醫療保健大數據解釋

什麼是醫療保健大數據？

醫療保健中的大數據是指醫療實踐收集、存儲和分析數據以更好地了解患者並為他們提供更高標準的個人護理。

醫療實踐現在擁有比以往任何時候都多的數據，尤其是因為數字程序、應用程序和工具更加普遍並且使用量越來越大。

正因為如此，人類自己瀏覽信息根本不可行，因此醫院正在使用數字手段來捕獲和評估數據，然後為從業者和其他醫療保健專業人員提供可操作的理解來幫助他們做出決策。

為什麼大數據在今天如此重要？

當我們說實踐擁有比以往任何時候都多的數據時，我們的意思不僅僅是多一點，我們的意思是改變行業的數量更多——在過去四年中，醫療保健提供者持有的數據量增加了九倍.

根據 Dell EMC 編制的統計數據，自 2016 年以來，醫療保健組織的健康數據增長率達到了 878%。

雖然這個數字可能令人震驚，但實際上它與過去 10 年幾乎每個行業發生的情況基本一致。

無論是製造業還是零售業，各行各業的企業都受到大數據大規模增長的影響。

當您將其與可以利用組織現在擁有的大數據集的系統的相對成本效益和易於實施相結合時，您的業務格局正在被大數據所顛覆。

醫療保健也不例外，隨著我們進入新的十年，它的重要性將會增加，就像其他行業一樣。

醫療保健提供者如何使用大數據？

員工管理

管理員工和輪班對於供應商來說絕對至關重要。 隨著成本的上升，人員過剩會對您的利潤產生重大影響。

同時，如果他們的護理受到影響，人手不足的提供者將不會受到患者的青睞。

通過建立一個可以評估歷史錄取率的系統，可以自動分析大數據集，讓你知道你什麼時候最忙。

醫院已經在這樣做了——在一個例子中，一家供應商使用機器學習來收集 10 年的入院數據。

他們收到的分析向輪班經理顯示了接下來兩週任何一天的預計錄取率，然後他們將其用於更有效地為員工分配輪班。

患者參與

我們大多數人都熟悉可穿戴設備，但它們提供的信息以及它們在醫療保健中作為初級保健醫生評估患者的一種手段是提供者使用大數據的另一種方式。

消費者可以使用可穿戴設備，用途廣泛。 這裡有幾個例子：

• 健身追踪器： FitBits 可能是最著名的例子，它配備傳感器來幫助用戶追踪他們的身體活動並監測他們的心率
• 心電圖設備：幫助用戶監測他們的心率、心率變異性、呼吸頻率、溫度和活動
• 血壓計：使用示波技術測量血壓

這些有什麼意義？

好吧，他們可以將數據直接報告給您的 PCP 記錄在案的患者資料。

如果出現異常情況，例如心率、體溫或血壓，可以提醒醫生，然後他可以聯繫患者並安排諮詢。

這對老年或高危患者特別有用，隨著人口老齡化的持續增長，這將變得更加重要。

早期預防

大數據首先依賴結構化數據來進行自動爬取。

當然，問題在於醫療保健（像許多行業一樣）充斥著非結構化數據，這使得人類難以最有效地利用這些數據。

80% 的醫療數據在創建後仍然是非結構化和未開發的（例如，文本、圖像、信號等）。由於電子病歷或大多數醫院信息系統難以處理此類數據，因此往往被忽略、未保存或在大多數醫療中心被遺棄了很長時間。

這就是供應商轉向機器學習的原因，機器學習可以檢查您的數據並為您提供可操作的見解供醫生使用。

從本質上講，這意味著以前可能遺漏的未使用數據現在可用，並可用於識別以前不明顯的醫療狀況。

減少錯誤

數據分析實施的最大好處之一是盡可能減少人為錯誤。

許多對醫療保健提供者的運行至關重要的管理任務，例如賬單、記錄和報表的文檔，都容易受到人為錯誤的影響。

大多數醫療保健組織使用人工審查來手動分類和提取醫療補助文件中的數據，例如醫院賬單、稅表和銀行對賬單。 這是一個成本高昂且耗時的過程，數據輸入的錯誤率高達 4%。 每 10,000 個數據點就有 400 個錯誤，這是一個可能危及護理的重要數字。

醫療保健組織希望消除即使是最小的錯誤可能性，這已不是什麼秘密。 事實上，與衛生系統中的其他臨床舉措相比，91% 的高管將減少醫療差錯列為高度或非常重要的優先事項。

提供商越來越多地轉向數字化解決方案來幫助緩解這種情況，使用讀取表格和其他數據介質的文檔捕獲過程，自動將信息輸入到您的數據庫中，而不是讓人工手動處理它。

人工智能和機器學習通過消除人為因素並實施更準確的數字文檔提取來幫助這些文檔處理。 機器學習隨著每次捕獲而改進，因為它學習如何通過從以前捕獲的龐大池中提取來處理驗證數據。

在醫療保健中使用大數據的障礙

毫無疑問，大數據在醫療保健領域的複興有幾個方面——即與前幾年相比，在採用和相對成本效益方面——其實施也存在障礙，以及對其好處的懷疑。

正如我們之前提到的，雖然過去幾年供應商對大數據的投資大幅增加，但由於需要解決一些問題，整體數據的使用落後於其他行業。

自然，在醫療保健中使用大數據的最大擔憂之一是患者安全。

衛生組織必須遵守 HIPAA 等法規，但它們在很大程度上取決於自己的設備來確定他們為保護患者數據的安全性和隱私而製定的政策。

此外，掌握利用大數據可能是一項艱鉅的任務，需要數據科學、IT 或統計方面的專家，並製定通信策略以確保數據管理員請求的查詢和報告符合標準醫生必須使用是很重要的。

大數據在醫療保健中的主要好處

如上所述，大數據在醫療保健行業的利用可以產生巨大的影響並帶來巨大的收益。

• 改善患者護理：大數據在醫療保健中的主要好處是它在多大程度上改善了患者的整體體驗。 從主動護理到更實時的健康信息，通過大數據技術跟踪的所有數據可幫助提供者做出更快、更準確的診斷。
• 降低成本：大數據中使用的技術通過數字化記錄和改進主動護理，降低了總體成本，從而降低了與醫療保健相關的成本。 更準確地跟踪數據還可以改善醫院護理，縮短患者在設施中花費的時間。
• 改進報告和決策：更多的數據意味著在決策中使用數據的能力更強，這意味著可以使用準確的相關信息做出關於健康和業務的重大決策。
• 將患者與提供者聯繫起來：大數據呈現的連接性意味著通過健康設備的報告在患者和醫療保健提供者之間建立更好的聯繫。 這也使提供商可以通過實時警報更快地查看何時出現問題。

醫療保健大數據的前景

雖然在醫療保健中使用大數據存在障礙，但利用提供商內部大量未使用數據的優勢正在以多種方式幫助組織； 在財務上，在管理上，最重要的是在提供醫療保健方面。

隨著行業的發展，大數據將繼續被供應商採用，因為他們利用了大數據的優勢。

對於厭倦或不確定如何利用大數據的組織，他們更有可能在實施更先進的措施之前從小處著手用於行政辦公目的的系統。

儘管如此，我們預計最早在 2020 年代中期，醫療保健行業將廣泛採用分析和自動化，供應商應認真考慮未來幾年他們對大數據的處理方式。

底線

• 醫療保健組織中存在的大數據量龐大且不斷增加，但許多供應商並未使用它。
• 大數據分析的用途和好處每年都在增長，採用率表明從業者開始注意到這一點。
• 供應商仍有許多障礙需要克服，尤其是在數據安全性和合規性方面。
• 隨著醫療保健和財務收益變得更加明顯和實施具有成本效益，大數據的利用率將隨著時間的推移而增加。

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