Учитывая большой размер данных, создаваемых каждый день, Big Data стала модной темой за последние несколько лет. Основываясь на 4 основных принципах, многие отрасли промышленности успешно интегрировали и создали ценность из большого анализа данных. В сущности, большие данные помогают организациям становиться более продуктивными, эффективными и снижать затраты. Как и во многих других отраслях, здравоохранение адаптировалось к анализу данных не только за финансовые результаты, но и улучшает качество жизни пациентов.

Сокращение расходов на здравоохранение

Из-за отсутствия прозрачности большинство расходов на здравоохранение в США подвергается критике как расточительное. По оценкам, 2 трлн потрачено на здравоохранение, до 1 доллара США. 2 триллиона можно считать избытком. В результате дорогостоящих исках о злоупотреблении служебным положением оборонительная медицина является ведущим источником неэффективного контроля затрат в сфере здравоохранения. Основываясь на большой революции данных, решения в области здравоохранения могут основываться на анализе данных, а не на клиническом суждении врача.

Помимо влияния затрат, анализ данных создает ценность путем агрегирования информации о пациенте. Понимание как можно более раннего срока жизни пациента может помочь предотвратить болезни или лечить болезни на ранних стадиях. Имея широко распространенные последствия для медицинских работников, большие данные также будут трансформировать фармацевтическую промышленность. (См. Также Здравоохранение, которое не работает .)

Влияние затрат

Поскольку расходы на здравоохранение продолжают расти, по оценкам, к 2021 году расходы на здравоохранение в США должны составить 4 доллара. 8 миллиардов и почти 20 процентов ВВП. Поскольку расходы на душу населения на здравоохранение затмевают 8000 долларов США, долгосрочных преимуществ для здоровья, связанных с такими высокими издержками, не было. Поскольку ожирение продолжает поражать У. С., ожидаемая продолжительность жизни снизилась на 1. 5 лет ниже среднего показателя ОЭСР. Интеграция больших данных и аналитики не может продлить ожидаемую продолжительность жизни. С другой стороны, существует множество финансовых преимуществ за счет снижения затрат.

По мере того как больные и клинические записи продолжают расти, улучшенное управление данными сокращает избыточную информацию. Из-за стандартов конфиденциальности пациентов, данные по уборке были трудно выполнить в прошлом. Стоимостные больницы 1. 5 миллионов в год, дублированные записи теперь могут быть эффективно удалены с помощью инновационных электронных медицинских записей (EMR). Аналогичным образом, оборонительная медицина продолжает увеличивать затраты, поскольку 20% радиологических тестов являются дубликатами и тратят около 20 миллиардов долларов в год.

Не только большие данные устраняют затраты на дублирование записей, прогностическая аналитика может более эффективно идентифицировать раннее лечение в истории пациента, предотвращать будущие медицинские эпизоды и избегать будущей реадмиссии.В настоящее время предотвратимые заболевания, такие как курение и ожирение, обойдутся в 2 триллиона долларов во всем мире. Интегрируя большие данные, провайдеры могут включать семейную историю и текущие условия для более эффективного упреждающего ухода. В результате сообщается, что это может снизить общие расходы на здравоохранение более чем на 38 миллиардов долларов.

В целом, благодаря профилактике заболеваний, сокращению числа реадмиссии, улучшению результатов лечения пациентов, прозрачности данных и ускорению НИОКР, большой оборот данных в здравоохранении, как ожидается, сократит расходы США на 300-350 млрд долларов. (Подробнее см. Ниже: Как советник может сократить расходы на здравоохранение .)

Воздействие пациента

Помимо огромных финансовых последствий, аналитика в рамках организаций здравоохранения, как ожидается, улучшит качество и эффективность здравоохранения предоставлена. Традиционно врачи и медицинские работники работали под платную платформу. Этот метод платит практикующим специалистам за каждую выполненную службу, такую ​​как тесты и посещения офиса.

Что делает большие данные привлекательными для здравоохранения - это использование интеллектуальных аналитических средств. Предиктивная аналитика извлекает информацию из существующих наборов данных для определения будущих моделей и тенденций. Если конкретные данные пациента находятся в единой базе данных, алгоритмы могут создавать персонализированные медицинские впечатления. После эволюции новых данных и технологий аналитика здравоохранения побуждает пациентов продолжать активный образ жизни, выбирать высоко оцененных поставщиков и следовать результатам, основанным на данных, а не клиническим оценкам.

R & D Pharmaceuticals

Вне клинической медицины рост данных создает возможности для эффективного развития новых лекарств. Эффективная сквозная интеграция данных предоставляет фармацевтическим компаниям возможность максимизировать выгоду от технологических тенденций. Благодаря интеллектуальному моделированию технология связывает биологические и клинические данные с целью выявления потенциальных кандидатов на испытания лекарственных средств. Как индустрия в 300 миллиардов долларов в год, глобальные фармацевтические препараты продолжают тратить миллионы долларов каждый год на разработку новых лекарств.

Вождение R & D, прибыль обеспечивает, что развитие лекарств имеет наибольшую отдачу от инвестиций компании. Благодаря передовым алгоритмам мониторинг клинических испытаний в реальном времени может эффективно сократить время между развитием и общественным использованием новых лекарств. Ускорение процесса разработки и выпуска продукта предлагает фармацевтическим компаниям конкурентное преимущество для максимизации отдачи. (Более подробно см .: Как изменились большие данные по маркетингу .)

Государственные субсидии

Предоставляя стимулы для отраслей здравоохранения, инициативы, спонсируемые правительством, направлены на повышение прозрачности данных с положительными результатами пациентов. В 2009 году Соединенные Штаты запустили Директиву открытого правительства, направленную на создание прозрачности среди наборов данных, спонсируемых правительством. Аналогичным образом в 2009 году Закон о медицинских информационных технологиях для экономического и клинического здоровья (HITECH) был субсидирован до 36 долларов США. 5 миллиардов в расходах для создания общенациональной сети электронных медицинских записей.

Предполагаемые платежи, как ожидается, приведут к внедрению систем ЭМИ к 70-90 процентам всех поставщиков к 2019 году. Предоставление клинических данных, прозрачных и универсально используемых среди всех поставщиков медицинских услуг, позволит отрасли эффективно внедрять аналитику.

Цифровой мониторинг состояния здоровья

Тенденции в области технологий увеличили профилактические меры, которые могут принять люди. Фитнес-трекеры отслеживают ряд важных факторов для хорошего здоровья, в том числе; предпринятые шаги, цикл сна и частота сердечных сокращений. Технология учитывает ряд факторов, и в случае необходимости она побуждает человека выполнять больше физической активности. Данные хранятся и анализируются трекером и могут быть доступны через приложение для смартфонов или через веб-страницу компаний.

Следуя этой информации, люди могут принимать превентивные решения для улучшения здоровья и менее посещения врача. Помимо быстро развивающейся индустрии ношения, онлайн-источники здравоохранения, такие как WebMD (WBMD), используют алгоритмы для предоставления индивидуальных рекомендаций по здоровью. Как Netflix (NFLX NFLXNetflix Inc200. 13 + 0. 06% Создано с помощью Highstock 4. 2. 6 ) рекомендация о фильме, пациенты вводят симптомы в платформу WebMD, которая производит список возможных осложнений со здоровьем.

Итог

Поскольку индустрия здравоохранения универсально принимает большие данные и аналитику, существует огромный потенциал для позитивных изменений. В настоящее время большая революция данных выросла в сфере финансов, маркетинга и спорта с помощью здравоохранения сразу. С ростом расходов на здравоохранение в США многие американцы рассматривали отрасль для ослабления экономики. Благодаря более эффективным исследованиям и разработкам в фармацевтике, положительным результатам пациентов, прозрачности данных и потенциалу для методов профилактических заболеваний, ожидается, что аналитики будут экономить миллиарды долларов США.