Як великі дані впливають на галузь охорони здоров’я
Якщо ви не жили під скелею, ви знаєте, що світ пережив величезне зростання кількості даних, які він генерує. Тепер ця зміна мала різні наслідки для різних галузей. Але якщо в цей період змін у всіх них є щось спільне, то це потреба в інструментах, які могли б допомогти компаніям зрозуміти ці дані, а не дати їм все пропасти. Як кажуть у кліше, Data — це нова нафта! І, керуючись цією зміною, ми запропонували безліч рішень та інструментів, які допоможуть якнайкраще використовувати всі дані, які ми генеруємо. Є штучний інтелект, машинне навчання тощо, але коли справа доходить до інформації, немає сучасної технології, яка б була настільки важливою, як Big Data.
Ця технологічна новинка настільки потужна, що дослідники та експерти з усього світу використовують її в більшій кількості галузей і галузей, ніж ви можете здогадатися. Одним із важливих застосувань великих даних є галузь охорони здоров’я. чому Тому що жоден інший сектор не зміг задіяти та започаткувати стільки змін, як охорона здоров’я завдяки Big Data. Це стає ще більш критичним з огляду на той факт, що медичні записи та медичні дані зараз все більше оцифровуються. І давайте не забувати про величезну кількість даних, яку промисловість генерує щодня. Досить сказати, що Великі дані ідеально підходять для цієї галузі. Але все одно доведеться задаватися питанням, які саме зміни спричинили Великі дані в галузі охорони здоров’я і чому вони стали такими вирішальними в цьому контексті. Отже, ми склали список, щоб допомогти вам зрозуміти це.
1. Кращий моніторинг і уникнення помилок: Завдяки IoT тепер лікарі мають доступ до більш важливих даних про своїх пацієнтів. Однак, враховуючи величезну кількість даних, які кожен генерує, і те, що всі вони можуть бути важливими в медичному контексті, стає обов’язковим вивчення цих даних. Великі дані виконують поглиблений аналіз усіх цих даних, включаючи симптоми, наявні захворювання, рецепти тощо, щоб дати лікарю широкий огляд свого пацієнта, що забезпечує покращення медичної допомоги. Цей аналіз також можна використовувати, щоб переконатися, що ліки пацієнтів не зашкодять їм через непередбачену взаємодію з ліками тощо.
2. Розширена система рекомендацій: Коли лікарі мають доступ до детального огляду своїх пацієнтів, включаючи всі та будь-які захворювання, ліки, наявні захворювання тощо. Вони могли б запропонувати їм кращі та обґрунтованіші рекомендації щодо діагностичних тестів, засобів захисту, планів лікування та багато іншого. Його також можна використовувати для пацієнтів, тобто такі системи можна використовувати для надання пацієнтам рекомендацій для лікарів, спеціалістів тощо на основі їхніх вимог, уподобань, фільтрів тощо.
3. Покращена продуктивність: Тепер усі знають, що в лікарнях, як і в інших закладах охорони здоров’я, може бути досить хаотично. Ось так і йдуть справи в цій сфері. Однак це може виявитися серйозною проблемою в контексті відділень невідкладної допомоги, що може в кінцевому підсумку перешкодити критичній меті відділень невідкладної допомоги, тобто надавати пацієнтам, які потребують невідкладної допомоги. Але великі дані також можуть допомогти тут — аналіз даних, пов’язаних із відділенням невідкладної допомоги, можна використовувати для адаптації робочих процесів швидкої допомоги для підвищення їх ефективності, а разом з цим і продуктивності.
Немає сумніву, що великі дані допомагають охороні здоров’я кількома способами. І є інструмент, який можна використати для кращих змін: опитування. Так, розробка інструменту опитування в галузі охорони здоров’я може допомогти компанії краще зрозуміти ставлення, думки та досвід людей, яких вона обслуговує, і використовувати його для виявлення областей неефективності та багато іншого.
