Koska päivittäin luotu tietomäärä on suuri, Big Data on viime vuosina tullut trendikäs aihe. Useilla toimialoilla on 4 perusperiaatteella integroitu onnistuneesti ja luotu arvosta suurista tietomäärityksistä. Pohjimmiltaan, suuret tiedot auttavat organisaatioita tuottavammiksi, tehokkaammiksi ja vähentävät kustannuksia. Kuten monet muutkin teollisuudenalat, terveydenhuolto on sopeutunut tietojen analysointiin paitsi taloudellisten tuottotavoitteidensa lisäksi myös potilaiden elämänlaadun parantamiseksi.

Terveydenhuollon jätteiden vähentäminen

Läpinäkyvyyden puutteen vuoksi suurin osa terveydenhuoltomenoista Yhdysvalloissa on arvosteltu tuhlaavaksi. Arviolta 2 2000000000000 euroa käytetään terveydenhoitoon, jopa 1 dollariin. 2 biljoonaa voidaan pitää ylimääräisenä. Kustannusten väärinkäytösten vuoksi puolustava lääketiede on johtava terveydenhuollon kustannustehokkuuden hallintaan. Suuri tietovaihto perustuu siihen, että terveydenhuollon päätökset voivat perustua tietojen analysointiin eikä lääkärin kliiniseen arviointiin.

Kustannusvaikutusten lisäksi tietojen analysointi luo arvoa yhdistämällä potilastietoja. Ymmärtäminen mahdollisimman pitkään potilaan elämässä voi auttaa ehkäisemään sairauksia tai parantamaan sairauksia jo varhaisessa vaiheessa. Laajentuneilla vaikutuksilla terveydenhuollon tarjoajille suuret tiedot muuttavat myös lääketeollisuutta. (Katso myös, Terveydenhoito, joka ei toimi .)

Kustannusvaikutukset

Kun terveydenhuollon kustannukset nousevat edelleen, arvioidaan, että vuoteen 2021 mennessä terveydenhoitomenot USA: ssa saisivat 4 dollaria. 8 miljardia ja lähes 20 prosenttia BKT: stä. Kun terveydenhuollon kustannukset henkeä kohden laskivat 8000 dollaria, ei ole ollut pitkän aikavälin terveydellisiä etuja, jotka liittyvät tällaisiin korkeisiin kustannuksiin. Kun liikalihavuus jatkuu ruttoa USA: ssa, elinajanodote on laskenut 1,5 vuodessa OECD: n keskiarvosta. Suurten tietojen ja analyysien integrointi ei voi pidentää elinajanodotetta. Toisaalta on paljon taloudellisia hyötyjä kustannusten pienentämiseksi.

Kun potilas ja kliiniset tietueet kasvavat edelleen, parannettu tiedonhallinta on vähentänyt ylimääräistä tietoa. Potilastietojen luottamuksellisuuden vuoksi puhdistustiedot oli vaikea toteuttaa aikaisemmin. Kustannuslaitokset 1. 5 miljoonaa vuodessa, kaksoiskappaleet voidaan nyt tehokkaasti poistaa innovatiivisten sähköisten lääketieteellisten (EMR) järjestelmien avulla. Vastaavasti puolustava lääketieteet lisäävät edelleen kustannuksia, sillä 20 prosenttia radiologisista testeistä on kaksoiskappaleita ja jätteitä noin 20 miljardia dollaria vuodessa.

Suuret tiedot eivät ainoastaan ​​poista duplikaattien kustannuksia, mutta ennustavat analyysit voivat tehokkaammin tunnistaa ennenaikaiset hoidot potilaan historiassa, estää tulevat lääketieteelliset episodit ja välttää tulevat takaisinotot.Nykyisin ehkäisevät sairaudet, kuten tupakointi ja liikalihavuus, ovat maailmanlaajuisesti 200 miljardia dollaria. Yhdistämällä suuria tietoja palveluntarjoajat voivat sisällyttää perhehistorian ja nykyiset olosuhteet tehokkaampaan ennaltaehkäisevään hoitoon. Tämän tuloksena raportoidaan, että tämä voisi vähentää terveydenhuollon kokonaiskustannuksia yli 38 miljardilla dollarilla.

Kaiken kaikkiaan sairauden ennaltaehkäisyn, takaisinottokyvyn vähentämisen, parempien potilastulosten, tietojen avoimuuden ja T & K-toiminnan nopeuttamisen vuoksi terveydenhuollon suuren tietovaihdon odotetaan vähentävän USA: n menoja 300 ja 450 miljardin dollarin välillä. . Potilaan vaikutukset

Suurien taloudellisten vaikutusten lisäksi terveydenhuollon organisaatioiden analyysien odotetaan parantavan terveydenhuollon laatua ja tehokkuutta. (Lisätietoja:

Miten neuvonantaja voi auttaa vähentämään terveydenhuollon kustannuksia? säädetty. Perinteisesti lääkärit ja terveydenhuollon palveluntarjoajat käyttivät palvelumaksua. Tämä menetelmä maksaa ammattilaisen harjoittelua jokaiselle suoritetulle palvelulle, kuten testeille ja toimistotieteille.

Mikä tekee suurista tiedoista houkuttelevan terveydenhuoltoon, on ennakoivan analyysin käyttö. Ennakoiva analyysi erottaa olemassa olevien tietojoukkojen tietoja tulevien mallien ja trendien määrittämiseksi. Jos tietyt potilastiedot sijaitsevat yhdessä tietokannassa, algoritmit voivat luoda yksilöllisiä terveyskokemuksia. Uusien tietojen ja tekniikan kehittymisen seurauksena terveydenhuollon analytiikka kannustaa potilaita jatkamaan aktiivisia elämäntapoja, valitsemaan korkeasti arvioidut palveluntarjoajat ja seuraamaan datan ohjaamia tuloksia kliinisen arvioinnin sijaan.

T & K-lääkkeet

Kliinisen terveydenhuollon ulkopuolella datan kasvu tarjoaa mahdollisuuksia kehittää tehokkaasti uusia lääkkeitä. Tietojen tehokas integraatio tuo lääkeyhtiölle mahdollisuuden maksimoida tekniikan kehityksen edut. Ennustavan mallinnuksen avulla teknologia yhdistää biologiset ja kliiniset tiedot potentiaalisten potilaiden tunnistamiseen lääketutkimuksissa. Koska 300 miljardia dollaria vuodessa teollisuus, globaalilääkkeet käyttävät vuosittain miljoonia dollareita uusien lääkkeiden kehittämiseen.

Ajo-osuustyö, voitto varmistaa, että huumeidenkehityksellä on korkein tuotto yhtiön investoinneille. Kehittyneiden algoritmien avulla kliinisten tutkimusten reaaliaikainen seuranta voi tehokkaasti lyhentää uusien lääkkeiden kehityksen ja julkisen käytön välistä aikaa. Tuotekehityksen ja julkaisun välisen prosessin nopeuttaminen tarjoaa lääkeyhtiöille kilpailuetua tuoton maksimoimiseksi. . Valtion tuet

Terveydenhuollon alalla kannustimien tarjoaminen valtion rahoittamilla aloitteilla pyrkii lisäämään tietojen avoimuutta ja myönteisiä potilastuloksia. Vuonna 2009 Yhdysvallat käynnisti avoimen hallitusdirektiivin, jolla pyritään luomaan läpinäkyvyys valtion sponsoroiduilla tietojoukkoilla. Samoin Terveysalan tietotekniikan taloudellinen ja kliininen terveys (HITECH) Act vuonna 2009 myönnetty tuki jopa 36 dollaria. 5 miljardin euron menot luomaan valtakunnallinen sähköisen terveydenhuollon tietojärjestelmä.

Arvioitujen maksujen odotetaan johtavan EMR-järjestelmien käyttöönottoon 70-90 prosenttiin kaikista palveluntarjoajista vuoteen 2019 mennessä. Kliiniset tiedot ovat avoimia ja yleisesti käytössä kaikkien terveydenhuollon tarjoajien kesken, minkä ansiosta teollisuus voi tehokkaasti toteuttaa analyysejä.

Digitaalisen terveyden seuranta

Teknologian kehitys on lisännyt ennaltaehkäiseviä toimenpiteitä, joita yksilöt voivat toteuttaa. Kuntotarkkailijat seuraavat monia tärkeitä tekijöitä terveydelle, mukaan lukien; tehdyt toimenpiteet, nukkumiskierto ja syke. Tekniikka kertoo useista tekijöistä ja tarvittaessa kannustaa yksilöä tekemään enemmän liikuntaa. Tiedot tallennetaan ja analysoidaan seurantaohjelmalla, ja niitä voi käyttää älypuhelinsovelluksella tai yritysten verkkosivujen kautta.

Näiden tietojen perusteella henkilöt voivat tehdä ennaltaehkäiseviä päätöksiä terveydentilan parantamiseksi ja vähemmän lääkärikäyntiä. Virtausvaatetusteollisuuden lisäksi online-terveyslähteet kuten

WebMD (WBMD) käyttävät algoritmeja yksilöllisten terveyssuositusten tarjoamiseksi. Kuten Netflix (NFLX NFLXNetflix Inc200. 13 + 0. 06% luotu Highstock 4. 2. 6 ) elokuva-suosituksen potilaat syöttävät oireita WebMD: n alustalle, joka tuottaa luettelo mahdollisista terveysongelmista. Bottom Line

Koska terveydenhuollon teollisuus käyttää yleisesti suuria tietoja ja analyysejä, on valtava potentiaali positiiviselle muutokselle. Tällä hetkellä suuri tietomurto on kasvanut rahoituksessa, markkinoinnissa ja urheilussa terveydenhuollon takana. USA: n terveydenhuollon kasvavien kustannusten vuoksi monet amerikkalaiset tutustuivat teollisuuteen heikentävän taloutta. Tehokkaammilla T & K -toiminnoilla lääkkeiden, positiivisten potilaiden tulosten, tietojen avoimuuden ja ennaltaehkäisevien sairauksien menetelmien mahdollisuutena analytiikan odotetaan säästävän Yhdysvaltain talous miljardeja dollareita.