Sağlıkta Büyük Veri Açıklandı

Sağlıkta Büyük Veri Nedir?

Sağlık hizmetlerinde büyük veri, hastaları daha iyi anlamak ve onlara daha yüksek bir kişisel bakım standardı sağlamak için veri toplama, depolama ve analiz etme tıbbi uygulamaları ifade eder.

Dijital programlar, uygulamalar ve araçların daha yaygın olması ve kullanımlarının artması nedeniyle tıbbi uygulamalar artık daha önce hiç olmadığı kadar fazla veriye sahip.

Bu nedenle, insanların bilgiyi bizzat gözden geçirmesi uygun değildir, bu nedenle hastaneler verileri toplamak ve değerlendirmek için dijital araçlar kullanıyor, ardından uygulayıcılara ve diğer sağlık uzmanlarına karar vermelerine yardımcı olmak için eyleme geçirilebilir anlayışlar sağlıyor.

Büyük Veri Bugün Neden Bu Kadar Önemli?

Uygulamaların her zamankinden daha fazla veriye sahip olduğunu söylediğimizde, sadece biraz daha fazlasını kastetmiyoruz, endüstride değişen bir miktardan daha fazlasını kastediyoruz - son dört yılda sağlık hizmeti sağlayıcıları tarafından tutulan veri miktarı dokuz kat arttı .

Dell EMC tarafından derlenen istatistiklere göre, sağlık kuruluşları 2016'dan bu yana %878'lik patlayıcı bir sağlık verisi büyüme oranı gördü.

Bu rakam bir şok olsa da, aslında son 10 yılda neredeyse her sektörde meydana gelenlerle aynı doğrultuda.

İster üretim ister perakende olsun, her sektördeki işletmeler büyük verideki muazzam büyümeden etkileniyor.

Bunu, kuruluşların şu anda sahip olduğu büyük veri kümelerinden yararlanabilen sistemler için göreceli maliyet etkinliği ve uygulama kolaylığı ile birleştirdiğinizde, büyük veri tarafından bir şekilde altüst olan bir iş ortamına sahip olursunuz.

Sağlık hizmetleri de farklı değil ve yeni on yıla girerken diğer endüstrilerde olduğu gibi önemi artacak.

Sağlık Sağlayıcıları Büyük Veriyi Nasıl Kullanıyor?

Personel Yönetimi

Personeli ve vardiyaları yönetmek, sağlayıcılar için kesinlikle çok önemlidir. Artan maliyetlerle birlikte, fazla personel almanın kârlılığınız üzerinde önemli etkileri olabilir.

Aynı zamanda, personeli yetersiz bir sağlayıcı, bakımları etkilenirse hastalar tarafından olumlu karşılanmayacaktır.

Geçmiş kabul oranlarını değerlendirebilen bir sistem kurarak, büyük veri setleri otomatik olarak analiz edilebilir ve en yoğun olduğunuz anları dakikasına kadar görmenizi sağlar.

Hastaneler bunu zaten yapıyor - bir örnekte bir sağlayıcı, 10 yıllık kabul verilerini trollemek için makine öğrenimini kullandı.

Aldıkları analiz, vardiya yöneticilerine, sonraki iki hafta için herhangi bir gündeki tahmini kabul oranlarını gösterdi ve daha sonra vardiyaları personele daha verimli bir şekilde tahsis etmek için kullandılar.

Hasta katılımı

Çoğumuz giyilebilir cihazlara aşinayız, ancak sağladıkları bilgiler ve birinci basamak hekimlerinin hastalarını değerlendirmeleri için sağlık hizmetlerinde kullanımları, sağlayıcıların büyük verileri kullanmalarının başka bir yoludur.

Çok çeşitli kullanımlar için tüketicilere sunulan giyilebilir cihazlar vardır. İşte birkaç örnek:

• Fitness takipçileri: FitBits, muhtemelen en iyi bilinen örnektir ve kullanıcıların fiziksel aktivitelerini takip etmelerine ve kalp atış hızlarını izlemelerine yardımcı olacak sensörlerle donatılmıştır.
• EKG cihazları: Kullanıcıların kalp atış hızını, kalp atış hızı değişkenliğini, solunum hızını, sıcaklığını ve aktivitesini izlemesine yardımcı olun
• Kan basıncı monitörleri: Kan basıncını ölçmek için osilometrik teknolojiyi kullanın

Bunların önemi nedir?

Pekala, verileri doğrudan PCP'nizin kayıtlı olduğu bir hasta profiline rapor edebilirler.

Kalp atış hızı, sıcaklık veya kan basıncı gibi anormal bir şey varsa, doktor uyarılabilir ve karşılığında hastayla iletişim kurabilir ve bir konsültasyon ayarlayabilir.

Bu, özellikle yaşlı veya risk altındaki hastalar için yararlıdır ve yaşlanan nüfus artmaya devam ettikçe daha da önemli hale gelecektir.

Erken önleme

Büyük veri, otomatik taramalar yapmak için her şeyden önce yapılandırılmış verilere dayanır.

Tabii ki bununla ilgili sorun, sağlık hizmetlerinin (birçok endüstri gibi) insanların en etkili şekilde kullanmasını zorlaştıran yapılandırılmamış verilerle dolu olmasıdır.

Tıbbi verilerin %80'i oluşturulduktan sonra yapılandırılmamış ve kullanılmamış olarak kalır (örn. metin, görüntü, sinyal vb.) Elektronik Tıbbi Kayıt veya çoğu hastane bilgi sistemi için bu tür verileri işlemek zor olduğundan, göz ardı edilme eğilimindedir. , kaydedilmemiş veya çoğu tıp merkezinde uzun süre terk edilmiştir.

İşte bu nedenle sağlayıcılar, verilerinizi gözden geçirebilen ve doktorların kullanması için size eyleme geçirilebilir içgörüler sağlayabilen makine öğrenimine yöneliyor.

Özünde, bunun anlamı, daha önce gözden kaçmış olabilecek kullanılmamış verilerin artık mevcut olduğu ve daha önce belirgin olmayan tıbbi durumları tanımlamak için kullanılabileceğidir.

Hata azaltma

Veri analitiği uygulamasının en büyük faydalarından biri, mümkün olan her yerde insan hatalarının azaltılmasıdır.

Faturalar, kayıtlar ve beyanlar için belgeler gibi bir sağlık hizmeti sağlayıcısının çalışması için hayati önem taşıyan birçok idari görev, insan hatasına açıktır.

Çoğu sağlık kuruluşu, hastane faturaları, vergi formları ve banka hesap özetleri gibi Medicaid belgelerindeki verileri manuel olarak sınıflandırmak ve çıkarmak için insan incelemesini kullanır. Bu, veri girişi için %4'e varan hata oranlarıyla maliyetli ve zaman alıcı bir süreçtir. Bu, bakımı tehlikeye atabilecek önemli bir sayı olan 10.000 veri noktası başına 400 hata anlamına gelir.

Sağlık kuruluşlarının en küçük hata olasılığını bile ortadan kaldırmak istedikleri bir sır değil; aslında, yöneticilerin %91'i sağlık sistemlerindeki diğer klinik girişimlere kıyasla tıbbi hataların azaltılmasını yüksek veya çok yüksek bir öncelik olarak görüyor.

Sağlayıcılar, formları ve diğer veri ortamlarını okuyan belge yakalama işlemlerini kullanarak, bir insanın manuel olarak işlemesi yerine bilgileri veritabanınıza otomatik olarak girerek, bunu hafifletmeye yardımcı olmak için giderek daha fazla dijitalleştirme çözümlerine yöneliyor.

Yapay zeka ve makine öğrenimi, insan unsurunu ortadan kaldırarak ve daha doğru olan dijital belge çıkarmayı uygulayarak bu belge süreçlerine yardımcı oluyor. Makine öğrenimi, önceki yakalamalardan oluşan sürekli geniş bir havuzdan çizim yaparak doğrulama verileriyle nasıl başa çıkacağını öğrendiğinden, her yakalamada gelişir.

Sağlıkta Büyük Veri Kullanımının Önündeki Engeller

Sağlık hizmetlerinde büyük verilerin yeniden canlandığına dair hiçbir şüphe olmasa da, yani önceki yıllara kıyasla benimsenmesi ve göreceli maliyet etkinliği gibi çeşitli yönlerden olsa da, faydalarına dair şüphelerin yanı sıra uygulanmasının önünde engeller de var.

Daha önce de belirttiğimiz gibi, sağlayıcılardan gelen büyük verilere yapılan yatırım son birkaç yılda büyük artışlar kaydederken, ele alınması gereken bir dizi endişe nedeniyle verilerin bir bütün olarak kullanımı diğer endüstrilerin gerisinde kalıyor.

Doğal olarak, sağlık hizmetlerinde büyük veri kullanımıyla ilgili en büyük endişelerden biri hasta güvenliğidir.

HIPAA gibi düzenlemelere sağlık kuruluşları tarafından uyulmalıdır, ancak hasta verilerinin güvenliğini ve gizliliğini korumak için hangi politikaları uygulamaya koyduklarını anlamak büyük ölçüde kendi cihazlarına bırakılmıştır.

Buna ek olarak, büyük veriyi kullanmanın üstesinden gelmek, veri bilimi, BT veya istatistik konularında uzman personel gerektiren ve veri yöneticilerinden istenen sorgu ve raporların standartlara uygun olmasını sağlayan bir iletişim politikası oluşturmayı gerektiren göz korkutucu bir görev olabilir. hekimlerin kullanması önemlidir.

Sağlıkta Büyük Verinin Temel Faydaları

Yukarıda bahsedildiği gibi, sağlık sektöründe büyük veri kullanımının büyük bir etkisi olabilir ve büyük faydalar sağlayabilir.

• Hasta Bakımını İyileştirme: Sağlık hizmetlerinde büyük verinin ana faydası, genel hasta deneyimini ne kadar iyileştirdiğidir. Proaktif bakımdan daha gerçek zamanlı sağlık bilgilerine kadar, büyük veri teknolojisi aracılığıyla izlenen tüm veriler, sağlayıcıların daha hızlı ve daha doğru teşhisler yapmasına yardımcı olur.
• Maliyetleri Azaltır: Büyük verilerde kullanılan teknoloji, kayıtları dijitalleştirerek ve proaktif bakımı iyileştirerek genel maliyetleri düşürerek sağlık hizmetleriyle ilişkili maliyetleri azaltır. Daha doğru izlenen veriler ayrıca hastane bakımını iyileştirerek hastaların tesislerde geçirdikleri süreyi kısaltır.
• Raporlama ve Karar Vermeyi İyileştirir: Daha fazla veri, karar vermede daha fazla veri kullanma yeteneği anlamına gelir; bu, sağlık ve iş ile ilgili önemli kararların doğru ve ilgili bilgiler kullanılarak alınabileceği anlamına gelir.
• Hastaları Sağlayıcılara Bağlar: Büyük verilerin sunduğu bağlantı, sağlık cihazlarından raporlama yoluyla hastalar ve sağlık hizmeti sağlayıcıları arasında daha iyi bir bağlantı anlamına gelir. Bu aynı zamanda sağlayıcıların bir şeylerin yanlış olduğunu gerçek zamanlı uyarılar aracılığıyla görmelerini de hızlandırır.

Sağlıkta Büyük Veri için Görünüm

Sağlık hizmetlerinde büyük verilerin kullanılmasının önünde engeller olsa da, sağlayıcılar içinde kullanılmayan çok miktarda veriden yararlanmanın avantajları kuruluşlara çeşitli şekillerde yardımcı olmaktadır; finansal olarak, yönetimde ve en önemlisi sağlık hizmetlerinin sağlanması için.

Endüstri ilerledikçe, büyük veriler, faydalarından yararlandıkça sağlayıcılar tarafından benimsenmeye devam edecektir.

Yorgun veya büyük verileri nasıl kullanacaklarından emin olmayan kuruluşlar için, daha gelişmiş önlemleri uygulamadan önce idari ofis amaçlı sistemlerle küçükten başlamaları daha olasıdır.

Bununla birlikte, 2020'lerin ortalarına kadar sağlık sektöründe analitik ve otomasyonun yaygın bir şekilde benimsenmesini bekleyebiliriz ve sağlayıcılar önümüzdeki yıllarda büyük verilere yaklaşımlarının ne olacağını güçlü bir şekilde düşünmelidir.

Sonuç olarak

• Sağlık kuruluşlarında mevcut olan büyük veri miktarı çok büyük ve artıyor, ancak birçok sağlayıcı bundan faydalanmıyor.
• Büyük veri analitiğinin kullanımları ve faydaları her yıl artıyor ve benimsenme oranı, uygulayıcıların dikkat çekmeye başladığını gösteriyor.
• Sağlayıcıların, özellikle veri güvenliği ve uyumluluğu ile ilgili olarak üstesinden gelmeleri gereken hala engeller var.
• Sağlık hizmetleri ve finansal faydalar daha belirgin hale geldikçe ve uygulanması uygun maliyetli hale geldikçe, büyük veri kullanımı zaman içinde artacaktır.

Gelişmiş teknoloji çözümleri, şirketlerin rekabet avantajı elde etmelerine ve sürdürmelerine yardımcı olur. Mevcut araçlardan yararlanarak üretkenliği artırabilir ve israfı azaltabilirsiniz. Bulut teknolojisi çözümleri ve KOBİ'lerinize nasıl yardımcı olabilecekleri hakkında daha fazla bilgi için, "İşiniz İçin Hangi Bulut Seçeneği Doğru?" başlıklı ücretsiz e-Kitabımızı indirin.