Как большие данные влияют на индустрию здравоохранения

Если вы не жили под скалой, вы знаете, что мир пережил огромный всплеск количества генерируемых данных. Этот сдвиг имел разные последствия для разных отраслей. Но если есть что-то общее для всех них в этот период перемен, так это потребность в инструментах, которые могут помочь компаниям разобраться в этих данных, вместо того, чтобы позволить им пропасть зря. Как гласит клише: «Данные — это новая нефть!» И, движимый этим сдвигом, разработал множество решений и инструментов, которые помогут максимально эффективно использовать все данные, которые мы генерируем. Существует искусственный интеллект, машинное обучение и многое другое, но когда дело доходит до информации, нет такой современной технологии, которая была бы столь же важна, как большие данные.

Эта технологическая новинка настолько мощна, что исследователи и эксперты со всего мира начали использовать ее в большем количестве областей и отраслей, чем вы можете себе представить. Одним из важнейших применений больших данных является сфера здравоохранения. Почему? Потому что ни один другой сектор не смог использовать и инициировать столько изменений, как здравоохранение с помощью больших данных. Это становится еще более важным, учитывая тот факт, что медицинские записи и медицинские данные в настоящее время все чаще оцифровываются. И давайте не будем забывать об огромном объеме данных, которые отрасль генерирует каждый день. Достаточно сказать, что большие данные идеально подходят для этой отрасли. Но все равно остается задаться вопросом, какие именно изменения привнесли большие данные в индустрию здравоохранения и почему они стали настолько важными в этом контексте. Итак, мы составили список, который поможет вам понять именно это.
1. Лучший мониторинг и избежание ошибок: Благодаря Интернету вещей врачи теперь имеют доступ к более важным данным о своих пациентах. Однако, учитывая огромное количество данных, которые генерирует каждый человек, и то, что все они могут быть важны в медицинском контексте, становится обязательным внимательно изучить эти данные. Что тогда делают большие данные, так это выполняют углубленный анализ всех этих данных, включая симптомы, существующие состояния, рецепты и многое другое, чтобы дать врачу обширный обзор своего пациента, что позволяет улучшить медицинское обслуживание. Этот анализ также можно использовать для того, чтобы убедиться, что лекарства пациентов не причиняют им вреда из-за непредвиденного лекарственного взаимодействия и т. д.
2. Расширенная система рекомендаций: Когда врачи имеют доступ к подробной информации о своих пациентах, включая все заболевания, лекарства, существующие состояния и многое другое. Они могли бы предложить им более качественные и обоснованные рекомендации по диагностическим тестам, лекарствам, планам лечения и многому другому. И его также можно использовать для пациентов, т. е. такие системы можно использовать для предоставления пациентам рекомендаций для врачей, специалистов и т. д. на основе их требований, предпочтений, фильтров и т. д.
3. Улучшена производительность: Теперь всем известно, что в больницах, как и в других медицинских учреждениях, может быть довольно хаотично. Именно так обычно обстоят дела в этой области. Однако это может оказаться серьезной проблемой в контексте отделений неотложной помощи, что может в конечном итоге помешать достижению важной цели отделений неотложной помощи, то есть оказанию помощи пациентам, нуждающимся в неотложной помощи. Но большие данные могут помочь и здесь: анализ данных, связанных с отделением неотложной помощи, можно использовать для адаптации рабочих процессов скорой помощи, чтобы повысить ее эффективность, а вместе с ней и производительность.

Нет сомнений в том, что большие данные могут помочь здравоохранению во многих отношениях. И есть инструмент, который можно использовать для достижения лучших изменений: опросы. Да, разработка инструмента для опросов в сфере здравоохранения может дать компании возможность лучше понять отношения, мнения и опыт людей, которым они служат, и использовать их для выявления областей неэффективности и многого другого.