Большие данные в здравоохранении — это огромные объемы данных, которые постоянно расширяются и не могут быть эффективно сохранены или обработаны с использованием традиционных инструментов. Не только в здравоохранении, но и в различных отраслях также используются большие данные для расширения своих возможностей, улучшения качества обслуживания клиентов и укрепления репутации своего бренда, тем самым способствуя общему росту компании.

Понятие больших данных часто описывается с использованием трех ключевых характеристик, известных как «3 V», придуманных Дугом Лэни в начале 2000-х годов:

• Объем: Большие данные собираются из широкого спектра источников, таких как транзакции, Интернет медицинских вещей (IoMT), промышленное оборудование, видео, изображения, аудио и социальные сети.
• Скорость: Большие данные необходимо обрабатывать оперативно, поскольку предприятия генерируют данные с беспрецедентной скоростью, что обусловлено растущим распространением Интернета вещей (IoT), а для борьбы с высокой скоростью используются такие технологии, как RFID-метки, датчики и интеллектуальные счетчики. данных в режиме реального времени.
• Разнообразие: Большие данные существуют в различных формах: от структурированных данных (таких как имена, даты, адреса, кредитные карты и биржевая информация) до неструктурированных данных (например, имена, даты, адреса, кредитные карты и биржевая информация).такие как текст, медицинские записи, видеофайлы, аудиофайлы и финансовые транзакции. ).

Типы больших данных в здравоохранении

• Структурированные данные: Структурированные данные — это количественные данные в форме чисел и значений, которые можно обрабатывать, хранить и извлекать в фиксированном формате. В секторе здравоохранения структурированные данные включают демографические данные, жизненно важные показатели (например, рост, вес, артериальное давление, уровень глюкозы в крови). Кроме того, различные компоненты данных, такие как коды счетов, рецепты и результаты лабораторных исследований, также считаются структурированными данными. Примечательно, что такая форма данных высокоорганизована, что позволяет эффективно управлять ими, а также легко хранить и извлекать данные из базы данных.
• Неструктурированные данные: Неструктурированные данные — это качественные данные, состоящие из информации, имеющей необъяснимые концептуальные определения, которые невозможно проанализировать с помощью стандартных методов. На их долю приходится большая часть больших данных в здравоохранении, и они включают в себя такую ​​информацию, как медицинские изображения, опросы, чаты и письменные рассказы. Примечательно, что неструктурированные данные нелегко интерпретировать или анализировать с помощью стандартных баз данных или моделей данных.

На рисунке представлен подробный обзор растущих неструктурированных данных здравоохранения.

• Полуструктурированные данные: Полуструктурированные данные представляют собой гибрид структурированных и неструктурированных данных, и их можно легко проанализировать. Он свободно разбит на категории с использованием метатегов. Например, данные здравоохранения, хранящиеся в форматах JSON и XML, а также твиты, организованные с помощью хэштегов.

Управление и хранение больших данных

Управление большими данными — это процесс организации и обработки больших объемов структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных. В различных отраслях заинтересованные стороны внедряют стратегии управления большими данными для эффективного управления экспоненциально растущими потоками данных. Примечательно, что объем этих цифровых данных может в конечном итоге достигать нескольких терабайт или даже петабайт. Таким образом, основная цель управления большими данными — обеспечить высокое качество и доступность огромных объемов информации, генерируемой из множества источников, для бизнес-аналитики и других приложений. Чтобы облегчить хранение и управление большими данными, поставщики услуг предлагают такие решения, как озера данных и хранилища данных. И озера данных, и хранилища данных играют решающую роль в управлении большими данными. Они предлагают предприятиям возможность хранить, управлять и анализировать огромные объемы данных, что позволяет им получать ценную информацию и принимать решения на основе данных. Эти идеи можно использовать для улучшения в различных областях, включая качество обслуживания клиентов, операционную эффективность и стратегическое планирование. В следующей таблице показана разница между озером данных и хранилищем данных.

Аналитика больших данных в здравоохранении

Аналитика больших данных играет решающую роль в секторе здравоохранения, помогая организациям анализировать и выявлять тенденции и закономерности в больших объемах данных. Этот анализ может сыграть важную роль в улучшении результатов лечения пациентов и оптимизации распределения ресурсов. В сфере здравоохранения существует четыре типа анализа больших данных, которые кратко описаны ниже:

Описательная аналитика: Описательная аналитика анализирует данные и прошлые события для получения ценной информации. Технологии и инструменты больших данных позволяют пользователям извлекать и восстанавливать данные, что помогает проанализировать проблему и предотвратить ее возникновение в будущем.

Диагностическая аналитика: Диагностическая аналитика расширяет возможности описательной аналитики, используя данные для выявления корреляций между переменными и определения причин наблюдаемых закономерностей и тенденций, предоставляя ценную информацию для организаций здравоохранения.

Прогнозная аналитика: Диагностическая аналитика продвигает анализ на шаг дальше, используя данные для выявления основных причин тенденций и корреляций между переменными. Он основан на описательной аналитике для выявления причин наблюдаемых закономерностей и тенденций, предоставляя ценную информацию для организаций здравоохранения.

Предписывающая аналитика: Предписывающая аналитика — это передовой метод анализа данных, который включает создание сложных моделей путем интеграции нескольких источников данных и использования машинного обучения для принятия оптимальных решений на основе данных.

Применение больших данных в здравоохранении

За последние несколько лет из-за больших объемов данных, генерируемых в сфере здравоохранения, популярность инструментов и технологий анализа больших данных/больших данных в здравоохранении возросла в геометрической прогрессии. Большие данные в здравоохранении превращают эти проблемы в возможности предоставления персонализированной помощи пациентам, используя огромные объемы существующих данных. Большие данные могут использоваться в различных отраслях здравоохранения.

Управление здоровьем населения: Управление здоровьем населения является важнейшим аспектом улучшения здоровья населения, и анализ данных может сыграть жизненно важную роль в этом процессе. Используя анализ данных, поставщики медицинских услуг могут собирать демографические и клинические данные из различных источников, чтобы выявлять группы населения, нуждающиеся в помощи, измерять предоставляемую помощь и оказывать помощь нужным людям.

Управление электронными медицинскими картами (ЭМК): Одним из ключевых приложений анализа больших данных в управлении EHR является прогнозная аналитика. Используя эту технологию, поставщики медицинских услуг могут выявлять закономерности и тенденции в данных пациентов, что позволяет им прогнозировать вероятность возникновения конкретных заболеваний или состояний. Такое раннее выявление и вмешательство могут привести к улучшению показателей здоровья пациентов.

Руководство больницы: Больницы могут использовать анализ больших данных для улучшения результатов лечения пациентов, снижения затрат и повышения общего качества медицинской помощи. Стоит отметить, что больницы генерируют огромные объемы данных из различных источников, включая медицинские карты пациентов, больничные записи и результаты медицинских осмотров. Анализируя эти данные, организации здравоохранения могут выявлять закономерности и тенденции, прогнозировать результаты лечения пациентов и разрабатывать персонализированные планы лечения.

Фармацевтические исследования: Аналитика больших данных может применяться в различных областях фармацевтических исследований, включая открытие и разработку лекарств, прецизионную медицину, оптимизацию клинических испытаний, фармаконадзор и безопасность лекарств, оптимизацию цепочки поставок, а также мониторинг и надзор в реальном времени. Анализируя большие наборы данных из различных источников, таких как клинические испытания, генетические данные и электронные медицинские записи, анализ больших данных может помочь выявить новых потенциальных кандидатов на лекарства, ускорить процесс открытия лекарств и привести к разработке более эффективных и целевых лекарств.

Телемедицина и телездравоохранение: Благодаря удаленному мониторингу пациентов медицинские работники могут получить доступ к информации о состоянии здоровья пациентов в режиме реального времени, что позволяет раннее выявление потенциальных проблем и своевременное вмешательство. Анализ больших объемов данных о пациентах, в том числе электронных медицинских карт и медицинских изображений, позволяет медицинским работникам выявлять закономерности, тенденции и корреляции, что приводит к более точному диагнозу, персонализированным планам лечения и улучшению результатов лечения пациентов.

Управление цепочками поставок: Интеграция аналитики больших данных в управление цепочками поставок в сфере здравоохранения может принести значительную пользу медицинским организациям, позволяя им собирать, хранить, анализировать и обрабатывать огромные объемы данных, что приведет к более обоснованным процессам принятия решений. Аналитику больших данных можно использовать для оптимизации цепочки поставок, предоставляя ценную информацию о штатном расписании, управлении запасами и прогнозировании спроса.

Заключение

В связи с растущей популярностью больших данных в сфере здравоохранения, большие данные оказывают огромное влияние на размер рынка здравоохранения. Аналитика больших данных используется не только на рынке здравоохранения, но также в различных секторах для роста организации и прогнозирования будущих тенденций с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта. Более того, большие данные также оказали значительное влияние на финансовый сектор. Большие данные в сфере здравоохранения имеют ряд преимуществ, а интеграция алгоритмов прогнозной аналитики и машинного обучения с большими данными может обеспечить раннее выявление заболеваний, составление персонализированных планов лечения и точную медицину.

Подробную информацию об этой области можно найти в нашем отчете о больших данных на рынке здравоохранения.

Биография автора

Джайита — старший бизнес-аналитик, ценный член команды Roots Analysis с 2021 года. Она имеет степень бакалавра фармацевтических наук в престижном институте, что дало ей сильную академическую подготовку. Благодаря своему стремлению оставаться на переднем крае здравоохранения и биологических наук, она способна эффективно анализировать сложные наборы данных и предоставлять полезную информацию.
За свою карьеру Джайита участвовала в написании более шести отчетов об исследованиях рынка синдикатов, охватывающих широкий спектр актуальных областей. Некоторые из областей, над которыми она работала, включают дизайн и разработку белков, метаболомические услуги, технологии и услуги повышения биодоступности, производство плазмидной ДНК, ингибиторы NAMPT и анализ больших данных в сфере здравоохранения. В дополнение к своему опыту в области исследований рынка, Джайита также продемонстрировала свою финансовую хватку, участвуя в ряде проектов для инвесторов, посвященных интригующей области РНК-терапии. Этот проект подчеркивает ее способность ориентироваться на сложном пересечении науки и финансов.