasifikasikan dan mengekstrak data secara manual dari dokumentasi Medicaid, seperti tagihan rumah sakit, formulir pajak, dan laporan mutasi bank. Ini adalah proses yang mahal dan memakan waktu, dengan tingkat kesalahan untuk entri data setinggi 4%. Itu menghasilkan 400 kesalahan per 10.000 titik data, jumlah signifikan yang dapat membahayakan perawatan.

Bukan rahasia lagi bahwa organisasi kesehatan ingin menghilangkan kemungkinan kesalahan sekecil apa pun; kenyataannya, 91% eksekutif menilai pengurangan kesalahan medis sebagai prioritas tinggi atau sangat tinggi dibandingkan dengan inisiatif klinis lain di sistem kesehatan mereka.

Penyedia semakin beralih ke solusi digitalisasi untuk membantu meringankan hal ini, menggunakan proses pengambilan dokumen yang membaca formulir dan media data lainnya, secara otomatis memasukkan informasi ke dalam database Anda daripada meminta manusia memprosesnya secara manual.

AI dan pembelajaran mesin membantu proses dokumen ini dengan menghapus elemen manusia dan menerapkan ekstraksi dokumen digital yang lebih akurat. Pembelajaran mesin meningkat dengan setiap pengambilan, karena mempelajari cara menangani validasi data dengan menggambar dari kumpulan tangkapan sebelumnya yang sangat luas.

Hambatan untuk Menggunakan Big Data dalam Layanan Kesehatan

Meskipun tidak ada keraguan bahwa data besar dalam perawatan kesehatan muncul kembali adalah beberapa aspek — yaitu dalam adopsi dan efektivitas biaya relatif dibandingkan tahun-tahun sebelumnya — ada juga hambatan untuk implementasinya, serta skeptisisme tentang manfaatnya.

Seperti yang kami catat sebelumnya, sementara investasi dalam data besar dari penyedia telah mengalami peningkatan besar selama beberapa tahun terakhir, penggunaan data secara keseluruhan tertinggal di belakang industri lain karena sejumlah masalah yang harus ditangani.

Tentu saja, salah satu kekhawatiran terbesar tentang penggunaan data besar dalam perawatan kesehatan adalah keamanan pasien.

Peraturan seperti HIPAA harus dipatuhi oleh organisasi kesehatan, tetapi mereka sebagian besar dibiarkan sendiri untuk mencari tahu kebijakan apa yang mereka terapkan untuk melindungi keamanan dan privasi data pasien mereka.

Selain itu, menguasai penggunaan data besar dapat menjadi tugas yang berat, membutuhkan personel yang ahli dalam ilmu data, TI, atau statistik, dan menetapkan kebijakan komunikasi yang memastikan bahwa permintaan dan laporan yang diminta dari administrator data memenuhi standar. diperlukan untuk digunakan oleh dokter adalah penting.

Manfaat Utama Big Data dalam Perawatan Kesehatan

Seperti disebutkan di atas, pemanfaatan big data dalam industri kesehatan dapat berdampak besar dan membawa manfaat besar.

• Meningkatkan Perawatan Pasien: Manfaat utama big data dalam perawatan kesehatan adalah seberapa besar hal itu meningkatkan pengalaman pasien secara keseluruhan. Dari perawatan proaktif hingga informasi kesehatan yang lebih real-time, semua data yang dilacak melalui teknologi big data membantu penyedia membuat diagnosis yang lebih cepat dan akurat.
• Mengurangi Biaya: Teknologi yang digunakan dalam data besar mengurangi biaya yang terkait dengan perawatan kesehatan dengan mendigitalkan catatan dan meningkatkan perawatan proaktif, menurunkan biaya keseluruhan. Data yang dilacak dengan lebih akurat juga meningkatkan perawatan rumah sakit, mempersingkat waktu yang dihabiskan pasien di fasilitas.
• Meningkatkan Pelaporan dan Pengambilan Keputusan: Lebih banyak data berarti kemampuan yang lebih besar untuk menggunakan data dalam pengambilan keputusan, yang berarti keputusan besar tentang kesehatan dan bisnis dapat dibuat dengan menggunakan informasi yang akurat dan relevan.
• Menghubungkan Pasien Dengan Penyedia: Konektivitas yang disajikan oleh data besar berarti koneksi yang lebih baik antara pasien dan penyedia layanan kesehatan melalui pelaporan dari perangkat kesehatan. Ini juga mempercepat penyedia layanan untuk melihat ketika ada sesuatu yang salah melalui peringatan waktu nyata.

Prospek Big Data dalam Perawatan Kesehatan

Meskipun ada hambatan dalam penggunaan data besar dalam perawatan kesehatan, keuntungan untuk memanfaatkan sejumlah besar data yang tidak digunakan dalam penyedia adalah membantu organisasi dalam beberapa cara; keuangan, administrasi, dan yang paling penting untuk penyediaan layanan kesehatan itu sendiri.

Seiring kemajuan industri, data besar akan terus diadopsi oleh penyedia karena mereka memanfaatkan manfaatnya.

Untuk organisasi yang lelah atau tidak yakin bagaimana mereka dapat memanfaatkan data besar, lebih mungkin bagi mereka untuk memulai dari yang kecil dengan sistem untuk keperluan kantor administrasi sebelum menerapkan langkah-langkah yang lebih maju.

Meskipun demikian, kita dapat mengharapkan adopsi analitik dan otomatisasi secara luas di industri perawatan kesehatan pada awal pertengahan 2020-an, dan penyedia harus sangat mempertimbangkan apa pendekatan mereka terhadap data besar di tahun-tahun mendatang.

Intinya

• Jumlah data besar yang ada di organisasi layanan kesehatan sangat besar dan meningkat, tetapi banyak penyedia tidak menggunakannya.
• Penggunaan dan manfaat analitik data besar tumbuh setiap tahun, dan tingkat adopsi menunjukkan bahwa para praktisi mulai memperhatikan.
• Masih ada rintangan yang harus diatasi oleh penyedia, terutama yang berkaitan dengan keamanan dan kepatuhan data.
• Pemanfaatan data besar akan meningkat seiring waktu karena manfaat kesehatan dan keuangan menjadi lebih jelas dan hemat biaya untuk diterapkan.

Solusi teknologi canggih membantu perusahaan mencapai dan mempertahankan keunggulan kompetitif. Dengan memanfaatkan alat yang tersedia, Anda dapat meningkatkan produktivitas dan mengurangi pemborosan. Untuk informasi lebih lanjut tentang solusi teknologi cloud dan bagaimana solusi tersebut dapat membantu UKM Anda, unduh eBook gratis kami, “Opsi Cloud Mana yang Tepat untuk Bisnis Anda?”