อธิบายข้อมูลขนาดใหญ่ในการดูแลสุขภาพ

Big Data ในการดูแลสุขภาพคืออะไร?

ข้อมูลขนาดใหญ่ในการดูแลสุขภาพหมายถึงการปฏิบัติทางการแพทย์ที่รวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้เข้าใจผู้ป่วยได้ดีขึ้นและมอบมาตรฐานการดูแลส่วนบุคคลที่สูงขึ้น

แนวทางปฏิบัติทางการแพทย์ในปัจจุบันมีข้อมูลมากกว่าที่เคยทำมาก่อน ไม่น้อยเพราะโปรแกรม แอป และเครื่องมือดิจิทัลเป็นที่แพร่หลายมากขึ้นและมีการใช้งานเพิ่มขึ้น

ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นไปไม่ได้เลยที่มนุษย์จะค้นหาข้อมูลด้วยตนเอง โรงพยาบาลจึงใช้วิธีดิจิทัลเพื่อรวบรวมและประเมินข้อมูล จากนั้นให้ผู้ปฏิบัติงานและบุคลากรทางการแพทย์มีความเข้าใจที่นำไปปฏิบัติได้จริงเพื่อช่วยในการตัดสินใจ

เหตุใด Big Data จึงมีความสำคัญในปัจจุบัน

เมื่อเรากล่าวว่าการปฏิบัติมีข้อมูลมากกว่าที่เคยเป็นมา เราไม่ได้หมายถึงเพียงเล็กน้อยเท่านั้น แต่เราหมายถึงจำนวนที่เปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมมากขึ้น—ในช่วงสี่ปีที่ผ่านมาปริมาณข้อมูลที่ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพเก็บไว้เพิ่มขึ้นเก้าเท่า .

องค์กรด้านการดูแลสุขภาพได้เห็นอัตราการเติบโตของข้อมูลด้านสุขภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วถึง 878% ตั้งแต่ปี 2016 ตามสถิติที่รวบรวมโดย Dell EMC

แม้ว่าตัวเลขนี้อาจทำให้ตกใจ แต่ในความเป็นจริงส่วนใหญ่สอดคล้องกับสิ่งที่เกิดขึ้นในแทบทุกอุตสาหกรรมในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา

ไม่ว่าจะเป็นการผลิตหรือการค้าปลีก ธุรกิจในทุกอุตสาหกรรมได้รับผลกระทบจากการเติบโตอย่างมหาศาลของข้อมูลขนาดใหญ่

เมื่อคุณรวมสิ่งนี้เข้ากับความคุ้มค่าและความง่ายในการใช้งานสำหรับระบบที่สามารถใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่องค์กรมีอยู่ในปัจจุบัน แสดงว่าคุณมีภูมิทัศน์ทางธุรกิจที่ค่อนข้างจะพลิกผันโดยข้อมูลขนาดใหญ่

การดูแลสุขภาพก็ไม่ต่างกัน และความสำคัญของการดูแลสุขภาพจะเติบโตขึ้นเช่นเดียวกับอุตสาหกรรมอื่นๆ เมื่อเราก้าวเข้าสู่ทศวรรษใหม่

ผู้ให้บริการด้านสุขภาพใช้ Big Data อย่างไร

การจัดการพนักงาน

การจัดการพนักงานและกะเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับผู้ให้บริการ ด้วยต้นทุนที่เพิ่มขึ้น การทำงานเกินกำลังอาจส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อผลกำไรของคุณ

ในขณะเดียวกัน ผู้ป่วยที่ขาดแคลนบุคลากรจะไม่ได้รับการดูแลอย่างดีหากการดูแลของพวกเขาได้รับผลกระทบ

ด้วยการสร้างระบบที่สามารถประเมินอัตราการเข้าชมในอดีต ชุดข้อมูลขนาดใหญ่สามารถวิเคราะห์ได้โดยอัตโนมัติ ช่วยให้คุณเห็นช่วงเวลาที่คุณยุ่งที่สุดจนถึงนาทีที่

โรงพยาบาลต่างๆ กำลังทำสิ่งนี้อยู่แล้ว ในกรณีหนึ่ง ผู้ให้บริการใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสืบค้นข้อมูลการรับเข้าเรียนที่มีอายุ 10 ปี

การวิเคราะห์ที่พวกเขาได้รับแสดงให้เห็นผู้จัดการกะว่าอัตราการรับสมัครที่คาดการณ์ไว้ในแต่ละวันสำหรับสองสัปดาห์ถัดไป ซึ่งพวกเขาใช้เพื่อจัดสรรกะให้กับพนักงานอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การมีส่วนร่วมของผู้ป่วย

พวกเราส่วนใหญ่คุ้นเคยกับอุปกรณ์สวมใส่ แต่ข้อมูลที่พวกเขาให้และการใช้ในการดูแลสุขภาพเป็นวิธีสำหรับแพทย์ดูแลหลักในการประเมินผู้ป่วยของพวกเขาเป็นอีกวิธีหนึ่งที่ผู้ให้บริการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่

มีอุปกรณ์สวมใส่สำหรับผู้บริโภคเพื่อการใช้งานที่หลากหลาย นี่คือตัวอย่างบางส่วน:

• ตัวติดตามฟิตเนส: FitBits น่าจะเป็นตัวอย่างที่รู้จักกันดีที่สุด โดยติดตั้งเซ็นเซอร์เพื่อช่วยให้ผู้ใช้ติดตามการออกกำลังกายและตรวจสอบอัตราการเต้นของหัวใจ
• อุปกรณ์ ECG: ช่วยให้ผู้ใช้ตรวจสอบอัตราการเต้นของหัวใจ ความแปรปรวนของอัตราการเต้นของหัวใจ อัตราการหายใจ อุณหภูมิ และกิจกรรม
• เครื่องวัดความดันโลหิต: ใช้เทคโนโลยีออสซิลโลเมตริกเพื่อวัดความดันโลหิต

สิ่งเหล่านี้มีความสำคัญอย่างไร?

พวกเขาสามารถรายงานข้อมูลโดยตรงไปยังโปรไฟล์ผู้ป่วยซึ่ง PCP ของคุณบันทึกไว้

หากมีสิ่งใดผิดปกติ เช่น อัตราการเต้นของหัวใจ อุณหภูมิ หรือความดันโลหิต แพทย์สามารถแจ้งเตือนได้ และสามารถติดต่อผู้ป่วยและนัดปรึกษาได้

สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับผู้ป่วยสูงอายุหรือผู้ป่วยที่มีความเสี่ยง และจะมีความสำคัญมากขึ้นเมื่อประชากรสูงอายุยังคงเพิ่มขึ้น

การป้องกันในช่วงต้น

อันดับแรก ข้อมูลขนาดใหญ่ต้องอาศัยข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อดำเนินการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติ

แน่นอน ปัญหาของเรื่องนี้ก็คือ การดูแลสุขภาพ (เช่นเดียวกับหลายๆ อุตสาหกรรม) เต็มไปด้วยข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างซึ่งทำให้มนุษย์ใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดได้ยาก

80% ของข้อมูลทางการแพทย์ยังคงไม่มีโครงสร้างและไม่ได้ใช้หลังจากสร้าง (เช่น ข้อความ รูปภาพ สัญญาณ ฯลฯ) เนื่องจากเป็นการยากที่จะจัดการข้อมูลประเภทนี้สำหรับเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์หรือระบบข้อมูลของโรงพยาบาลส่วนใหญ่ จึงมักถูกละเลย , ไม่ได้รับการบันทึกหรือถูกทอดทิ้งในศูนย์การแพทย์ส่วนใหญ่มาเป็นเวลานาน

และนี่คือเหตุผลที่ผู้ให้บริการหันมาใช้แมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งสามารถเจาะลึกข้อมูลของคุณและให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปดำเนินการได้สำหรับแพทย์

โดยพื้นฐานแล้ว สิ่งนี้หมายความว่ามีข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ซึ่งอาจพลาดไปก่อนหน้านี้ และสามารถใช้เพื่อระบุเงื่อนไขทางการแพทย์ที่ไม่เคยปรากฏมาก่อน

การลดข้อผิดพลาด

ประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งของการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลคือการลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ในทุกที่ที่ทำได้

งานธุรการจำนวนมากที่มีความสำคัญต่อการดำเนินงานของผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ เช่น เอกสารสำหรับใบเรียกเก็บเงิน บันทึก และใบแจ้งยอด มีความเสี่ยงต่อความผิดพลาดของมนุษย์

องค์กรด้านการดูแลสุขภาพส่วนใหญ่ใช้การตรวจสอบโดยเจ้าหน้าที่เพื่อจัดประเภทและดึงข้อมูลด้วยตนเองจากเอกสารของ Medicaid เช่น ใบเรียกเก็บเงินของโรงพยาบาล แบบฟอร์มภาษี และใบแจ้งยอดจากธนาคาร นี่เป็นกระบวนการที่มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน โดยมีอัตราข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูลสูงถึง 4% ข้อผิดพลาด 400 จุดต่อ 10,000 จุดข้อมูล ซึ่งเป็นตัวเลขสำคัญที่อาจเป็นอันตรายต่อการดูแล

ไม่เป็นความลับที่องค์กรด้านการดูแลสุขภาพต้องการขจัดข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นได้น้อยที่สุด อันที่จริง 91% ของผู้บริหารจัดอันดับการลดข้อผิดพลาดทางการแพทย์ว่ามีความสำคัญสูงหรือสูงมาก เมื่อเทียบกับการริเริ่มทางคลินิกอื่นๆ ในระบบสุขภาพของตน

ผู้ให้บริการหันมาใช้โซลูชันการแปลงเป็นดิจิทัลมากขึ้นเพื่อช่วยบรรเทาปัญหานี้ โดยใช้กระบวนการบันทึกเอกสารที่อ่านแบบฟอร์มและสื่อข้อมูลอื่น ๆ ป้อนข้อมูลลงในฐานข้อมูลของคุณโดยอัตโนมัติแทนที่จะให้มนุษย์ประมวลผลด้วยตนเอง

AI และแมชชีนเลิร์นนิงช่วยประมวลผลเอกสารเหล่านี้โดยเอาองค์ประกอบของมนุษย์ออกแล้วนำการดึงเอกสารดิจิทัลมาใช้ซึ่งมีความแม่นยำมากขึ้น แมชชีนเลิร์นนิงจะปรับปรุงทุกครั้งที่จับภาพ เนื่องจากเรียนรู้วิธีจัดการกับการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลโดยดึงจากแหล่งรวมของการจับภาพก่อนหน้าที่มีอยู่มากมาย

อุปสรรคในการใช้บิ๊กดาต้าในการดูแลสุขภาพ

ไม่ต้องสงสัยเลยว่าบิ๊กดาต้าในการดูแลสุขภาพจะฟื้นคืนชีพขึ้นมาได้ในหลายแง่มุม—ทั้งในด้านการยอมรับและความคุ้มค่าเมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า—ยังมีอุปสรรคในการดำเนินการ เช่นเดียวกับความกังขาเกี่ยวกับประโยชน์ของข้อมูล

ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ แม้ว่าการลงทุนในข้อมูลขนาดใหญ่จากผู้ให้บริการมีการเพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่การใช้ข้อมูลโดยรวมกลับล้าหลังอุตสาหกรรมอื่นๆ เนื่องจากมีข้อกังวลมากมายที่ต้องแก้ไข

ความกังวลที่ใหญ่ที่สุดประการหนึ่งเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในการดูแลสุขภาพคือความปลอดภัยของผู้ป่วย

องค์กรด้านสุขภาพต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบต่างๆ เช่น HIPAA แต่ส่วนใหญ่จะเหลือไว้สำหรับอุปกรณ์ของตนเองเพื่อค้นหาว่านโยบายใดที่พวกเขาวางไว้เพื่อปกป้องความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลของผู้ป่วย

นอกจากนี้ การจัดการกับการใช้บิ๊กดาต้าอาจเป็นงานที่น่ากลัว โดยต้องใช้บุคลากรที่เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ไอที หรือสถิติ และกำหนดนโยบายการสื่อสารเพื่อให้มั่นใจว่าคำขอและรายงานจากผู้ดูแลระบบข้อมูลเป็นไปตามมาตรฐาน จำเป็นสำหรับแพทย์ที่จะใช้เป็นสิ่งสำคัญ

ประโยชน์หลักของ Big Data ในการดูแลสุขภาพ

ดังที่ได้กล่าวไว้ข้างต้น การใช้บิ๊กดาต้าในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพสามารถส่งผลกระทบอย่างใหญ่หลวงและก่อให้เกิดประโยชน์มหาศาล

• การปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย: ประโยชน์หลักของข้อมูลขนาดใหญ่ในด้านการดูแลสุขภาพคือการปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ป่วยโดยรวมให้ดีขึ้นมากเพียงใด ตั้งแต่การดูแลเชิงรุกไปจนถึงข้อมูลด้านสุขภาพแบบเรียลไทม์มากขึ้น ข้อมูลทั้งหมดที่ติดตามผ่านเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าช่วยให้ผู้ให้บริการทำการวินิจฉัยได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น
• ลดต้นทุน: เทคโนโลยีที่ใช้ในบิ๊กดาต้าช่วยลดต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับการดูแลสุขภาพโดยการแปลงข้อมูลเป็นดิจิทัลและปรับปรุงการดูแลเชิงรุก ลดต้นทุนโดยรวม ข้อมูลที่ติดตามได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นยังช่วยปรับปรุงการดูแลในโรงพยาบาล ทำให้เวลาที่ผู้ป่วยใช้ในสถานพยาบาลสั้นลง
• ปรับปรุงการรายงานและการตัดสินใจ: ข้อมูลที่มากขึ้นหมายถึงความสามารถที่มากขึ้นในการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ ซึ่งหมายความว่าการตัดสินใจที่สำคัญเกี่ยวกับสุขภาพและธุรกิจสามารถทำได้โดยใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องและถูกต้อง
• เชื่อมต่อผู้ป่วยกับผู้ให้บริการ: การเชื่อมต่อที่นำเสนอโดยข้อมูลขนาดใหญ่หมายถึงการเชื่อมต่อที่ดีขึ้นระหว่างผู้ป่วยและผู้ให้บริการด้านสุขภาพผ่านการรายงานจากอุปกรณ์ด้านสุขภาพ นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้ให้บริการทราบเมื่อมีสิ่งผิดปกติผ่านการแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์ได้เร็วขึ้น

Outlook for Big Data ในการดูแลสุขภาพ

แม้ว่าจะมีอุปสรรคต่อการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในการดูแลสุขภาพ แต่ข้อดีของการใช้ข้อมูลจำนวนมากที่ไม่ได้ใช้ภายในผู้ให้บริการก็ช่วยองค์กรได้หลายวิธี ทางการเงิน ในการบริหาร และที่สำคัญที่สุดสำหรับการจัดหาบริการสุขภาพนั้นเอง

ในขณะที่อุตสาหกรรมดำเนินไป ผู้ให้บริการจะยังคงนำข้อมูลขนาดใหญ่มาใช้ในขณะที่พวกเขาใช้ประโยชน์จากมัน

สำหรับองค์กรที่เบื่อหน่ายหรือไม่แน่ใจว่าจะใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้าได้อย่างไร มีแนวโน้มมากขึ้นที่พวกเขาจะเริ่มใช้ระบบเล็กๆ น้อยๆ สำหรับสำนักงานธุรการก่อนที่จะใช้มาตรการขั้นสูง

อย่างไรก็ตาม เราสามารถคาดหวังให้มีการนำระบบวิเคราะห์และระบบอัตโนมัติไปใช้อย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพภายในช่วงกลางปี ​​2020 และผู้ให้บริการควรพิจารณาอย่างจริงจังว่าแนวทางของพวกเขาจะเป็นอย่างไรต่อ Big Data ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

บรรทัดล่าง

• ปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีอยู่ในองค์กรด้านการดูแลสุขภาพมีมากมายและเพิ่มขึ้น แต่ผู้ให้บริการจำนวนมากไม่ได้ใช้ข้อมูลดังกล่าว
• การใช้และประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มีการเติบโตทุกปี และอัตราการนำไปใช้แนะนำว่าผู้ปฏิบัติงานเริ่มที่จะสังเกตเห็น
• ยังมีอุปสรรคสำหรับผู้ให้บริการที่จะเอาชนะ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเรื่องความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามข้อกำหนด
• การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่จะเพิ่มขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป เนื่องจากผลประโยชน์ด้านการดูแลสุขภาพและการเงินมีความชัดเจนมากขึ้นและคุ้มค่าในการดำเนินการ

โซลูชั่นเทคโนโลยีขั้นสูงช่วยให้บริษัทต่างๆ บรรลุและรักษาความได้เปรียบในการแข่งขัน ด้วยการใช้ประโยชน์จากเครื่องมือที่มีอยู่ คุณสามารถเพิ่มผลผลิตและลดของเสียได้ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโซลูชันเทคโนโลยีคลาวด์และวิธีที่สามารถช่วย SMB ของคุณได้ โปรดดาวน์โหลด eBook ฟรี "ตัวเลือกระบบคลาวด์ใดที่เหมาะกับธุรกิจของคุณ"