Обзор решений для анализа данных здравоохранения

Выводы, опирающиеся на факты, повышают эффективность лечения

Отрасль здравоохранения сейчас переживает целый ряд коренных перемен, например внедрение новых систем электронного учета здоровья (EHR) и связанных с ними процессов, а темп этих перемен только ускоряется. Старые подходы к медицинской помощи быстро отживают свое: теперь организациям здравоохранения нужны более эффективные системы управления медицинскими данными, чтобы обратить себе на пользу новые, прорывные тенденции в технологиях и аналитике.

В ходе попыток применения больших данных в здравоохранении наблюдаются следующие тенденции:

  • Переход от неотложной и эпизодической медицинской помощи к ценностно-ориентированному лечению
  • Расширение возможностей использования крупных баз медицинских данных
  • Мощная аналитика, способная помочь в решении сложных проблем здравоохранения
     

Для большинства организаций здравоохранения упрощение сбора и организации медицинских данных — это уже ценный первый шаг. Но для получения максимальной отдачи от больших данных им очень помогли бы инструменты, способные выделить из этого вороха информации что-то действительно полезное. Аналитика медицинских данных помогает организациям находить в своих данных перспективные идеи, которые могут помочь работать эффективнее и предоставлять более качественную и доступную медицинскую помощь.

Врач сидит с планшетом и смеется

Реакция на переворот в здравоохранении

ИИ и машинное обучение в аналитике данных здравоохранения

Самой правильной реакцией на цифровую трансформацию в здравоохранении будет детальное изучение этой сферы. Для начала следует подобрать для себя лучшие из доступных инструментов. В большинстве случаев искусственный интеллект (ИИ) и другие инструменты автоматизации отлично дополняют работу профессионалов и расширяют их возможности. Благодаря им специалисты получают новые идеи, ускоряют исследования и расширяют свои знания.

Живой интерес ведущих организаций сейчас вызывают платформы ИИ и машинного обучения, умеющие «размышлять», анализировать и «понимать» действия пользователей. Эти системы способны воспринимать колоссальные объемы структурированных и неструктурированных данных, обрабатывать их и выдавать пользователю гипотезы, которым уже присвоен определенный уровень достоверности. 
Дальше процесс переходит в руки медиков. Вооружившись результатами, медики, исследователи и сотрудники служб социального обеспечения смогут гораздо быстрее найти связи, закономерности и шаблоны в контексте задачи, над которой они работают.

Женщина показывает людям графики

Польза и важность прогнозной аналитики

Превращение данных в знания, имеющие ценность

Чтобы превратить данные здравоохранения в действенные идеи, организациям потребуется предметная информация об их фактических расходах, о качестве оказываемых ими услуг и их реальной востребованности.

Эта информация могла бы также помочь развить следующие положительные тенденции:

  • В сфере медицинских услуг идет переход от количественных платных моделей к ориентированным на пациента системам ухода с упором на качество и эффективность
  • ИТ медицинского назначения постепенно превращаются в централизованную и целостную корпоративную ИТ-инфраструктуру
  • Медицинские приборы становятся более взаимосвязанными за счет увеличения автоматической интеграции данных
  • Инструменты для совместной работы и устройства определения местоположения в реальном времени объединяют медицинские и деловые ИТ-сети

 

Полученные результаты анализа можно постоянно изучать и использовать для повышения эффективности работы организации.

 

Облако в здравоохранении

75%

Семьдесят пять процентов опрошенных медицинских организаций оптимистично полагают, что облако поможет улучшить качество решений, связанных с медицинской помощью.

Блокчейн в здравоохранении

70%

Семьдесят процентов из 205 опрошенных руководителей отметили, что в 2020 году планируют присоединиться к блокчейн-сетям.

Примеры внедрения аналитики данных в здравоохранении

Мотивация к участию

Сбор аналитических данных и геномных данных

IBM Watson Health™ пытается помочь подобрать варианты лечения для пациентов с особыми генетическими мутациями, используя геномные данные и другие данные медицинской аналитики. Такой способ управления медицинскими данными может помочь продвинуть биомедицинские исследования.

Переход к более эффективной деятельности и лечению

Средства обмена медицинской информацией (HIE), нацеленные на обеспечение взаимодействия, облегчают передачу информации, хранящейся в системах EHR, а также аналитических и других актуальных данных по системе здравоохранения, а также упрощают сотрудничество и выявление тенденций для медицинских организаций.

Решения

Решения Watson Health для аналитики здравоохранения

Решения IBM Watson Health позволяют сформировать более разумную, целостную систему здравоохранения, помогающую врачам эффективнее лечить пациентов, а населению — принимать более здоровые решения. В дополнение к инвестициям компании в исследование и модернизацию медицинских технологий решения IBM для здравоохранения помогают организациям эффективнее работать, качественнее сотрудничать и объединяться с новыми партнерами для создания более устойчивой и персонализированной системы с упором на качество.

 

Модернизация государственного здравоохранения

Решения позволяют государственным учреждениям извлекать полезные знания из данных, чтобы снижать расходы, повышать доступность, качество и эффективность медицинской помощи для населения.

Помощь поставщикам услуг в снижении расходов

Примите меры по улучшению клинической, операционной и финансовой производительности вашей системы здравоохранения.

Помощь радиологам в интерпретации снимков

Решения Watson Health для визуализации предприятий расширяют возможности и повышают эффективность рабочих процессов не только на текущий момент, но и на перспективу.

 

Запуск решений для сферы естественных наук

Решения IBM Watson Health для естественных наук предоставляют компаниям знания и аналитические средства для разработки более эффективных и рациональных планов лечения.

Ресурсы