医疗保健大数据解释

什么是医疗保健大数据？

医疗保健中的大数据是指医疗实践收集、存储和分析数据以更好地了解患者并为他们提供更高标准的个人护理。

医疗实践现在拥有比以往任何时候都多的数据，尤其是因为数字程序、应用程序和工具更加普遍并且使用量越来越大。

正因为如此，人类自己浏览信息根本不可行，因此医院正在使用数字手段来捕获和评估数据，然后为从业者和其他医疗保健专业人员提供可操作的理解来帮助他们做出决策。

为什么大数据在今天如此重要？

当我们说实践拥有比以往任何时候都多的数据时，我们的意思不仅仅是多一点，我们的意思是改变行业的数量更多——在过去四年中，医疗保健提供者持有的数据量增加了九倍.

根据 Dell EMC 编制的统计数据，自 2016 年以来，医疗保健组织的健康数据增长率达到了 878%。

虽然这个数字可能令人震惊，但实际上它与过去 10 年几乎每个行业发生的情况基本一致。

无论是制造业还是零售业，各行各业的企业都受到大数据大规模增长的影响。

当您将其与可以利用组织现在拥有的大数据集的系统的相对成本效益和易于实施相结合时，您的业务格局正在被大数据所颠覆。

医疗保健也不例外，随着我​​们进入新的十年，它的重要性将会增加，就像其他行业一样。

医疗保健提供者如何使用大数据？

员工管理

管理员工和轮班对于供应商来说绝对至关重要。 随着成本的上升，人员过剩会对您的利润产生重大影响。

同时，如果他们的护理受到影响，人手不足的提供者将不会受到患者的青睐。

通过建立一个可以评估历史录取率的系统，可以自动分析大数据集，让你知道你什么时候最忙。

医院已经在这样做了——在一个例子中，一家供应商使用机器学习来收集 10 年的入院数据。

他们收到的分析向轮班经理显示了接下来两周任何一天的预计录取率，然后他们将其用于更有效地为员工分配轮班。

患者参与

我们大多数人都熟悉可穿戴设备，但它们提供的信息以及它们在医疗保健中作为初级保健医生评估患者的一种手段是提供者使用大数据的另一种方式。

消费者可以使用可穿戴设备，用途广泛。 这里有几个例子：

• 健身追踪器： FitBits 可能是最著名的例子，它配备传感器来帮助用户追踪他们的身体活动并监测他们的心率
• 心电图设备：帮助用户监测他们的心率、心率变异性、呼吸频率、温度和活动
• 血压计：使用示波技术测量血压

这些有什么意义？

好吧，他们可以将数据直接报告给您的 PCP 记录在案的患者资料。

如果出现异常情况，例如心率、体温或血压，可以提醒医生，然后他可以联系患者并安排咨询。

这对老年或高危患者特别有用，随着人口老龄化的持续增长，这将变得更加重要。

早期预防

大数据首先依赖结构化数据来进行自动爬取。

当然，问题在于医疗保健（像许多行业一样）充斥着非结构化数据，这使得人类难以最有效地利用这些数据。

80% 的医疗数据在创建后仍然是非结构化和未开发的（例如，文本、图像、信号等）。由于电子病历或大多数医院信息系统难以处理此类数据，因此往往被忽略、未保存或在大多数医疗中心被遗弃了很长时间。

这就是供应商转向机器学习的原因，机器学习可以检查您的数据并为您提供可操作的见解供医生使用。

从本质上讲，这意味着以前可能遗漏的未使用数据现在可用，并可用于识别以前不明显的医疗状况。

减少错误

数据分析实施的最大好处之一是尽可能减少人为错误。

许多对医疗保健提供者的运行至关重要的管理任务，例如账单、记录和报表的文档，都容易受到人为错误的影响。

大多数医疗保健组织使用人工审查来手动分类和提取医疗补助文件中的数据，例如医院账单、税表和银行对账单。 这是一个成本高昂且耗时的过程，数据输入的错误率高达 4%。 每 10,000 个数据点就有 400 个错误，这是一个可能危及护理的重要数字。

医疗保健组织希望消除即使是最小的错误可能性，这已不是什么秘密。 事实上，与卫生系统中的其他临床举措相比，91% 的高管将减少医疗差错列为高度或非常重要的优先事项。

提供商越来越多地转向数字化解决方案来帮助缓解这种情况，使用读取表格和其他数据介质的文档捕获过程，自动将信息输入到您的数据库中，而不是让人工手动处理它。

人工智能和机器学习通过消除人为因素并实施更准确的数字文档提取来帮助这些文档处理。 机器学习随着每次捕获而改进，因为它学习如何通过从以前捕获的庞大池中提取来处理验证数据。

在医疗保健中使用大数据的障碍

毫无疑问，大数据在医疗保健领域的复兴有几个方面——即与前几年相比，在采用和相对成本效益方面——其实施也存在障碍，以及对其好处的怀疑。

正如我们之前提到的，虽然过去几年供应商对大数据的投资大幅增加，但由于需要解决一些问题，整体数据的使用落后于其他行业。

自然，在医疗保健中使用大数据的最大担忧之一是患者安全。

卫生组织必须遵守 HIPAA 等法规，但它们在很大程度上取决于自己的设备来确定他们为保护患者数据的安全性和隐私而制定的政策。

此外，掌握利用大数据可能是一项艰巨的任务，需要数据科学、IT 或统计方面的专家，并制定通信策略以确保数据管理员请求的查询和报告符合标准医生必须使用是很重要的。

大数据在医疗保健中的主要好处

如上所述，大数据在医疗保健行业的利用可以产生巨大的影响并带来巨大的收益。

• 改善患者护理：大数据在医疗保健中的主要好处是它在多大程度上改善了患者的整体体验。 从主动护理到更实时的健康信息，通过大数据技术跟踪的所有数据可帮助提供者做出更快、更准确的诊断。
• 降低成本：大数据中使用的技术通过数字化记录和改进主动护理，降低了总体成本，从而降低了与医疗保健相关的成本。 更准确地跟踪数据还可以改善医院护理，缩短患者在设施中花费的时间。
• 改进报告和决策：更多的数据意味着在决策中使用数据的能力更强，这意味着可以使用准确的相关信息做出关于健康和业务的重大决策。
• 将患者与提供者联系起来：大数据呈现的连接性意味着通过健康设备的报告在患者和医疗保健提供者之间建立更好的联系。 这也使提供商可以通过实时警报更快地查看何时出现问题。

医疗保健大数据的前景

虽然在医疗保健中使用大数据存在障碍，但利用提供商内部大量未使用数据的优势正在以多种方式帮助组织； 在财务上，在管理上，最重要的是在提供医疗保健方面。

随着行业的发展，大数据将继续被供应商采用，因为他们利用了大数据的优势。

对于厌倦或不确定如何利用大数据的组织，他们更有可能在实施更先进的措施之前从小处着手用于行政办公目的的系统。

尽管如此，我们预计最早在 2020 年代中期，医疗保健行业将广泛采用分析和自动化，供应商应认真考虑未来几年他们对大数据的处理方式。

底线

• 医疗保健组织中存在的大数据量庞大且不断增加，但许多供应商并未使用它。
• 大数据分析的用途和好处每年都在增长，采用率表明从业者开始注意到这一点。
• 供应商仍有许多障碍需要克服，尤其是在数据安全性和合规性方面。
• 随着医疗保健和财务收益变得更加明显和实施具有成本效益，大数据的利用率将随着时间的推移而增加。

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