在医疗保健领域采用数据科学的优势

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by Alexander Gerasimov - CTO @ CodeIT

在医疗保健领域采用数据科学的优势

利用大数据满足医疗保健需求的数据科学以及宝贵的业务见解的提取极大地改变了医疗行业,并带来了护理效率和个性化方面的革命性结果。

根据Global Market Insights的数据,到2025年,医疗保健分析市场规模预计将增长12.6%,而规范性分析行业的扩张水平最高,将达到15.8%,而在临床最终用途细分市场中则为13.2% 。

对医疗数据库的访问推动数据的部署,使人们有可能从占医疗保健预算最大份额的疾病治疗,转向大量可提前预防的疾病。

大数据的好处

医疗数据是获取有价值的见解和减少浪费的强大资源。在与医疗保健和大流行病挑战过多相关的新现实的背景下,大数据可以帮助医疗保健提供者检测与健康相关的模式,从而将大量数据转化为对医学和医疗行业至关重要的可行信息。

通过应用数据科学,除了可以使患者获得更好的医疗服务经验之外,对医疗领域实施大数据感兴趣的利益相关者还包括医疗提供商、医疗技术行业、制药和医疗保险机构。

在医疗保健中使用大数据的多种好处中,以下是最重要的:

  1. 在医疗保健领域实施数据科学可以创建全面的患者资料。

  2. 可以立即识别治疗结果的模式

  3. 增强患者满意度

  4. 简化医院的管理工作流程

  5. 通过提高护理效率来优化医疗程序

  6. 使医疗行业更具成本效益。

总体而言,医疗保健中的数据分析可确保以高度个性化的方式为客户提供服务并处理单个患者模式,从而可以数字化地绘制其健康史和健康过程轨迹,这意味着多种共享选择,广泛的诊断能力以及更深层次的患者参与医疗决策。

此外,数据分析有助于提高医疗保健部门的生产率,因为它使医疗行业能够以较低的成本快速处理大量现有(和预期)医疗数据,从而保持高质量的服务。

尽管欧洲对医疗保健分析的应用有所限制,但由COVID-19引起的大流行迫使当局重新考虑了先前施加的限制,并为医疗保健(尤其是预测性和规范性)分析计划开了绿灯。

大数据挑战

由于健康数据的敏感性,其分散的性质,数据库的庞大性和复杂性以及隐私保护技术的特殊重要性,医疗保健中的数据科学可能会面临某些挑战。

特别是,在医疗保健中处理和分析大数据的挑战可能会限制市场增长,主要涉及:

  1. 具有相关专业知识的IT专业人员的短缺

  2. 数据完整性问题

  3. 确保数据安全。

此外,医疗行业法规的复杂性和缺乏统一的程序可能会阻碍医疗提供商广泛应用数据分析,并阻碍健康数据分析市场的增长。

数据科学应用

医疗保健中的数据科学可确保实时了解患者概况,因为它可以处理临床信息,包括患者人口统计学、诊断、用药、程序、实验室结果以及其他临床注释。

医疗保健组织中可用的大量医学数据为成功完成多个数据科学项目提供了机会:在示例性应用中,最出色的属于实际临床环境。

许多开拓性组织(如Cerner Corporation,International Business Machines Corporation,MedeAnalytics,Oracle Corporation等)在临床环境内部和外部生成用例,以显示在医疗保健领域进一步探索数据科学及其积极变革的潜力。

他们在可穿戴设备市场上取得了突破(它们涵盖了健身、运动、身体活动、步数、步行、跑步、游泳、能量消耗等各个领域),以及需要实施高级分析功能的诊断工具模型。

通常,不完整的数据科学应用包括以下领域:

医学影像

在这种特殊情况下,计算机会表现出自我学习的能力,以解释MRI、X射线、乳腺摄影以识别数据中的模式并发现肿瘤或任何器官异常。

基因组学

在这种情况下,通过分析和解释的数据处理工具有助于了解下一代测序实验中的数据。

新药上市

制药公司使用数据科学,通过分析从制造代理商到最终用途消费者的运营渠道,来进行财务预测和新药的潜在市场影响。

预测分析目的

通过从数据中提取可交付成果,医疗行业将其用于预测趋势和行为模式,以增强医疗保健客户的体验并基于统计方法计算出医疗结果的概率。

监控病人健康

通过存储患者的数字健康相关信息,医疗保健提供者可以提高医疗保健交付系统的生产力。此外,数据分析用于实时监控健康参数,包括血压、体温和心率。

追踪健康状况

数据科学可以提供对健康状况的持续准确跟踪,并标记患者容易发生的潜在病例。例如,数据科学被证明是协助糖尿病患者追踪进餐、身体活动区域和血糖水平的宝贵资产。

提供虚拟协助

利用数据科学提供的综合平台,可以为患者提供通过在应用程序搜索栏中输入相应症状来识别疾病的方法。虚拟助手将立即识别病情并提出选择可能的健康解决方案。

数据科学访问

医疗保健中对大数据和数据科学的访问对医学实践产生了积极影响,医务人员的能力不断增强,可以应用数据驱动的决策,在治疗患者时采取个性化方法并根据患者资料即时检查实时数据用于提供高质量的医疗保健。

它使我们对预测数据科学的光明前景充满信心,并有信心进一步发展与数据科学应用市场扩展相关的医疗综合分析工具。

除了提供新级别的数据完整性和互操作性之外,它们还可以成功解决各种问题,如疾病预防、症状、监测健康状况、剂量计算和药品等问题。(编译/蒙光伟)

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编辑:N来源:千家网

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