Her geçen gün çok büyük miktarda verinin verildiği göz önüne alındığında, Big Data son birkaç yıldır popüler bir konudur. 4 temel prensibe dayanan birçok sanayi büyük veri analizinden başarıyla entegre olmuş ve değer yaratmıştır. Temel olarak, büyük veriler organizasyonların daha üretken, verimli olmasını ve maliyetleri düşürmesine yardımcı olur. Sağlık pek çok diğer sanayi gibi, yalnızca finansal getirileri için değil, aynı zamanda hastaların yaşam kalitesini iyileştirmek için veri analoğuna adapte edilmiştir.

Sağlık Atıklarının Azaltılması

ABD'de sağlık harcamalarının büyük bir kısmı şeffaflığın olmaması nedeniyle harcanmış olarak eleştirilmiştir. Sağlık hizmetinde harcanan 2 trilyon dolara, 1 dolara kadar çıkacağı tahmin edilmektedir. 2 trilyon fazla olarak kabul edilebilir. Maliyetsiz malpraktis giysilerinin bir sonucu olarak, savunma tıbbı sağlık bakımında verimsiz maliyet kontrolüne lider katkıda bulunur. Büyük veri devrimini temel alarak, sağlık kararları doktorun klinik kararı yerine veri analizine dayanabilir.

Maliyet etkilerinin yanı sıra, veri analizi, hasta bilgilerini bir araya getirerek değer yaratır. Hastanın hayatında mümkün olduğunca erken anlamak, hastalıkları önlemeye veya hastalıkların erken evrelerinde tedavülmesine yardımcı olabilir. Sağlık hizmeti sunucularına yaygın etkileri olan büyük veriler, ilaç endüstrisini de değiştirecek. (Ayrıca bkz. Çalışmayan İşaret Tedavileri .

Maliyet Etkileri

Sağlık giderleri artmaya devam ederken, 2021'de ABD'de sağlık harcamalarının 4 $ 'a ulaşması bekleniyor. 8 milyar ve GSYİH'nın yaklaşık yüzde 20'si. Kişi başı sağlık harcamaları 8000 doları aştığından, yüksek maliyetlerle ilişkili uzun vadeli sağlık yararları bulunmamaktadır. Obezite ABD'yi perişan etmeye devam ederken, yaşam beklentisi OECD ortalamasının 1.5 yılına kadar geriledi. Büyük veri ve analitiklerin birleştirilmesi, ortalama ömrünü uzatmayabilir. Öte yandan, maliyetlerin düşürülmesiyle birçok finansal fayda var.

Hasta ve klinik kayıtlar büyümeye devam ederken, gelişmiş bilgi yönetimi aşırı bilgiyi azaltmıştır. Hastanın gizlilik standartlarına bağlı olarak, geçmişteki verilerin temizlenmesi zordu. Hastanelerin maliyeti yılda 5 milyon, çoğaltılmış kayıtlar artık yenilikçi elektronik tıbbi kayıt (EMR) sistemleri ile etkili bir şekilde ortadan kaldırılabilir. Aynı şekilde, savunma amaçlı tıp, radyoloji testlerinin% 20'si çoğaldığından maliyetleri artırmaya devam ediyor ve yılda yaklaşık 20 milyar dolar harcıyor.

Büyük veriler, yinelenen kayıtların maliyetlerini ortadan kaldırmakla kalmaz, tahmini analitik, bir hastanın geçmişindeki erken tedavileri daha etkili bir şekilde tanımlayabilir, gelecekteki tıbbi olayları önleyebilir ve gelecekte geri kabul edilmeyi önleyebilir.Halen sigara ve obezite gibi önlenebilir hastalıklar dünya çapında 2 trilyon dolara maloluyor. Sağlayıcılar, büyük verileri entegre ederek, daha etkili önleyici bakım için aile geçmişi ve mevcut koşulları bir araya getirebilir. Sonuç olarak, bunun toplam sağlık harcamalarını 38 milyar doların üzerine azaltabileceği bildirildi.

Hastalık önleme, geri kabul oranlarını düşürme, daha iyi hasta sonuçları, veri şeffaflığı ve sağlıkta büyük veri devrimini hızlandıran Arjantin'in ABD harcamalarını 300 ila 450 milyar dolar azaltması beklenmektedir. Hasta Etkileri Hastalık Etkileri

Geniş finansal etkilerin yanı sıra, sağlık kuruluşlarındaki analitiklerin sağlık hizmetlerinin kalitesini ve verimliliğini artırması beklenmektedir (Daha fazla bilgi için, bkz.

Bir Danışman Yardımıyla Sağlık Masraflarınız

sağlanan. Geleneksel olarak, doktorlar ve sağlık hizmeti sağlayıcıları, servis platformu ücret karşılığında çalıştı. Bu yöntem, testler ve ofis ziyaretleri gibi gerçekleştirilen her hizmet için mesleki pratik sağlar.

Büyük verileri sağlık bakımına çekici yapan şey, tahmini analitik yöntemlerin kullanılmasıdır. Tahminli analitik, gelecekteki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için mevcut veri kümelerinden bilgi çıkarır. Belirli hasta verileri tek bir veri veritabanında bulunursa, algoritmalar kişiselleştirilmiş sağlık deneyimleri yaratabilir. Yeni veri ve teknolojinin gelişimini takiben sağlık analizi, hastaları aktif yaşam tarzlarını takip etmeye, yüksek oranda puan alan sağlayıcıları seçmeye ve klinik yargıdan ziyade veri odaklı sonuçları takip etmeye teşvik eder.

Ar-Ge İlaçları

Klinik sağlık hizmetlerinin dışında, veri büyümesi yeni ilaçların etkili bir şekilde geliştirilmesi için fırsatlar üretir. Verilerin uçtan uca etkin şekilde entegrasyonu, ilaç firmalarına teknoloji trendlerinden maksimum faydayı sağlayacak bir fırsat sunar. Tahmini modelleme sayesinde, teknoloji, uyuşturucu denemelerinin potansiyel adaylarını belirlemek için biyolojik ve klinik verileri birbirine bağlar. 300 milyar dolarlık bir sektör olan global ilaçlar her yıl yeni ilaçlar geliştirmeye milyonlarca dolar harcıyor. AR-GE'yi harekete geçirmek, kârlar ilaç geliştirmenin şirketin yatırımından elde ettiği en yüksek getiriyi sağlamasına yardımcı olur. Gelişmiş algoritmalar sayesinde, klinik araştırmaların gerçek zamanlı olarak izlenmesi, yeni ilaçların geliştirilmesi ve kamusal kullanımı arasındaki zamanı etkili bir şekilde kısaltabilir. Ürün geliştirme ve satış arasındaki süreci hızlandırmak, ilaç firmalarına getirileri en üst düzeye çıkarmak için rekabet avantajı sağlıyor. Devlet Sübvansiyonları

Sağlık sektörüne teşvikler sunmak için hükümet sponsorluğundaki girişimler, olumlu hasta sonuçlarıyla veri şeffaflığını artırmayı hedeflemektedir (daha fazla bilgi için bkz.

Büyük Veri, Pazarlamayı Değiştirmiştir

). 2009'da Birleşik Devletler, hükümet tarafından desteklenen veri setleri arasında şeffaflık yaratmayı amaçlayan Açık Hükümet Direktifi'ni başlattı. Aynı şekilde, Ekonomik ve Klinik Sağlık için Sağlık Bilgi Teknolojisi (HITECH) Yasası, 2009'da 36 dolar kadar sübvanse edildi. 5 milyar dolarlık elektronik sağlık kayıtları ağı oluşturmak için harcama yapıyor.

Tahmini ödemelerin EMR sistemlerinin 2019 yılına kadar tüm sağlayıcıların yüzde 70 ila 90'ı tarafından kullanılmaya başlanması bekleniyor. Klinik verileri tüm sağlık personeli arasında şeffaf ve evrensel olarak kullanmak, endüstrinin etkili bir şekilde analitiği uygulatabilmesini sağlayacaktır.

Dijital Sağlık İzleme

Teknoloji eğilimleri, kişilerin alabileceği koruyucu önlemleri artırmıştır. Fitness takipçileri iyi sağlık için bir dizi önemli faktör izlemektedir; atılan adımlar, uyku döngüsü ve kalp hızı. Teknoloji bir takım faktörleri açıklar ve gerekirse kişiyi daha fazla fiziksel faaliyette bulunmaya teşvik eder. Veriler, izleyici tarafından saklanır ve analiz edilir ve akıllı telefon uygulamasıyla veya şirketlerin web sayfasından erişilebilir. Bu bilgileri takiben, bireyler iyileşen sağlık ve daha az doktor ziyareti için önleyici kararlar verebilir. Gelişen giyilebilir ürünler endüstrisinin yanı sıra, WebMD (WBMD) gibi çevrimiçi sağlık kaynakları, bireysel sağlık önerileri sağlamak için algoritmalar kullanmaktadır. Hasta, film tavsiye niteliğinde olan bir Netflix (NFLX NFLXNetflix Inc., 13 + 0. 06% ) filmi önerileri gibi, WebMD'nin platformunda potansiyel sağlık komplikasyonlarının listesi.

Bottom Line

Sağlık endüstrisi evrensel olarak büyük veri ve analitik benimsediğinden, olumlu bir değişim için muazzam bir potansiyel var. Şu anda, büyük veri devrimi sağlık, hemen arkasında finans, pazarlama ve spor alanında büyümüştür. ABD'deki sağlık hizmetlerinin artan maliyetleri ile birçok Amerikalı endüstriyi ekonomiyi zayıflattığı için inceledi. Farmasötik, olumlu hasta sonuçları, veri şeffaflığı ve önleyici hastalık yöntemleri için daha potansiyel Ar-Ge sayesinde, analizlerin milyarlarca dolar tasarruf etmesi bekleniyor.