Что такое аналитика данных в здравоохранении?

Привет! Я поставщик данных, и я был коленом - глубоко в мире аналитики данных, особенно в здравоохранении. Итак, давайте погрузимся прямо в то, что на самом деле означает аналитика данных в здравоохранении.

Что такое аналитика данных в здравоохранении?

Проще говоря, аналитика данных в здравоохранении - все о сборе, обработке и понимании огромного объема данных, которые генерируются в отрасли здравоохранения. Эти данные поступают из различных источников, таких как электронные медицинские карты (EHR), медицинские устройства, опросы пациентов и даже социальные сети.

Подумай об этом. Каждый раз, когда пациент посещает врача, есть учет их симптомов, анамнеза болезни и лечения, которое они получают. Медицинские устройства, какDSA72004 Tektronix Digital Serial Analyzer, 20 ГГц, 50 GS/S, 4 Ch., собирайте данные о таких вещах, как частота сердечных сокращений, артериальное давление и другие жизненно важные признаки. Все эти данные являются золотой жилой, если мы знаем, как их проанализировать.

Почему аналитика данных важна в здравоохранении?

Улучшение ухода за пациентами

Одним из самых больших преимуществ аналитики данных в здравоохранении является улучшение ухода за пациентами. Анализируя данные пациентов, врачи могут принимать более обоснованные решения. Например, если у пациента есть в анамнезе определенных заболеваний, аналитика данных может помочь прогнозировать вероятность будущих проблем со здоровьем. Это позволяет врачам принимать профилактические меры, которые могут спасти жизни.

Допустим, у пациента есть семейная история сердечных заболеваний и имеет высокое кровяное давление. Аналитика данных может проанализировать их EHR, данные о образе жизни и генетическую информацию для создания персонализированного плана лечения. Это может включать в себя рекомендации по диете и физическим упражнениям, а также правильные лекарства.

Сокращение затрат

Затраты на здравоохранение небо - высокие, а аналитика данных может помочь их снизить. Анализируя данные о результатах и затратах на лечение, больницы и страховые компании могут определить наиболее эффективные расходы - эффективные методы лечения. Например, если определенный препарат так же эффективен, как и более дорогой, они могут рекомендовать более дешевый вариант.

Аналитика данных также может помочь в сокращении повторных комиссий в больнице. Анализируя данные о пациентах, больницы могут выявлять пациентов, которые подвергаются высокому риску реадмиссии, и предоставлять им необходимую поддержку и последующую помощь. Это не только улучшает результаты пациента, но и экономит деньги.

Исследования и разработки

Аналитика данных играет решающую роль в медицинских исследованиях. Исследователи могут проанализировать большие наборы данных для определения закономерностей и тенденций в области болезней. Это может привести к разработке новых методов лечения и лекарств. Например, анализируя генетические данные от тысяч пациентов, исследователи могут идентифицировать гены, которые связаны с определенными заболеваниями. Это может быть использовано для разработки целевой терапии.

Как работает аналитика данных в здравоохранении?

Сбор данных

Первым шагом в аналитике данных является сбор данных. Как я упоминал ранее, данные могут поступать из нескольких источников. Электронные медицинские записи являются основным источником данных пациента. Эти записи содержат информацию об истории болезни пациента, аллергии, лекарствах и многое другое.

Медицинские устройства также играют большую роль в сборе данных. Устройства, какDSA8300 Tektronix Digital Serial Analyzerможет собирать реальные данные о физиологических параметрах пациента. Опросы пациента являются еще одним источником данных. Эти опросы могут предоставить информацию о качестве пациента о качестве жизни, удовлетворенности лечением и многом другом.

Очистка и подготовка данных

Как только данные собираются, их необходимо очистить и подготовить для анализа. Это связано с тем, что данные могут быть неполными, непоследовательными или содержать ошибки. Например, у EHR пациента может быть отсутствующая дата рождения или неправильную дозировку лекарств. Очистка данных включает в себя выявление и исправление этих ошибок.

Подготовка данных также включает в себя преобразование данных в формат, который можно легко проанализировать. Это может включать преобразование текстовых данных в числовые данные или нормализацию данных, чтобы их можно было сравнить с разными пациентами.

Анализ данных

Существуют различные типы методов анализа данных, используемых в здравоохранении. Описательный анализ используется для суммирования и описания данных. Например, его можно использовать для расчета среднего возраста пациентов в больнице или наиболее распространенных заболеваний.

Прогнозирующий анализ используется для прогнозирования будущих событий. Как я упоминал ранее, его можно использовать для прогнозирования вероятности того, что пациент развивает определенное заболевание. Предписывающий анализ идет еще дальше и дает рекомендации о том, какие действия следует предпринять. Например, он может рекомендовать лучший план лечения для пациента на основе их данных.

Проблемы в области аналитики данных здравоохранения

Конфиденциальность и безопасность данных

Одной из самых больших проблем в аналитике данных здравоохранения является защита конфиденциальности пациентов и безопасность данных. Данные пациента очень чувствительны, и любое нарушение может иметь серьезные последствия. Поставщики медицинских услуг должны гарантировать, что у них есть сильные меры безопасности для защиты данных о пациентах.

Это включает в себя использование шифрования для защиты данных как при транспортировке, так и в состоянии покоя, внедрение элементов управления доступа, чтобы гарантировать, что только уполномоченный персонал может получить доступ к данным пациентов, и регулярный аудит своих систем для уязвимостей безопасности.

Интеграция данных

Данные здравоохранения поступают из нескольких источников, и интеграция этих данных может быть проблемой. Различные системы могут использовать разные форматы данных и стандарты. Например, система EHR может использовать другую систему кодирования, чем медицинское устройство. Это затрудняет объединение и анализ данных.

Чтобы преодолеть эту проблему, поставщики медицинских услуг должны принять общие стандарты данных и использовать инструменты интеграции данных. Эти инструменты могут помочь в картировании и преобразовании данных из разных источников, чтобы их можно было интегрировать и проанализировать.

Отсутствие квалифицированных специалистов

Существует нехватка профессионалов, которые обладают опытом в аналитике данных здравоохранения. Анализ данных здравоохранения требует сочетания навыков в науке о данных, статистике и здравоохранении. Поставщики медицинских услуг должны инвестировать в обучение своих сотрудников или нанимать специалистов с правильными навыками.

Наша роль в качестве поставщика данных

Как поставщик данных, мы играем решающую роль в экосистеме анализа данных здравоохранения. Мы собираем, очищаем и готовим данные из различных источников, чтобы их можно было легко проанализировать. Мы тесно сотрудничаем с поставщиками медицинских услуг, исследователями и страховыми компаниями, чтобы понять их потребности данных.

Мы гарантируем, что данные, которые мы предоставляем, являются точными, полными и безопасными. Мы используем новейшие технологии безопасности данных для защиты данных пациентов. Мы также оказываем поддержку в анализе данных, помогая нашим клиентам разобраться в данных и извлекать значимую информацию.

Если вы находитесь в сфере здравоохранения и хотите использовать аналитику данных, мы можем быть вашим партнером. Независимо от того, являетесь ли вы больницей, чтобы улучшить уход за пациентами, исследовательское учреждение, ищущее новые идеи, или страховая компания, стремящаяся сократить расходы, у нас есть данные и опыт, чтобы помочь вам.

Мы предлагаем ряд продуктов и услуг данных. Наши продукты данных включают кураторские наборы данных из разных источников здравоохранения. Наши услуги включают очистку данных, подготовку и анализ. Мы также можем помочь вам в настройке вашей собственной инфраструктуры анализа данных.

Свяжитесь с нами для закупок и переговоров

Если вы заинтересованы в том, чтобы узнать больше о наших продуктах и услугах данных, или если вы хотите начать обсуждение закупок, не стесняйтесь обратиться. Мы здесь, чтобы помочь вам максимально использовать аналитику данных в здравоохранении. Если у вас есть вопросы о наших источниках данных, меры безопасности или цены, мы будем рады им ответить.

Ссылки

• Wang, Y. & Sun, X. (2019). Аналитика больших данных в здравоохранении: комплексный обзор литературы. Journal of Healthcare Informatics Research, 3 (2), 131 - 147.
• Raghupathi, W. & Raghupathi, V. (2014). Аналитика больших данных в здравоохранении: обещание и потенциал. Здоровья Информационная наука и системы, 2 (1), 3.