Big Data în asistența medicală explicată

Ce este Big Data în domeniul sănătății?

Big Data în asistența medicală se referă la practicile medicale care colectează, stochează și analizează date pentru a înțelege mai bine pacienții și pentru a le oferi un standard mai înalt de îngrijire personală.

Practicile medicale posedă acum mai multe date decât au avut vreodată înainte, nu în ultimul rând pentru că programele, aplicațiile și instrumentele digitale sunt mai răspândite și sunt din ce în ce mai utilizate.

Din această cauză, pur și simplu nu este viabil ca oamenii să treacă prin informații ei înșiși, așa că, în schimb, spitalele folosesc mijloace digitale pentru a capta și evalua datele, apoi oferă practicienilor și altor profesioniști din domeniul sănătății înțelegeri acționabile pentru a le ajuta în luarea deciziilor.

De ce sunt Big Data atât de importante astăzi?

Când spunem că practicile au mai multe date decât oricând înainte, nu ne referim doar la un pic mai mult, ne referim la o cantitate care se schimbă mai mult în industrie – în ultimii patru ani, cantitatea de date deținută de furnizorii de servicii medicale a crescut de nouă ori. .

Organizațiile din domeniul sănătății au înregistrat o rată de creștere explozivă a datelor de sănătate de 878% din 2016, conform statisticilor compilate de Dell EMC.

Deși această cifră poate fi un șoc, este de fapt în cea mai mare parte în concordanță cu ceea ce s-a întâmplat în aproape fiecare industrie în ultimii 10 ani.

Fie că este vorba de producție sau de vânzare cu amănuntul, companiile din fiecare industrie sunt afectate de creșterea masivă a datelor mari.

Când combinați acest lucru cu eficiența relativă a costurilor și ușurința de implementare pentru sistemele care pot folosi seturile de date mari pe care organizațiile le posedă acum, atunci aveți un peisaj de afaceri care este oarecum schimbat de big data.

Asistența medicală nu este diferită, iar importanța sa va crește, la fel ca și în cazul altor industrii, pe măsură ce avansăm în noul deceniu.

Cum folosesc furnizorii de servicii medicale Big Data?

Managementul personalului

Gestionarea personalului și a schimburilor este absolut crucială pentru furnizori. Odată cu creșterea costurilor, supraîncărcarea poate avea efecte semnificative asupra profitului dumneavoastră.

În același timp, un furnizor cu personal insuficient nu va fi privit în mod favorabil de către pacienți dacă îngrijirea lor este afectată.

Prin stabilirea unui sistem care poate evalua ratele istorice de admitere, seturile de date mari pot fi analizate automat, permițându-vă să vedeți când sunteți cel mai ocupat în fiecare minut.

Spitalele fac deja acest lucru – într-un caz, un furnizor a folosit învățarea automată pentru a căuta date de admitere în valoare de 10 ani.

Analiza pe care au primit-o le-a arătat managerilor de tură ratele de admitere prevăzute în orice zi pentru următoarele două săptămâni, pe care le-au folosit apoi pentru a aloca ture mai eficient personalului.

Angajamentul pacientului

Cei mai mulți dintre noi sunt familiarizați cu dispozitivele purtabile, dar informațiile pe care le furnizează și utilizarea lor în asistența medicală ca mijloc pentru medicii primari de a-și evalua pacienții este un alt mod în care furnizorii folosesc datele mari.

Există dispozitive portabile disponibile consumatorilor pentru o gamă largă de utilizări. Iată câteva exemple:

• Trackere de fitness: FitBits sunt probabil cel mai cunoscut exemplu, echipat cu senzori pentru a ajuta utilizatorii să-și urmărească activitatea fizică și să-și monitorizeze ritmul cardiac
• Dispozitive ECG: Ajutați utilizatorii să își monitorizeze ritmul cardiac, variabilitatea ritmului cardiac, ritmul respirator, temperatura și activitatea
• Monitoare de tensiune arterială: utilizați tehnologia oscilometrică pentru a măsura tensiunea arterială

Care este semnificația acestora?

Ei bine, ei pot raporta date direct la un profil de pacient, pe care PCP-ul dumneavoastră îl are în evidență.

Dacă ceva este anormal, cum ar fi ritmul cardiac, temperatura sau tensiunea arterială, medicul poate fi alertat și, la rândul său, poate contacta pacientul și aranja o consultație.

Acest lucru este util în special pentru pacienții în vârstă sau cu risc și va deveni și mai important pe măsură ce populația îmbătrânită continuă să crească.

Prevenirea precoce

Big Data se bazează în primul rând pe date structurate pentru a efectua accesări automate cu crawlere.

Desigur, problema cu aceasta este că asistența medicală (ca multe industrii) este inundată de date nestructurate care îngreunează ca oamenii să folosească cel mai eficient.

80% din datele medicale rămân nestructurate și neexploatate după ce sunt create (de exemplu, text, imagine, semnal etc.) Deoarece este greu de gestionat acest tip de date pentru Fișa medicală electronică sau pentru majoritatea sistemelor de informare ale spitalelor, acestea tinde să fie ignorate , nesalvat sau abandonat în majoritatea centrelor medicale pentru o lungă perioadă de timp.

Și acesta este motivul pentru care furnizorii apelează la învățarea automată, care vă poate trece prin datele și vă poate oferi informații utile pe care să le utilizeze medicii.

În esență, ceea ce înseamnă acest lucru este că datele neutilizate care ar fi putut fi omise anterior sunt acum disponibile și pot fi utilizate pentru a identifica condiții medicale care nu erau evidente înainte.

Reducerea erorilor

Unul dintre cele mai mari beneficii ale implementării analizei datelor este reducerea erorilor umane ori de câte ori este posibil.

Multe sarcini administrative care sunt vitale pentru funcționarea unui furnizor de asistență medicală, cum ar fi documentația pentru facturi, înregistrări și extrase de cont, sunt susceptibile de eroare umană.

Majoritatea organizațiilor de asistență medicală folosesc evaluarea umană pentru a clasifica și extrage manual date din documentația Medicaid, cum ar fi facturile de spital, formularele fiscale și extrasele bancare. Acesta este un proces costisitor și consumator de timp, cu rate de eroare pentru introducerea datelor de până la 4%. Aceasta înseamnă 400 de erori la 10.000 de puncte de date, un număr semnificativ care ar putea pune în pericol îngrijirea.

Nu este un secret pentru nimeni că organizațiile din domeniul sănătății doresc să elimine chiar și cea mai mică posibilitate de erori; de fapt, 91% dintre directori consideră reducerea erorilor medicale ca fiind o prioritate mare sau foarte mare în comparație cu alte inițiative clinice din sistemul lor de sănătate.

Furnizorii apelează din ce în ce mai mult la soluții de digitizare pentru a ajuta la atenuarea acestui lucru, folosind procese de captare a documentelor care citesc formulare și alte medii de date, introducând automat informațiile în baza de date, în loc să le prelucreze manual un om.

AI și învățarea automată ajută aceste procese de documente prin eliminarea elementului uman și prin implementarea extragerii documentelor digitale care este mai precisă. Învățarea automată se îmbunătățește cu fiecare captură, deoarece învață cum să se ocupe de validarea datelor prin extragerea dintr-un grup mereu extins de capturi anterioare.

Obstacole în calea utilizării Big Data în domeniul sănătății

Deși nu există nicio îndoială că datele mari din asistența medicală renaște din mai multe aspecte – și anume în adoptarea și eficiența relativă a costurilor, spre deosebire de anii precedenți – există, de asemenea, obstacole în calea implementării sale, precum și scepticismul cu privire la beneficiile sale.

După cum am menționat anterior, în timp ce investițiile în big data de la furnizori au înregistrat creșteri uriașe în ultimii câțiva ani, utilizarea datelor în ansamblu este în urmă în urma altor industrii din cauza unui număr de preocupări care trebuie abordate.

Desigur, una dintre cele mai mari preocupări cu privire la utilizarea datelor mari în asistența medicală este securitatea pacienților.

Reglementările precum HIPAA trebuie să fie respectate de organizațiile din domeniul sănătății, dar acestea sunt în mare parte lăsate la dispoziție pentru a-și da seama ce politici pun în aplicare pentru a proteja securitatea și confidențialitatea datelor pacienților lor.

În plus, familiarizarea cu utilizarea datelor mari poate fi o sarcină descurajantă, care necesită personal care este experți în știința datelor, IT sau statistică și stabilirea unei politici de comunicare care să asigure că interogările și rapoartele solicitate de la administratorii de date sunt la standarde. necesar pentru ca medicii să le folosească este important.

Principalele beneficii ale Big Data în domeniul sănătății

După cum sa menționat mai sus, utilizarea datelor mari în industria sănătății poate avea un impact mare și poate aduce beneficii mari.

• Îmbunătățirea îngrijirii pacienților: principalul beneficiu al datelor mari în asistența medicală este cât de mult îmbunătățește experiența generală a pacientului. De la îngrijire proactivă până la mai multe informații despre sănătate în timp real, toate datele urmărite prin tehnologia Big Data ajută furnizorii să facă diagnostice mai rapide și mai precise.
• Reduce costurile: tehnologia utilizată în big data reduce costurile asociate cu asistența medicală prin digitizarea înregistrărilor și îmbunătățirea îngrijirii proactive, scăzând costurile totale. Datele urmărite mai precis îmbunătățesc, de asemenea, îngrijirea spitalicească, scurtând timpul petrecut de pacienți în instituții.
• Îmbunătățește raportarea și luarea deciziilor: mai multe date înseamnă o capacitate mai mare de a utiliza datele în luarea deciziilor, ceea ce înseamnă că deciziile majore privind sănătatea și afacerile pot fi luate folosind informații corecte și relevante.
• Conectează pacienții cu furnizorii: conectivitatea prezentată de big data înseamnă o conexiune mai bună între pacienți și furnizorii de asistență medicală prin raportare de la dispozitivele de sănătate. Acest lucru face, de asemenea, mai rapid pentru furnizori să vadă când ceva este în neregulă prin alerte în timp real.

Perspectivă pentru Big Data în domeniul sănătății

Deși există obstacole în calea utilizării datelor mari în asistența medicală, avantajele utilizării cantităților mari de date neutilizate în cadrul furnizorilor ajută organizațiile în mai multe moduri; financiar, în administrare și, cel mai important, pentru furnizarea de asistență medicală în sine.

Pe măsură ce industria progresează, datele mari vor continua să fie adoptate de furnizori, pe măsură ce își vor valorifica beneficiile.

Pentru organizațiile care sunt obosite sau nu sunt sigure de modul în care pot utiliza datele mari, este mai probabil ca acestea să înceapă cu sisteme pentru birouri administrative înainte de a implementa măsuri mai avansate.

Cu toate acestea, ne putem aștepta la adoptarea pe scară largă a analizei și automatizării în industria sănătății până la mijlocul anilor 2020, iar furnizorii ar trebui să ia în considerare cu tărie care va fi abordarea lor față de big data în următorii ani.

Concluzie

• Cantitatea de date mari prezente în organizațiile din domeniul sănătății este vastă și în creștere, dar mulți furnizori nu o folosesc.
• Utilizările și beneficiile analizei de date mari cresc în fiecare an, iar rata de adoptare sugerează că practicienii încep să ia notă.
• Există încă obstacole de depășit de către furnizori, în special în ceea ce privește securitatea și conformitatea datelor.
• Utilizarea datelor mari va crește în timp, pe măsură ce beneficiile financiare și de asistență medicală devin mai evidente și mai rentabile de implementat.

Soluțiile tehnologice avansate ajută companiile să obțină și să mențină un avantaj competitiv. Prin valorificarea instrumentelor disponibile, puteți crește productivitatea și puteți reduce deșeurile. Pentru mai multe informații despre soluțiile tehnologice cloud și cum vă pot ajuta IMM-urile, descărcați cartea noastră electronică gratuită, „Care opțiune de cloud este potrivită pentru afacerea dvs.?”