차례:
건강 관리는 미국에서 큰 문제입니다. 비용이 계속 상승하고 치료의 질이 계속 감소함에 따라 모든 사람들이 이에 대해 무언가를해야한다고 동의하는 것 같습니다. 우리는 정확히 무엇을 해야하는지에 동의하지 않는 것 같습니다. 헬스 케어에 대한 정치적 논쟁에서 벗어나 빅 데이터는 오늘날 헬스 케어 시스템이 직면 한 문제를 해결하는 데 큰 역할을 할 수 있습니다. 어떻게? 빅 데이터 스토리지 및 분석 시스템은 서비스만큼 빅 데이터로 클라우드로 전환하는 등 엔터프라이즈 친화적이고 접근성이 향상되는 데 큰 진전을 이루었습니다. 이러한 진전으로 병원에서 의료 기관에 이르기까지 의료 시스템에 관련된 사람들은 빅 데이터의 잠재력을 탐구했습니다. 가능성은 흥미 롭습니다. 빅 데이터가 의료 서비스를 개선 할 수있는 5 가지 주요 방법은 다음과 같습니다. (IT가 건강 관리를 어떻게 변화시키고 있는지에 대한 배경 지식을 얻으십시오.)
비용 절감
2012 년 의학 연구소 (Institute of Medicine)가 수행 한 연구에 따르면, 건강 관리 시스템에 쓰인 1 달러당 30 센트의 폐기물이 매년 750 억 달러에 달합니다. 이 폐기물의 대부분은 반복 테스트 및 비효율적으로 제공되는 서비스와 같은 불필요한 서비스, 사기, 예방할 수있는 조건, 물론 서류 작업으로 인해 발생합니다.
많은 가족들이 저렴한 양질의 건강 관리를 찾는 데 어려움을 겪고 있다고 생각할 때 건강 시스템에서 이처럼 많은 폐기물을 보는 것이 실망 스럽지만 그 폐기물도 기회를 제공합니다. 의료 산업은 빅 데이터를 사용하여 의사에게 환자에 대한 추가 정보를 제공하여 불필요한 절차를 없애고 의사와 병원 자체를 조사하여 비용을 절감함으로써 불필요한 지출을 식별하고 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 한 의료 제공자는 임상 데이터를 사용하여 어떤 의사가 가장 많은 시술과 치료를 권장하고 있는지 알아 내고 불필요한 의사를 줄이는 방법에 대해 의사와 논의했습니다.
완전한 정보에 액세스
건강 관리 산업은 전체적으로 가장 큰 데이터 수집기 중 하나입니다. 연구, 환자 결과, 새로운 기술 및 약물에 이르기까지 최저 가격으로 고품질 진료를 제공 할 수있는 충분한 정보가 있습니다. 문제는 대부분의 의사가이 데이터를 모두 한곳에 모아서 액세스 할 수있는 곳이 아니라는 데 있어도 데이터를 읽고 흡수 할 시간이나 능력이 없다는 것입니다.
의사가 새로운 정보를 배우는 능력 (한 달에 2 ~ 3 개의 의학 저널을 읽는 것)을 100 % 보존율로 수천 개의 기사를 could을 수있는 컴퓨터와 비교할 때 기술은 의사의 가장 큰 도구가되어야합니다. 빅 데이터는 이러한 거대한 데이터 세트의 저장 및 분석을 허용함으로써이를 실현할 수있는 잠재력을 가지고 있으므로 의사는 이전 치료, 보다 비용 효율적인 옵션 또는 환자 가족의 특정 질병에 대한 이력을 즉시 통보받을 수 있습니다 .
더 나은 예방 관리
빅 데이터는 또한 우리의 원격 건강 모니터링을 통해 더 나은 예방 치료를위한 토대를 마련합니다. 우리 대부분은 이미 심박수 나 수면 패턴을 모니터링하는 센서를 사용하여 이러한 시작을 보았지만 이러한 고급 모니터는 혈액 세포 수에서 심장 효소까지 모든 것을 모니터링합니다. 이와 같은 모니터는 노인과 같은 위험 환자에게 의사가 사용할 수 있으며 개인이 건강을 모니터링하고 심각하고 비용이 많이 드는 상태를 예방하기 위해 조치를 취해야한다는 경고를받을 때도 사용할 수 있습니다. 빅 데이터는 환자의 모든 건강 데이터를 되돌아 가서 필요한 경우 라이프 스타일 변경이나 기타 치료에 대한 개인화 된 권장 사항을 제시함으로써이 프로세스를 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다.개인화 된 진단
의사의 진료실에가는 많은 환자들은 실제 환자보다 종이에 더 많은 느낌을 주며, 일부 의사들은 침대 옆 자세를 개선하기 위해 서있을 수 있지만, 많은 사람들은 하루 종일 너무 많은 환자를 보게됩니다 개인적인 차원에서 각각을 기억하십시오.
전자 기록을 통해 의사는 환자 기록 및 절차를보다 잘 파악할 수 있었지만 마지막 방문에서 환자의 혈압 수준을 파악하고 구조화 된 모든 메모를 처리 할 수 있다는 점에는 큰 차이가 있습니다 (수 ) 및 환자 기록에서 구조화되지 않은 (의사 의견) 전체 패턴과 진행 상황을 감지합니다. 그런 다음 이러한 패턴을 사용하여 전반적인 결과를 기반으로 치료에 대한 모범 사례를 확립 할 수 있습니다.
개선 된 평가
마지막으로, 빅 데이터는 병원, 외과 의사, 1 차 진료 제공자 및 직원 채용 가능성을 더 잘 평가할 수있는 기회를 제공하여 처방전을 전달하는 것만이 아니라 결과를 개선하는 데 진정으로 효과적인 것이 무엇인지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, Baylor의 의료 연구 및 개선 연구소 (Institute for Healthcare Research and Improvement)는 환자 만족도 점수와 병원의 간호사 직원 정책을 분석했습니다. 이 연구소는 계약직 간호사 나 임시 간호사와는 달리 전임 간호사를 고용하면 낙상과 같은 부정적인 사고를 줄이는 데 도움이된다는 사실을 발견했습니다.
의학에서 빅 데이터가 할 수있는 잠재적 인 역할은 정말 흥미 롭습니다. 핵심은 혁신이 빅 데이터의 출현으로 시작하는 것입니다. 빅 데이터를 통해 더 많은 도구가 생성되고 더 많은 아이디어가 생성됨에 따라 건강 관리에 대한 실질적인 해결책은 주로 공공 정책이 아니라 발명과 창의적 사고에있을 수 있습니다.
