Объяснение больших данных в здравоохранении

Что такое большие данные в здравоохранении?

Большие данные в здравоохранении относятся к медицинской практике, собирающей, хранящей и анализирующей данные, чтобы лучше понять пациентов и предоставить им более высокий уровень личной помощи.

Медицинские практики теперь располагают большим количеством данных, чем когда-либо прежде, не в последнюю очередь потому, что цифровые программы, приложения и инструменты более распространены и их использование растет.

Из-за этого люди просто не могут самостоятельно просматривать информацию, поэтому вместо этого больницы используют цифровые средства для сбора и оценки данных, а затем предоставляют практикующим врачам и другим специалистам в области здравоохранения действенную информацию, помогающую им принимать решения.

Почему большие данные так важны сегодня?

Когда мы говорим, что в медицинских учреждениях собрано больше данных, чем когда-либо прежде, мы не просто имеем в виду немного больше, мы имеем в виду увеличение количества данных, которое меняет отрасль — за последние четыре года объем данных, хранящихся у поставщиков медицинских услуг, увеличился в девять раз. .

Согласно статистике, собранной Dell EMC, с 2016 года организации здравоохранения продемонстрировали взрывной рост данных о здоровье на 878%.

Хотя эта цифра может показаться шокирующей, на самом деле она в основном соответствует тому, что происходило практически во всех отраслях за последние 10 лет.

Будь то производство или розничная торговля, массовый рост больших данных влияет на предприятия любой отрасли.

Когда вы сочетаете это с относительной рентабельностью и простотой внедрения систем, которые могут использовать большие наборы данных, которыми сейчас обладают организации, вы получаете бизнес-ландшафт, который несколько переворачивается с ног на голову большими данными.

Здравоохранение ничем не отличается, и его значение будет расти, как и в других отраслях, по мере того, как мы приближаемся к новому десятилетию.

Как поставщики медицинских услуг используют большие данные?

Управление персоналом

Управление персоналом и сменами абсолютно необходимо для поставщиков. С ростом затрат раздутие персонала может оказать существенное влияние на вашу прибыль.

В то же время недоукомплектованный поставщик не будет благосклонно относиться к пациентам, если это повлияет на их уход.

Создав систему, которая может оценивать исторические показатели приема, можно автоматически анализировать большие наборы данных, что позволит вам с точностью до минуты видеть, когда вы наиболее заняты.

Больницы уже делают это — в одном случае поставщик использовал машинное обучение для анализа данных о госпитализации за 10 лет.

Анализ, который они получили, показал руководителям смен прогнозируемые уровни приема в любой день в течение следующих двух недель, которые они затем использовали для более эффективного распределения смен между персоналом.

Взаимодействие с пациентами

Большинство из нас знакомы с носимыми устройствами, но информация, которую они предоставляют, и их использование в здравоохранении в качестве средства, с помощью которого врачи первичной медико-санитарной помощи могут оценивать своих пациентов, — это еще один способ, которым поставщики используют большие данные.

Потребителям доступны носимые устройства для самых разных целей. Вот несколько примеров:

• Фитнес-трекеры: FitBits, вероятно, самый известный пример, оснащенный датчиками, которые помогают пользователям отслеживать свою физическую активность и контролировать частоту сердечных сокращений.
• Устройства ЭКГ: помогают пользователям контролировать частоту сердечных сокращений, вариабельность сердечного ритма, частоту дыхания, температуру и активность.
• Мониторы артериального давления: используйте осциллометрическую технологию для измерения артериального давления

Каково их значение?

Что ж, они могут сообщать данные непосредственно в профиль пациента, который есть у вашего основного лечащего врача.

Если что-то ненормальное, например, частота сердечных сокращений, температура или артериальное давление, врач может быть предупрежден, а он, в свою очередь, может связаться с пациентом и договориться о консультации.

Это особенно полезно для пожилых пациентов или пациентов из группы риска, и станет еще более важным, поскольку стареющее население продолжает расти.

Ранняя профилактика

Большие данные в первую очередь опираются на структурированные данные для автоматического сканирования.

Конечно, проблема в том, что здравоохранение (как и многие другие отрасли) завалено неструктурированными данными, что затрудняет их наиболее эффективное использование людьми.

80% медицинских данных остаются неструктурированными и неиспользованными после их создания (например, текст, изображение, сигнал и т. д.). , несохраненные или оставленные в большинстве медицинских центров в течение длительного времени.

И именно поэтому поставщики обращаются к машинному обучению, которое может обрабатывать ваши данные и давать вам полезную информацию для использования врачами.

По сути, это означает, что неиспользованные данные, которые могли быть пропущены ранее, теперь доступны и могут использоваться для выявления заболеваний, которые раньше не были очевидны.

Снижение ошибок

Одним из самых больших преимуществ внедрения аналитики данных является снижение человеческих ошибок везде, где это возможно.

Многие административные задачи, которые жизненно важны для работы поставщика медицинских услуг, такие как документация для счетов, записей и выписок, подвержены человеческим ошибкам.

Большинство организаций здравоохранения используют проверку человеком для ручной классификации и извлечения данных из документации Medicaid, такой как больничные счета, налоговые формы и банковские выписки. Это дорогостоящий и трудоемкий процесс, при котором частота ошибок при вводе данных достигает 4%. Получается 400 ошибок на 10 000 точек данных, значительное число, которое может поставить под угрозу лечение.

Ни для кого не секрет, что организации здравоохранения хотят устранить даже малейшую возможность ошибок; на самом деле, 91% руководителей считают сокращение врачебных ошибок высоким или очень высоким приоритетом по сравнению с другими клиническими инициативами в своей системе здравоохранения.

Поставщики все чаще обращаются к решениям по оцифровке, чтобы облегчить эту проблему, используя процессы ввода документов, которые считывают формы и другие носители данных, автоматически вводя информацию в вашу базу данных, а не заставляя человека обрабатывать ее вручную.

ИИ и машинное обучение помогают этим процессам документирования, устраняя человеческий фактор и внедряя более точное извлечение цифровых документов. Машинное обучение совершенствуется с каждым захватом, поскольку оно учится тому, как справляться с проверкой данных, извлекая из постоянно расширяющегося пула предыдущих захватов.

Препятствия для использования больших данных в здравоохранении

Хотя нет никаких сомнений в том, что большие данные в здравоохранении возрождаются по нескольким аспектам, а именно в плане принятия и относительной экономической эффективности по сравнению с предыдущими годами, существуют также препятствия на пути их внедрения, а также скептицизм в отношении их преимуществ.

Как мы уже отмечали ранее, несмотря на то, что инвестиции поставщиков больших данных за последние несколько лет значительно выросли, использование данных в целом отстает от других отраслей из-за ряда проблем, которые необходимо решить.

Естественно, одной из самых больших проблем, связанных с использованием больших данных в здравоохранении, является безопасность пациентов.

Такие правила, как HIPAA, должны соблюдаться организациями здравоохранения, но они в значительной степени предоставлены сами себе, чтобы выяснить, какие политики они применяют для защиты безопасности и конфиденциальности данных своих пациентов.

Кроме того, справиться с использованием больших данных может быть непростой задачей, требующей наличия персонала, являющегося экспертом в области науки о данных, информационных технологий или статистики, а также установления коммуникационной политики, которая гарантирует, что запрашиваемые запросы и отчеты от администраторов данных соответствуют стандарту. необходимо для врачей, чтобы использовать важно.

Основные преимущества больших данных в здравоохранении

Как упоминалось выше, использование больших данных в сфере здравоохранения может оказать большое влияние и принести большие выгоды.

• Улучшение ухода за пациентами . Основное преимущество больших данных в здравоохранении заключается в том, насколько они улучшают общее впечатление о пациентах. Все данные, отслеживаемые с помощью технологии больших данных, от упреждающей помощи до получения дополнительной медицинской информации в режиме реального времени, помогают поставщикам услуг ставить более быстрые и точные диагнозы.
• Снижает затраты: технология, используемая в больших данных, снижает затраты, связанные со здравоохранением, за счет оцифровки записей и улучшения упреждающего ухода, снижая общие затраты. Более точно отслеживаемые данные также улучшают обслуживание в больницах, сокращая время, которое пациенты проводят в учреждениях.
• Улучшает отчетность и принятие решений: больше данных означает больше возможностей для использования данных при принятии решений, а это означает, что важные решения в области здравоохранения и бизнеса могут приниматься с использованием точной и актуальной информации.
• Соединяет пациентов с поставщиками: возможность подключения, представленная большими данными, означает лучшую связь между пациентами и поставщиками медицинских услуг за счет отчетов с медицинских устройств. Это также позволяет провайдерам быстрее увидеть, когда что-то не так, с помощью предупреждений в реальном времени.

Перспективы больших данных в здравоохранении

Хотя существуют препятствия для использования больших данных в здравоохранении, преимущества использования огромного количества неиспользуемых данных внутри поставщиков помогают организациям несколькими способами; в финансовом отношении, в управлении и, что наиболее важно, для оказания самой медицинской помощи.

По мере развития отрасли поставщики будут продолжать использовать большие данные, используя их преимущества.

Для организаций, которые устали или не уверены в том, как они могут использовать большие данные, более вероятно, что они начнут с малого с систем для административных офисных целей, прежде чем внедрять более сложные меры.

Тем не менее, мы можем ожидать широкого внедрения аналитики и автоматизации в отрасли здравоохранения уже к середине 2020-х годов, и поставщики должны серьезно подумать о том, каким будет их подход к большим данным в ближайшие годы.

Нижняя линия

• Объем больших данных, имеющихся в организациях здравоохранения, огромен и растет, но многие поставщики не используют их.
• Использование и преимущества аналитики больших данных растут с каждым годом, и скорость внедрения предполагает, что практики начинают обращать на это внимание.
• Поставщикам все еще предстоит преодолеть препятствия, особенно в отношении безопасности данных и соответствия требованиям.
• Использование больших данных со временем будет увеличиваться, поскольку медицинские и финансовые преимущества становятся более очевидными и экономически эффективными.

Передовые технологические решения помогают компаниям достигать и поддерживать конкурентное преимущество. Используя доступные инструменты, вы можете повысить производительность и сократить количество отходов. Для получения дополнительной информации о решениях облачных технологий и о том, как они могут помочь вашему малому и среднему бизнесу, загрузите нашу бесплатную электронную книгу «Какой облачный вариант подходит для вашего бизнеса?»