大數據分析對醫療保健的影響
從收集患者記錄和提供福利到管理醫院的績效,醫療保健領域的大數據正在為行業帶來更好的變革。
大數據分析的應用在各個行業都可以看到。它使企業能夠理解大量的數據集并獲得深刻的見解,從而能夠經濟高效地提高企業的績效。醫療保健就是這樣一個行業。醫療保健領域的大數據使醫院能夠分析、控制和利用數據,對于傳統或過時的技術來說,這些數據過于龐大和復雜。
隨著人口的增長,普通人的壽命也在增加。這凸顯了醫療保健專業人員需要快速應對影響患者健康的挑戰。醫療保健分析能夠最大限度地降低治療和可預防疾病的成本,并提高整體生活質量。通過使用大數據,醫療從業人員能夠收集大量數據,并從得出的見解中得出最佳策略。
要改善患者的生活,為醫療保健的發展鋪平道路,就需要對收集到的數據進行廣泛的分析和細致的測量。然后用同樣的方法來創建可操作的見解。它可以成為醫療保健專業人員和利益相關者開發改進的重要信息來源。
大數據在醫療保健領域的使用案例
在醫療保健中使用大數據分析提供報告,使專業人員能夠在為時已晚之前預測并加快解決問題的過程。醫療保健中的大數據提供了更多好處,例如:
1.實時警報
提供的關鍵功能之一是實時警報。它指導醫生為病人開處方。臨床決策支持是一款軟件,它可以在現場分析醫療數據。另一種低成本的方法是利用可穿戴設備。這些設備收集用戶的數據,并不斷將數據輸入云。這降低了醫生必須親自來幫助患者的成本。
2.通過患者預測改善人員配置
輪班經理面臨的一個挑戰是決定每班保留多少員工人數。如果人數少,可能會導致員工和患者的健康死亡,但如果員工多,則勞動力成本增加。
大數據可以幫助提供解決方案,通過使用來自各種不同來源的數據,計算每小時和每天在每個設施預計的患者數量預測。通過檢查數據,工作人員可以找出錄取率的模式。然后可以使用機器學習算法來找到未來入學趨勢的最準確預測。
3.使用電子健康記錄
大數據在醫療保健中應用最廣泛的應用之一是記錄。每個人都有一個關于他們的病史、人口統計、過敏原等的數字記錄。
這些記錄得到保護和共享,可供私營和公共部門使用。所有的數字記錄都有一個可修改的文件,基本上允許醫生隨著時間的推移進行更改,而而無需數據復制和文書工作。
電子病歷還可以通知或提醒患者何時需要做實驗室檢查,或通過跟蹤處方檢查患者是否遵守醫囑。由于電子健康記錄的廣泛使用,預計2022年全球電子健康記錄市場將達到267.8億美元。
4.避免不必要的急診室就診
有時,由于缺乏適當的后勤保障,病人可能會被送到急診室。為了防止這些情況,醫院應該使用預管理。它是用于護理管理的工具,集成了來自相關醫療合作伙伴的信息。
它旨在減少可避免的醫院就診和再次入院,提高現有護理管理資源的有效性,提高整體護理質量。它是定位和密切關注高危患者的重要工具。它為專業人員提供指導,幫助他們制定所需的策略,并通過實時警報減少不必要的急診就診。
5.促進培訓與發展
在醫療保健行業,每一位工作人員都應該具備增強的軟技能,這是最基本的。為了保持最佳和高效的員工隊伍,必須不斷學習和發展。醫療數據分析將有助于跟蹤所有各級員工的表現,并跟蹤培訓數據。
醫療保健領域的大數據分析將提供一份詳細的報告,說明哪些人在培訓中缺乏和需要改進。擁有一支訓練有素的員工隊伍不僅可以提高機構的績效,還可以挽救更多的生命。
6.監測高級風險和疾病控制
通過對癥狀、藥物類型、過敏原、就診頻率等方面的深入了解,大數據使醫療機構能夠提供精確的預防性護理,從而減少住院人數。這不僅會因患者的內部護理而減少支出,而且會確保為更需要的患者保留可用的資源和空間。在醫療保健領域使用大數據對于降低高危患者的住院威脅非常重要。
7.防止人為錯誤
為了快速防止人為錯誤或欺詐,醫療機構利用大數據和預測來識別任何異常。專家和專業人士能夠通過分析以前處方中的大量模式,在處方發生之前發現任何錯誤。
這同樣適用于預測試驗、劑量和其他程序。這使護理人員和所有其他醫療從業人員對技術產生信任,以幫助他們做出決策。它進一步節省了大量資金,同時為患者提供了最大的護理。
8.改善供應鏈管理
分散的或糟糕的供應鏈會對醫療保健的其他部門造成重大阻礙。從長遠來看,患者會受到影響,財務狀況也會受到影響。預測和描述分析模型可以改善決策,優化訂購過程,談判價格和減少供應變化的決策。這將為患者順利、高效地提供所需的生命體征,并盡可能減少延誤。
醫療保健是最重要的行業之一,因為它直接關系到生命的保護。在醫療保健中融入大數據等技術可以提供革命性的解決方案,為從人體工程學角度拯救生命鋪平道路。
它允許對疾病進行早期檢測和可操作的解決方案,同時簡化設施以實現更安全、更準確、更快捷的護理和處方。通過了解患者的數字健康記錄等海量數據,醫療保健領域的大數據可以深入了解入院率、就診頻率、健康追蹤、處方、過敏原等信息。這有助于做出準確的決策,并為患者提供更好的護理。