Znaczenie analizy danych dotyczących opieki zdrowotnej
Opieka w świecie wielkich zbiorów danych (big data)
Przegląd informacji o analizie danych dotyczących opieki zdrowotnej
Poparte danymi spostrzeżenia, które mogą poprawić opiekę nad pacjentem
Sektor opieki zdrowotnej przechodzi wiele rewolucyjnych zmian, takich jak wdrażanie nowych systemów i procesów elektronicznej dokumentacji medycznej, a tempo tych przemian będzie prawdopodobnie coraz szybsze. Starsze podejścia do świadczenia opieki są szybko wypierane z rynku i instytucje służby zdrowia będą musiały usprawnić zarządzanie danymi medycznymi, by móc korzystać z nowych, potencjalnie przełomowych rozwiązań technologicznych i analitycznych.
Oto niektóre z trendów w wykorzystywaniu wielkich zbiorów danych w służbie zdrowia:
- Odchodzenie od modeli opieki doraźnej i jednorazowej na rzecz podejścia zorientowanego na wartość pomocy
- Powszechniejsze, bardziej wszechstronne wykorzystywanie dużych zbiorów danych dotyczących opieki zdrowotnej
- Solidne analizy, które mogą być pomocne w rozwiązywaniu złożonych problemów zdrowotnych
Uproszczenie systemu gromadzenia i organizowania danych dotyczących opieki zdrowotnej jest pierwszym krokiem, którego wykonanie może przynieść korzyści większości organizacji opieki zdrowotnej. Optymalne wykorzystanie wielkich zbiorów danych w opiece medycznej jest jednak możliwe dopiero wtedy, gdy organizacja wdroży narzędzia, które pozwolą je wydobyć z ogromnej ilości posiadanych danych te najbardziej przydatne. Analiza danych dotyczących opieki zdrowotnej pomaga organizacjom odkrywać w danych istotne spostrzeżenia, które mogą pomóc w identyfikacji nowych sposobów na zapewnianie bardziej wartościowej, skuteczniejszej i lepszej pomocy bez generowania nadmiernych kosztów.
Odpowiedź na rewolucję w opiece zdrowotnej
Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe a analiza danych dotyczących opieki medycznej
Właściwą odpowiedzą na cyfrową transformację służby zdrowia jest podejmowanie działań popartych wiedzą. Pierwszym krokiem jest wdrożenie najlepszych z dostępnych narzędzi. Zasadniczo sztuczna inteligencja (AI) i inne narzędzia automatyzujące mają usprawniać pracę specjalistów i podnosić jej jakość. Rozwiązania takie umożliwiają fachowcom dochodzenie do nowych spostrzeżeń, szybsze prace badawcze i poszerzanie wiedzy.
Platformy AI i uczenia maszynowego są zdolne do wyciągania wniosków, dedukowania i „rozumienia” interakcji w kontaktach z użytkownikami, przez co należą do rozwiązań, nad inwestowaniem w które zastanawiają się najlepsze z organizacji. Systemy te mogą pochłaniać ogromne ilości danych — ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych — a następnie przedstawiać użytkownikowi hipotezy warte rozważania oraz poziom ufności dla każdej informacji i odpowiedzi.
W tym miejscu zaczyna się rola pracowników służby zdrowia. Uzbrojeni w wyniki świadczeniodawcy, pracownicy służby zdrowia lub pomocy społecznej oraz badacze mogą łatwiej zidentyfikować powiązania, korelacje i wzorce w problemach, które próbują rozwiązać.
Analiza predykcyjna generuje wartość
Przekształcanie danych w wartościowe spostrzeżenia
Aby przekształcić dane dotyczące opieki zdrowotnej w wartościowe informacje, organizacja potrzebuje konkretnych informacji o swoich rzeczywistych kosztach, jakości świadczonych usług i adekwatności oferowanej pomocy.
Te informacje mogą ponadto pomóc organizacji we wprowadzeniu pozytywnych zmian, takich jak:
- Przejście od modeli usług opartych na wskaźnikach ilościowych i opłatach naliczanych od świadczenia do systemów opieki zorientowanych na pacjenta i wartość
- Systemy IT dla służby zdrowia przypominające scentralizowaną, skomunikowaną infrastrukturę IT klasy korporacyjnej
- Coraz lepiej skomunikowane urządzenia dzięki bardziej zautomatyzowanej integracji danych
- Połączenie klinicznej i korporacyjnej sieci IT dzięki narzędziom komunikacyjnym do pracy grupowej i czujnikom określającym lokalizację w czasie rzeczywistym
Wnioski wyciągnięte z wartościowych spostrzeżeń można dalej analizować i wykorzystać do zwiększenia wartości pracy wykonywanej w organizacji.
Chmura w służbie zdrowia
75%
Wśród ankietowanych świadczeniodawców 75% respondentów wyraża optymizm i uważa, że chmura może przyczynić się do podejmowania lepszych decyzji w punkcie świadczenia pomocy.
IBM Blockchain dla opieki zdrowotnej
70%
Spośród 205 pytanych przedstawicieli kierownictwa 75% ankietowanych zakłada, że w 2020 roku będzie korzystać z sieci opartych na łańcuchu bloków.
Wdrożenia analizy danych dotyczących opieki zdrowotnej
Motywowanie do uczestnictwa
Gromadzenie danych analitycznych i genomicznych
IBM Watson Health™ ma za pomocą analizy danych genomicznych i innych danych dotyczących opieki zdrowotnej pomagać w identyfikowaniu różnych wariantów leczenia dla pacjentów z konkretnymi mutacjami genetycznymi. Taka strategia zarządzania danymi medycznymi może przyczynić się do postępów w badaniach biomedycznych.
Dążenie do podniesienia wartości i lepszej opieki nad pacjentami
Nastawiony na kompatybilność system wymiany informacji o zdrowiu i danych z elektronicznej dokumentacji medycznej sprawia, że wyniki analiz dotyczących opieki zdrowotnej i stosowne dane można łatwiej przesyłać miedzy różnymi systemami ochrony zdrowia, co usprawnia wykrywanie trendów i współpracę między dostawcami usług medycznych.
Rozwiązania
Rozwiązania Watson Health do analizy danych dotyczących opieki zdrowotnej
Rozwiązania IBM Watson Health umożliwiają tworzenie inteligentniejszych, lepiej skomunikowanych systemów dla służby zdrowia, które pomagają lekarzom w zapewnianiu wyższego poziomu opieki medycznej i ułatwiają dokonywanie trafniejszych wyborów. Rozwiązania IBM dla służby zdrowia nie tylko stanowią inwestycję w badania i innowacje w zakresie technologii służących zdrowiu, ale też pomagają organizacjom w efektywniejszym funkcjonowaniu, prowadzeniu współpracy nad ulepszaniem wyników i znajdowaniu nowych partnerów, by mogły tworzyć trwalsze, spersonalizowane systemy, w których najważniejsza jest wartość.
Unowocześnienie zdrowia publicznego
Rozwiązania pozwalają instytucjom państwowym wydobywać z danych istotne spostrzeżenia, co pomaga zoptymalizować koszty, dostępność, jakość i wyniki w skali populacji.
Optymalizacja kosztów po stronie dostawców
Podejmij działania, by usprawnić kliniczne, operacyjne i finansowe wyniki systemu opieki zdrowotnej.
Wsparcie radiologów w interpretowaniu obrazów
Rozwiązania Watson Health do obrazowania usprawniają pracę i zapewniają wydajność, która od razu przekłada się na wyniki, pomagając lekarzom w przygotowaniu się na przyszłe wyzwania.
Rozwiązania dla sektora biomedycznego
Rozwiązania IBM Watson Health dla sektora biomedycznego dają firmom dostęp do zasobów analitycznych i wiedzy eksperckiej, co pozwala na sprawniejsze i skuteczniejsze opracowywanie nowych metod leczenia.