Objaśnienie Big Data w opiece zdrowotnej

Czym są Big Data w opiece zdrowotnej?

Big data w opiece zdrowotnej odnosi się do praktyk medycznych, które zbierają, przechowują i analizują dane, aby lepiej zrozumieć pacjentów i zapewnić im wyższy standard opieki osobistej.

Praktyki medyczne mają teraz więcej danych niż kiedykolwiek wcześniej, nie tylko dlatego, że cyfrowe programy, aplikacje i narzędzia są bardziej rozpowszechnione i coraz częściej używane.

Z tego powodu po prostu nie jest opłacalne, aby ludzie sami przechodzili przez informacje, więc zamiast tego szpitale używają środków cyfrowych do przechwytywania i oceny danych, a następnie zapewniają lekarzom i innym pracownikom służby zdrowia praktyczne informacje, które pomogą im w podejmowaniu decyzji.

Dlaczego Big Data jest dziś tak ważna?

Kiedy mówimy, że praktyki mają więcej danych niż kiedykolwiek wcześniej, nie mamy na myśli tylko trochę więcej, mamy na myśli zmieniającą się w branży ilość więcej – w ciągu ostatnich czterech lat ilość danych przechowywanych przez świadczeniodawców wzrosła dziewięciokrotnie .

Według statystyk opracowanych przez Dell EMC organizacje opieki zdrowotnej odnotowały gwałtowny wzrost danych dotyczących zdrowia o 878% od 2016 roku.

Chociaż liczba ta może być szokiem, w rzeczywistości jest w większości zgodna z tym, co miało miejsce w praktycznie każdej branży w ciągu ostatnich 10 lat.

Niezależnie od tego, czy jest to produkcja czy sprzedaż detaliczna, firmy w każdej branży są dotknięte ogromnym wzrostem dużych zbiorów danych.

Kiedy połączy się to ze względną opłacalnością i łatwością implementacji w przypadku systemów, które mogą korzystać z zestawów danych big data, które obecnie posiadają organizacje, otrzymujemy krajobraz biznesowy, który jest nieco wywracany przez big data.

Opieka zdrowotna nie różni się, a jej znaczenie będzie rosło, podobnie jak w przypadku innych branż, w miarę jak wkraczamy w nową dekadę.

W jaki sposób dostawcy opieki zdrowotnej korzystają z Big Data?

Zarządzanie personelem

Zarządzanie personelem i zmianami jest absolutnie kluczowe dla dostawców. Przy rosnących kosztach nadmierne zatrudnienie może mieć znaczący wpływ na wyniki finansowe.

Jednocześnie usługodawca z niedoborem personelu nie będzie pozytywnie postrzegany przez pacjentów, jeśli wpłynie to na jego opiekę.

Dzięki ustanowieniu systemu, który może oceniać historyczne współczynniki przyjęć, duże zbiory danych mogą być automatycznie analizowane, co pozwala zobaczyć, kiedy jesteś najbardziej zajęty co do minuty.

Szpitale już to robią – w jednym przypadku dostawca wykorzystał uczenie maszynowe do przeszukania danych dotyczących przyjęć z 10 lat.

Otrzymana analiza wykazała kierownikom zmian przewidywane stawki przyjęć w danym dniu na kolejne dwa tygodnie, które następnie wykorzystali do bardziej efektywnego przydzielania zmian pracownikom.

Zaangażowanie pacjenta

Większość z nas jest zaznajomiona z urządzeniami do noszenia na ciele, ale informacje, które dostarczają i ich wykorzystanie w opiece zdrowotnej jako środek oceny pacjentów przez lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej, to kolejny sposób, w jaki dostawcy wykorzystują duże zbiory danych.

Dla konsumentów dostępne są urządzenia do noszenia, które mają szeroki wachlarz zastosowań. Oto kilka przykładów:

• Monitory fitness: FitBits to prawdopodobnie najbardziej znany przykład, wyposażony w czujniki, które pomagają użytkownikom śledzić ich aktywność fizyczną i monitorować tętno
• Urządzenia EKG: Pomóż użytkownikom monitorować tętno, zmienność tętna, częstość oddechów, temperaturę i aktywność
• Monitory ciśnienia krwi: użyj technologii oscylometrycznej do pomiaru ciśnienia krwi

Jakie jest ich znaczenie?

Cóż, mogą przesyłać dane bezpośrednio do profilu pacjenta, który posiada twój PCP.

Jeśli coś jest nienormalne, np. tętno, temperatura, ciśnienie krwi, lekarz może zostać zaalarmowany, a on z kolei może skontaktować się z pacjentem i umówić się na konsultację.

Jest to szczególnie przydatne w przypadku pacjentów starszych lub zagrożonych, a stanie się jeszcze ważniejsze w miarę wzrostu starzejących się populacji.

Wczesna profilaktyka

Big data opiera się przede wszystkim na ustrukturyzowanych danych w celu przeprowadzenia automatycznego indeksowania.

Oczywiście problem polega na tym, że opieka zdrowotna (podobnie jak wiele branż) jest zalewana nieustrukturyzowanymi danymi, które utrudniają ludziom ich najbardziej efektywne wykorzystanie.

80% danych medycznych pozostaje nieustrukturyzowanych i niewykorzystanych po ich utworzeniu (np. tekst, obraz, sygnał itp.) Ponieważ trudno jest przetwarzać tego typu dane dla Elektronicznej Dokumentacji Medycznej lub większości szpitalnych systemów informacyjnych, są one zwykle ignorowane , niezapisane lub porzucone w większości ośrodków medycznych przez długi czas.

Właśnie dlatego dostawcy zwracają się ku uczeniu maszynowemu, które może przejrzeć Twoje dane i zapewnić przydatne w praktyce informacje, z których mogą korzystać lekarze.

Zasadniczo oznacza to, że niewykorzystane dane, które wcześniej mogły zostać pominięte, są teraz dostępne i można je wykorzystać do identyfikacji schorzeń, które wcześniej nie były widoczne.

Redukcja błędów

Jedną z największych korzyści z wdrożenia analityki danych jest zmniejszenie liczby błędów ludzkich tam, gdzie to możliwe.

Wiele zadań administracyjnych, które są niezbędne do prowadzenia świadczeniodawcy, takich jak dokumentacja rachunków, akta i wyciągi, jest podatnych na błędy ludzkie.

Większość organizacji opieki zdrowotnej korzysta z weryfikacji przez człowieka, aby ręcznie klasyfikować i wyodrębniać dane z dokumentacji Medicaid, takie jak rachunki za szpital, formularze podatkowe i wyciągi bankowe. Jest to kosztowny i czasochłonny proces, a wskaźnik błędów przy wprowadzaniu danych sięga nawet 4%. To daje 400 błędów na 10 000 punktów danych, co stanowi znaczną liczbę, która może zagrozić opiece.

Nie jest tajemnicą, że organizacje opieki zdrowotnej chcą usunąć nawet najmniejszą możliwość wystąpienia błędów; w rzeczywistości 91% kadry kierowniczej ocenia redukcję błędów medycznych jako wysoki lub bardzo wysoki priorytet w porównaniu z innymi inicjatywami klinicznymi w ich systemie opieki zdrowotnej.

Dostawcy coraz częściej zwracają się do rozwiązań digitalizacyjnych, aby pomóc złagodzić ten problem, wykorzystując procesy przechwytywania dokumentów, które odczytują formularze i inne nośniki danych, automatycznie wprowadzając informacje do bazy danych, zamiast ręcznego przetwarzania ich przez człowieka.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wspomagają te procesy związane z dokumentami, usuwając element ludzki i wdrażając dokładniejszą ekstrakcję dokumentów cyfrowych. Uczenie maszynowe poprawia się z każdym przechwyceniem, ponieważ uczy się, jak radzić sobie z walidacją danych, czerpiąc z bardzo obszernej puli poprzednich przechwyconych.

Przeszkody w korzystaniu z Big Data w opiece zdrowotnej

Chociaż nie ma wątpliwości, że duże zbiory danych w opiece zdrowotnej odradzają się, jest kilka aspektów – mianowicie przyjęcie i względna opłacalność w porównaniu z poprzednimi latami – istnieją również przeszkody w ich wdrażaniu, a także sceptycyzm co do korzyści.

Jak już wcześniej zauważyliśmy, podczas gdy inwestycje w duże zbiory danych od dostawców odnotowały ogromny wzrost w ciągu ostatnich kilku lat, wykorzystanie danych jako całości pozostaje w tyle za innymi branżami ze względu na szereg problemów, którymi należy się zająć.

Oczywiście jedną z największych obaw związanych z wykorzystaniem dużych zbiorów danych w opiece zdrowotnej jest bezpieczeństwo pacjentów.

Regulacje, takie jak HIPAA, muszą być przestrzegane przez organizacje zdrowotne, ale w dużej mierze są one pozostawione własnym urządzeniom, aby dowiedzieć się, jakie polityki stosują w celu ochrony bezpieczeństwa i prywatności danych swoich pacjentów.

Ponadto radzenie sobie z wykorzystaniem dużych zbiorów danych może być trudnym zadaniem, wymagającym personelu, który jest ekspertem w dziedzinie nauki o danych, IT lub statystyki, oraz ustanowienia polityki komunikacji, która zapewni, że żądane zapytania i raporty od administratorów danych będą zgodne ze standardami. konieczne dla lekarzy jest ważne.

Główne zalety Big Data w opiece zdrowotnej

Jak wspomniano powyżej, wykorzystanie big data w branży opieki zdrowotnej może mieć duży wpływ i przynieść duże korzyści.

• Poprawa opieki nad pacjentem: Główną zaletą big data w opiece zdrowotnej jest to, jak bardzo poprawia ona ogólne wrażenia pacjentów. Od proaktywnej opieki po więcej informacji o stanie zdrowia w czasie rzeczywistym, wszystkie dane śledzone za pomocą technologii big data pomagają dostawcom w szybszym i dokładniejszym diagnozowaniu.
• Redukcja kosztów: Technologia stosowana w dużych zbiorach danych zmniejsza koszty związane z opieką zdrowotną poprzez digitalizację zapisów i poprawę proaktywnej opieki, obniżając ogólne koszty. Dokładniej śledzone dane poprawiają również opiekę szpitalną, skracając czas spędzany przez pacjentów w placówkach.
• Usprawnia raportowanie i podejmowanie decyzji: Więcej danych oznacza większą zdolność do wykorzystywania danych w procesie podejmowania decyzji, co oznacza, że ​​najważniejsze decyzje dotyczące zdrowia i biznesu można podejmować przy użyciu dokładnych i istotnych informacji.
• Łączy pacjentów z dostawcami: Łączność prezentowana przez duże zbiory danych oznacza lepsze połączenie między pacjentami a świadczeniodawcami dzięki raportowaniu z urządzeń medycznych. Dzięki temu dostawcy szybciej mogą zobaczyć, kiedy coś jest nie tak, dzięki alertom w czasie rzeczywistym.

Perspektywy Big Data w opiece zdrowotnej

Chociaż istnieją przeszkody w wykorzystywaniu dużych zbiorów danych w opiece zdrowotnej, korzyści płynące z wykorzystania ogromnych ilości niewykorzystanych danych przez dostawców to pomoc organizacjom na kilka sposobów; finansowo, w administracji, a co najważniejsze, na samo świadczenie opieki zdrowotnej.

Wraz z rozwojem branży dostawcy będą nadal stosować duże zbiory danych, ponieważ będą czerpać z nich korzyści.

W przypadku organizacji, które są zmęczone lub niepewne, w jaki sposób mogą wykorzystać duże zbiory danych, bardziej prawdopodobne jest, że zaczną od małych systemów do celów administracyjnych, zanim wdrożą bardziej zaawansowane środki.

Niemniej jednak możemy spodziewać się powszechnego przyjęcia analityki i automatyzacji w branży opieki zdrowotnej już w połowie lat 20. XX wieku, a dostawcy powinni zdecydowanie zastanowić się, jakie będzie ich podejście do dużych zbiorów danych w nadchodzących latach.

Dolna linia

• Ilość big data obecnych w organizacjach opieki zdrowotnej jest ogromna i rośnie, ale wielu dostawców z nich nie korzysta.
• Zastosowania i korzyści płynące z analizy dużych zbiorów danych rosną z roku na rok, a tempo ich wdrażania sugeruje, że praktycy zaczynają to zauważać.
• Dostawcy nadal muszą pokonać przeszkody, szczególnie w zakresie bezpieczeństwa i zgodności danych.
• Wykorzystanie dużych zbiorów danych będzie z czasem wzrastać, ponieważ korzyści zdrowotne i finansowe staną się bardziej widoczne i opłacalne we wdrażaniu.

Zaawansowane rozwiązania technologiczne pomagają firmom osiągnąć i utrzymać przewagę konkurencyjną. Wykorzystując dostępne narzędzia, możesz zwiększyć produktywność i zmniejszyć ilość odpadów. Aby uzyskać więcej informacji na temat rozwiązań w zakresie technologii chmury i sposobów, w jakie mogą one pomóc Twojej MŚP, pobierz nasz bezpłatny e-book „Która opcja chmury jest odpowiednia dla Twojej firmy?”