Spiegazione dei big data nel settore sanitario

Cosa sono i Big Data nel settore sanitario?

I big data nel settore sanitario si riferiscono alle pratiche mediche che raccolgono, archiviano e analizzano i dati per comprendere meglio i pazienti e fornire loro uno standard più elevato di cura personale.

Gli studi medici ora possiedono più dati di quanto non ne abbiano mai fatti prima, anche perché i programmi, le app e gli strumenti digitali sono più diffusi e sono in aumento.

Per questo motivo, semplicemente non è possibile che gli esseri umani esaminino le informazioni da soli, quindi gli ospedali utilizzano invece mezzi digitali per acquisire e valutare i dati, fornendo quindi agli operatori sanitari e ad altri operatori sanitari comprensioni attuabili per aiutare il loro processo decisionale.

Perché i Big Data sono così importanti oggi?

Quando diciamo che le pratiche hanno più dati che mai, non intendiamo solo un po' di più, intendiamo una quantità che cambia di più nel settore: negli ultimi quattro anni la quantità di dati detenuti dagli operatori sanitari è aumentata di nove volte .

Le organizzazioni sanitarie hanno registrato un tasso di crescita esplosivo dei dati sanitari dell'878% dal 2016, secondo le statistiche compilate da Dell EMC.

Sebbene questa cifra possa essere uno shock, in realtà è per lo più in linea con ciò che è accaduto praticamente in ogni settore negli ultimi 10 anni.

Che si tratti di produzione o vendita al dettaglio, le aziende di ogni settore sono interessate dalla massiccia crescita dei big data.

Quando si combina questo con la relativa economicità e facilità di implementazione per i sistemi che possono utilizzare i big data set che le organizzazioni ora possiedono, si ha un panorama aziendale che viene in qualche modo sconvolto dai big data.

L'assistenza sanitaria non è diversa e la sua importanza aumenterà, proprio come ha fatto con altri settori, mentre avanziamo nel nuovo decennio.

In che modo gli operatori sanitari utilizzano i big data?

Gestione del personale

La gestione del personale e dei turni è assolutamente cruciale per i fornitori. Con l'aumento dei costi, il personale in eccesso può avere effetti significativi sui profitti.

Allo stesso tempo, un fornitore a corto di personale non sarà guardato favorevolmente dai pazienti se le loro cure ne risentiranno.

Stabilindo un sistema in grado di valutare i tassi di ammissione storici, i big data set possono essere analizzati automaticamente, consentendoti di vedere quando sei più impegnato al minuto.

Gli ospedali lo stanno già facendo: in un caso un fornitore ha utilizzato l'apprendimento automatico per raccogliere dati di ammissione di 10 anni.

L'analisi che hanno ricevuto ha mostrato ai responsabili dei turni i tassi di ammissione previsti in un dato giorno per le due settimane successive, che hanno poi utilizzato per allocare in modo più efficiente i turni al personale.

Coinvolgimento del paziente

La maggior parte di noi ha familiarità con i dispositivi indossabili, ma le informazioni che forniscono e il loro utilizzo nell'assistenza sanitaria come mezzo per i medici di base per valutare i propri pazienti è un altro modo in cui i fornitori utilizzano i big data.

Ci sono dispositivi indossabili a disposizione dei consumatori per una vasta gamma di usi. Ecco alcuni esempi:

• Fitness tracker: i FitBit sono probabilmente l'esempio più noto, dotati di sensori per aiutare gli utenti a monitorare la propria attività fisica e monitorare la frequenza cardiaca
• Dispositivi ECG: aiutano gli utenti a monitorare la frequenza cardiaca, la variabilità della frequenza cardiaca, la frequenza respiratoria, la temperatura e l'attività
• Misuratori della pressione sanguigna: utilizzare la tecnologia oscillometrica per misurare la pressione sanguigna

Qual è il significato di questi?

Bene, possono riportare i dati direttamente a un profilo paziente, che il tuo PCP ha registrato.

Se qualcosa è anormale, come la frequenza cardiaca, la temperatura o la pressione sanguigna, il medico può essere avvisato e, a sua volta, può contattare il paziente e organizzare un consulto.

Ciò è particolarmente utile per i pazienti più anziani o a rischio e diventerà ancora più importante man mano che le popolazioni che invecchiano continuano a crescere.

Prevenzione precoce

I big data si basano innanzitutto su dati strutturati per condurre scansioni automatizzate.

Naturalmente, il problema è che l'assistenza sanitaria (come molte industrie) è inondata di dati non strutturati che rendono difficile per gli esseri umani utilizzarli nel modo più efficace.

L'80% dei dati medici rimane non strutturato e non sfruttato dopo la creazione (ad es. testo, immagine, segnale, ecc.) Poiché è difficile gestire questo tipo di dati per la cartella clinica elettronica o la maggior parte dei sistemi informativi ospedalieri, tende a essere ignorato , non salvato o abbandonato nella maggior parte dei centri medici per molto tempo.

Ed è per questo che i fornitori si stanno rivolgendo all'apprendimento automatico, che può esaminare i tuoi dati e fornirti informazioni utili per i medici.

In sostanza, ciò significa che i dati inutilizzati che potrebbero essere stati precedentemente persi sono ora disponibili e possono essere utilizzati per identificare condizioni mediche che prima non erano evidenti.

Riduzione degli errori

Uno dei maggiori vantaggi dell'implementazione dell'analisi dei dati è la riduzione dell'errore umano ove possibile.

Molte attività amministrative che sono vitali per la gestione di un operatore sanitario, come la documentazione di fatture, registri ed estratti conto, sono soggette a errore umano.

La maggior parte delle organizzazioni sanitarie utilizza la revisione umana per classificare ed estrarre manualmente i dati dalla documentazione Medicaid, come fatture ospedaliere, moduli fiscali ed estratti conto bancari. Si tratta di un processo costoso e dispendioso in termini di tempo, con tassi di errore per l'immissione dei dati fino al 4%. Si tratta di 400 errori ogni 10.000 punti dati, un numero significativo che potrebbe mettere a repentaglio l'assistenza.

Non è un segreto che le organizzazioni sanitarie vogliano rimuovere anche la più piccola possibilità di errore; infatti, il 91% dei dirigenti considera la riduzione degli errori medici una priorità alta o molto alta rispetto ad altre iniziative cliniche del proprio sistema sanitario.

I fornitori si rivolgono sempre più a soluzioni di digitalizzazione per alleviare questo problema, utilizzando processi di acquisizione dei documenti che leggono moduli e altri supporti dati, inserendo automaticamente le informazioni nel database anziché essere elaborate manualmente da un essere umano.

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno aiutando questi processi documentali rimuovendo l'elemento umano e implementando un'estrazione di documenti digitali più accurata. L'apprendimento automatico migliora ad ogni acquisizione, poiché impara come gestire la convalida dei dati attingendo da un pool sempre ampio di acquisizioni precedenti.

Ostacoli all'utilizzo dei Big Data in ambito sanitario

Sebbene non ci siano dubbi sul fatto che i big data nel settore sanitario stiano rinascendo sotto diversi aspetti, vale a dire nell'adozione e il relativo rapporto costo-efficacia rispetto agli anni precedenti, ci sono anche ostacoli alla sua implementazione, così come lo scetticismo sui suoi benefici.

Come abbiamo notato in precedenza, mentre gli investimenti in big data da parte dei fornitori hanno registrato enormi aumenti negli ultimi anni, l'uso dei dati nel suo insieme è in ritardo rispetto ad altri settori a causa di una serie di preoccupazioni che devono essere affrontate.

Naturalmente, una delle maggiori preoccupazioni sull'uso dei big data in ambito sanitario è la sicurezza del paziente.

Regolamentazioni come HIPAA devono essere rispettate dalle organizzazioni sanitarie, ma sono in gran parte lasciate a se stesse per capire quali politiche mettono in atto per proteggere la sicurezza e la privacy dei dati dei loro pazienti.

Inoltre, fare i conti con l'utilizzo dei big data può essere un compito arduo, che richiede personale esperto in data science, IT o statistica e stabilire una politica di comunicazione che garantisca che le query e i report richiesti dagli amministratori dei dati siano all'altezza degli standard necessario per l'uso da parte dei medici è importante.

Principali vantaggi dei Big Data nel settore sanitario

Come accennato in precedenza, l'utilizzo dei big data nel settore sanitario può avere un grande impatto e portare grandi vantaggi.

• Migliorare l'assistenza ai pazienti: il principale vantaggio dei big data nel settore sanitario è quanto migliorano l'esperienza complessiva del paziente. Dall'assistenza proattiva a informazioni sanitarie più in tempo reale, tutti i dati tracciati attraverso la tecnologia dei big data aiutano i fornitori a fare diagnosi più rapide e accurate.
• Riduce i costi: la tecnologia utilizzata nei big data riduce i costi associati all'assistenza sanitaria digitalizzando i record e migliorando l'assistenza proattiva, riducendo i costi complessivi. I dati tracciati in modo più accurato migliorano anche l'assistenza ospedaliera, riducendo il tempo che i pazienti trascorrono nelle strutture.
• Migliora il reporting e il processo decisionale: più dati significa una maggiore capacità di utilizzare i dati nel processo decisionale, il che significa che le principali decisioni su salute e affari possono essere prese utilizzando informazioni accurate e pertinenti.
• Collega i pazienti con i fornitori: la connettività presentata dai big data significa una migliore connessione tra i pazienti e gli operatori sanitari attraverso la segnalazione dai dispositivi sanitari. Ciò rende anche più veloce per i provider vedere quando qualcosa non va attraverso avvisi in tempo reale.

Le prospettive per i big data nel settore sanitario

Sebbene vi siano ostacoli all'uso dei big data nell'assistenza sanitaria, i vantaggi derivanti dall'utilizzo delle grandi quantità di dati inutilizzati all'interno dei fornitori stanno aiutando le organizzazioni in diversi modi; finanziariamente, nell'amministrazione e, soprattutto, per la fornitura dell'assistenza sanitaria stessa.

Con il progredire del settore, i big data continueranno ad essere adottati dai provider poiché ne sfruttano i vantaggi.

Per le organizzazioni che sono stanche o incerte su come utilizzare i big data, è più probabile che inizino in piccolo con sistemi per scopi amministrativi prima di implementare misure più avanzate.

Tuttavia, possiamo aspettarci un'adozione diffusa dell'analisi e dell'automazione nel settore sanitario già a metà degli anni 2020 e i fornitori dovrebbero considerare attentamente quale sarà il loro approccio ai big data nei prossimi anni.

Linea di fondo

• La quantità di big data presenti nelle organizzazioni sanitarie è vasta e in aumento, ma molti fornitori non la utilizzano.
• Gli usi e i vantaggi dell'analisi dei big data crescono ogni anno e il tasso di adozione suggerisce che i professionisti stanno iniziando a prenderne atto.
• Ci sono ancora ostacoli da superare per i fornitori, in particolare per quanto riguarda la sicurezza e la conformità dei dati.
• L'utilizzo dei big data aumenterà nel tempo man mano che i vantaggi sanitari e finanziari diventeranno più evidenti e convenienti da implementare.

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