Как большие данные помогают медицинским исследованиям

Большие данные в медицине предлагают множество решений. Медицинские учреждения собирают много данных во время обследований, которые можно проанализировать для постановки диагноза или поддержать науку. Анализы крови, рентген, данные ЭЛТ и МРТ, а также много другой информации должны быть оценены и связаны.
Большие данные могут быть использованы во всех областях медицины. Это включает в себя медицинские учреждения, такие как больницы, администрации медицинских страховых компаний, а также научные учреждения, которые проводят исследования. Большие данные обычно имеют задачу обнаружения закономерностей в данных, которые еще не были замечены. Здесь есть огромный потенциал, особенно в области медицины, поскольку эти варианты можно использовать для лучшего лечения пациентов.
Профилактика заболеваний заранее

Экономия средств благодаря более быстрой диагностике

Большие данные могут помочь в диагностике и предоставить врачам и ученым информацию, которую иначе трудно получить. В больницах также пациентов можно лечить быстрее, ненужные методы лечения и обследования исключаются, а продолжительность пребывания может быть сокращена. Конечно, это может сэкономить некоторые расходы.
В медицине, как и в компаниях, данные в большинстве случаев неоднородны и поступают из разных источников данных, которые обычно не совместимы друг с другом. Решения для больших данных создают стандартизацию и взаимосвязь, которые во многих случаях не были бы замечены.
Большие данные могут организовать неструктурированные данные и сделать их анализируемыми. Данные измерений особенно неоднородны в медицине. В зависимости от используемого измерительного устройства, данные доступны в различных формах. Кроме того, разные больницы часто плохо связаны друг с другом или не связаны вообще. Именно в этом и заключаются особые проблемы решений больших данных в области медицины. Особенно однородные данные должны быть надежно связаны друг с другом. Быстрая обработка больших объемов данных разнородных данных позволяет идентифицировать отношения. Например, решения для больших данных могут распознавать шаблоны на основе данных от других пациентов. Здесь, однако, следует также обратить внимание на защиту данных.
Когда дело доходит до покупки необходимых инструментов, решения для больших данных могут найти лучших поставщиков с лучшими ценами. Существует также возможность получить лучший препарат по лучшей цене, также на основе активных ингредиентов. Все это можно связать и проанализировать вместе.

Найти правильные отношения

Люди, ответственные за медицину, должны найти правильные отношения между персоналом и технологиями. Даже решения для больших данных не могут заменить врачей или медсестер, но помогают вылечить их, поставить диагноз и помочь пациентам быстрее и проще.
При сборе больших объемов данных безопасность данных и защита данных также важны. Необходимо убедиться, что эти данные используются только для лечения и не могут быть использованы не по назначению. Полученные данные не могут быть использованы в коммерческих целях или переданы третьим лицам без разрешения. Некоторые медицинские страховые компании уже предлагают субсидии на покупку часов Apple даже для здоровых людей. Здесь, конечно, пациенты должны учитывать, хотят ли они делиться личными данными со своей медицинской страховой компанией.

Профилактика заболеваний заранее

Большие данные могут не только помочь в лечении болезней быстрее и лучше, но и в профилактических мерах. Если данных много, иногда заболевания можно распознать до их возникновения. Профилактическая медицина особенно важна в стареющих обществах, потому что она может продлить жизнь, улучшить качество жизни пациентов и снизить затраты. Чем больше данных доступно, тем более надежный анализ может быть создан.
Большие данные также играют важную роль в управленииВ дополнение к поддержке медицинского персонала, большие данные могут также помочь с администрированием и медицинским страхованием. Избегая неправильного диагноза и более быстрого лечения, можно одновременно лечить больше людей в больницах. Время ожидания для пациентов сокращается, люди выздоравливают быстрее, не перенося ненужных процедур или обследований, расходы сокращаются. Таким образом, компании медицинского страхования могут быть значительно освобождены от затрат.
Врачам будет также значительно легче, потому что многие бюрократические задачи могут быть автоматизированы и выполнены быстрее. Здесь решения для больших данных могут работать вместе с другими технологиями, такими как распознавание речи.

Вовлекайте пациентов

Когда используются решения для больших данных, имеет смысл собирать и анализировать как можно больше данных. Поэтому может быть полезно снабдить пациентов мониторами сердечного ритма или другими устройствами датчиками, которые собирают данные. Поскольку такие устройства не только представляют собой снимки, но и круглосуточно отслеживают пациента, диагностика может быть значительно лучше. Кроме того, персонал больницы будет освобожден, потому что датчики и медицинские устройства могут собирать данные.
Кроме того, такие устройства могут предупреждать пациента или медицинский персонал о наличии каких-либо отклонений в ходе автоматического обследования. Кроме того, устройства могут также контролировать прием лекарств и могут информировать пациентов или лиц, обеспечивающих уход, если лекарство было забыто.
Кроме того, пациенты могут быть лучше информированы и получать лучшую терапию за меньшее время. Кроме того, анализ больших данных может также помочь быстрее выявить потенциальные осложнения, поскольку все данные пациента могут быть проанализированы, а также могут использоваться сравнительные данные других пациентов.

СОВЕРШЕНСТВУЙТЕ СВОЙ БИЗНЕС С ПОМОЩЬЮ АНАЛИТИКИ ДАННЫХ

Сегодня появление Интернета вещей и развитие технологии искусственного интеллекта упростили внедрение решений для больших данных в той степени, в которой от этого выигрывают даже средние и малые предприятия. А так как список топ-10 состоит из секторов, которые прямо или косвенно связаны с различными предприятиями, необходимость этой технологии возрастает еще больше. Используя аналитику больших данных, предприятия могут принимать обоснованные решения и повышать свою операционную эффективность различными способами.

Использование данных компании для выявления необходимости улучшения существующих процессов.

Использование данных о клиентах, имеющихся в компании, таких как потоки в социальных сетях, информация о кредитах, а также внутренние или внешние исследования потребителей, для улучшения или разработки новых продуктов и услуг.
«Персонализированная медицина направлена на принятие решений о лечении на основе всей информации о пациенте. Для этого в будущем необходимо будет обрабатывать все больше и больше данных, и, например, «генетическая схема» каждого человека, ДНК, должна быть проверена на наличие генетических изменений.Генерируется огромное количество данных, потому что каждый человек несет около 3,2 миллиарда генетической информации.

Когда дело доходит до больших данных, возникает золотая лихорадка. Такие термины, как «нефть будущего», уже циркулируют в связи с неисчерпаемым потенциалом, который обещает анализ огромных объемов данных, которые в настоящее время возникают благодаря новым технологиям, таким как датчики, RFID, окружающий интеллект, смартфоны и т. д.
Image

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ЛЕЧЕНИЯ И ВАЖНОСТЬ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Image
Для примера, одна крупная страховая компания с 24 миллионами застрахованных лиц, по государственному медицинскому страхованию, собирает данные о шести миллионах случаев лечения в 2000 больницах ежегодно, а также о связанных с этим 55 миллионах диагнозов, 18 миллионах процедур и 55 миллионах информации о ставках.

Для проведения исследований и разработок с этими данными она имеет собственный научный институт, в котором, например, исследуется, сколько застрахованных людей подвергаются повышенному риску обращения в больницу в ближайшем будущем. Или сколько практических контактов у хронически больного человека по сравнению со здоровым человеком. И правильно ли прописано пациенту слишком много антибиотиков.

Необходима персонализированная медицина, которая будет использоваться все больше и больше в будущем. Люди с одной и той же болезнью иногда очень по-разному реагируют на один и тот же метод лечения. С ростом знаний об индивидуальных различиях между пациентами возможны целевые и эффективные стратегии лечения, избегая стрессовых побочных эффектов.

Персонализированная медицина направлена на принятие решений о лечении на основе всей информации о пациенте. Для этого в будущем необходимо будет обрабатывать все больше и больше данных, и, например, «генетическая схема» каждого человека, ДНК, должна быть проверена на наличие генетических изменений Генерируется огромное количество данных, потому что каждый человек несет около 3,2 миллиарда генетической информации.

Исследования показывают, что здравоохранение является быстро развивающимся рынком решений для больших данных. Целью исследования было изучение текущих проблем и решений. 13% компаний, в первую очередь из сектора здравоохранения, заявили, что ожидают роста данных более чем на 25-50%.

БЕЗОПАСНОСТЬ И КОНТРОЛЬ

Важно учитывать особые проблемы в системе здравоохранения, поскольку речь идет о сборе и анализе конфиденциальных данных пациентов. Также очень важно понимать, что ценность цифровых инфраструктур заключается в разумном, контролируемом использовании данных на благо человека и общества в целом.

Партнеры

Image
Image
Image
Image


© 2018-2020 Аналитик Бюро. Все права защищены.

Search