21世纪医疗保健领域较大的颠覆者是大数据。医疗保健行业采用大数据将使其发展方式产生巨大变化。

 

医疗保健行业在大数据方面有很大的依赖性。医疗保健组织正在使用预测分析、机器学习和人工智能来改善患者的结果、产生更准确的诊断，并找到更具成本效益的操作模型。

 

大数据领域将在未来对医疗保健产生巨大影响，以下是将会发生的一些变化。

 

大数据推动医疗保健领域发生巨大变化

 

几十年来，医疗保健行业产生了大量数据，这些数据受到记录保存、合规性和监管要求以及患者护理的推动。虽然大多数信息以硬拷贝形式存储，但目前的趋势是朝着整体数字化方向发展。

 

根据定义，健康IT中的大数据应用于如此庞大和复杂的电子数据集，以至于使用通用数据管理方法或传统软件/硬件几乎无法捕获、管理、处理这些数据集。

 

专注于医疗软件开发的Belitsoft公司对大数据分析如何用于医疗服务提供者和患者的利益进行了概述。

 

根据IDC公司的研究，医疗保健领域的大数据量增长速度将快于制造业、金融服务、娱乐业等其他领域。因此，预计该行业的复合年增长率将达到36%。

 

医疗保健领域的大数据势不可挡，这不仅是因为它的规模，还因为各种数据类型以及必须捕获和处理的速度。它来自传感器、医疗设备、智能手机、网络、日志文件、交易应用程序、网络和社交媒体——其中大部分都是实时生成的，而且数量巨大。

 

人工智能聊天机器人、虚拟助理和物联网(IOT)的兴起正在推动数据复杂性、新形式和信息源的发展。

 

报告称，“在未来，家庭机器人医疗助理将监控老年患者，并在患者需要帮助时提供通知，确保服用药物，甚至执行简单的任务。”

 

大数据分析：解决行业挑战的解决方案

 

该术语指的是针对极其庞大、多样化的数据集使用高级分析技术，这些数据集包括来自不同来源、不同大小的结构化、半结构化和非结构化信息。

 

在这方面，医疗保健组织处理大数据以及如何有效解决这些问题最紧迫的挑战是什么?

 

大数据采集

 

捕获干净、完整和格式化的数据以便在多个系统中使用对于组织来说是一个持续的斗争，其中许多组织都失败了。一家眼科诊所最近的研究发现，只有23.5%的电子健康记录(HER)含有与患者报告完全相同的信息。

 

解决方案

 

提供商可以通过为特定项目确定有价值类型的优先级来改进其数据捕获操作，包括健康信息管理专业人员的数据治理和完整性专业知识。

 

此外，他们应制定临床文件改进计划，培训医务人员，以确定哪些统计数据对下游分析有用。

 

大数据存储

 

医疗保健组织需要更多的存储空间来进行大数据分析，并且需要为分析计划存储大量非结构化信息。这对IT部门来说是一个关键的成本、安全性、性能问题。

 

随着健康相关数据量呈指数级增长，一些提供商不再能够管理内部部署数据中心的费用和限制。

 

解决方案

 

基于云计算的健康IT基础设施正变得越来越受欢迎，因为它具有灵活的灾难恢复和更灵活、可扩展的环境。随着组织采用移动应用程序，将临床数据存储在云中可为用户提供更完整的访问。

 

这种方法还允许组织购买更多的存储空间，而不是投资额外的本地服务器，从而节省了组织的资金。

 

SADA Systems公司的一项调查发现，89%的医疗机构目前正在使用基于云计算的基础设施。然而，他们迁移到云端时的主要问题是缺乏对数据保存位置的控制。

 

此外，组织不愿意信任第三方供应商来托管数据，担心未知安全可能导致数据泄露。这就是为什么讨论他们的解决方案如何符合HIPAA法规对于云供应商来说非常重要的原因。

 

Forward Health集团的首席技术官Jeff Thomas表示，所有公司都需要谨慎选择任何承诺他们声称符合HIPAA的系统的供应商。

 

大数据更新

 

医疗数据不是静态的，大多数组件需要相对频繁的更新。对于某些数据集，如患者生命体征，这些变化可能每隔几秒发生一次。而家庭住址或婚姻状况其他记录，一生中可能只修改几次。

 

解决方案

 

供应商必须清楚地了解哪些数据集需要人工更新，哪些数据集可以自动更新，如何确保最终用户不停机，以及如何允许在不要求数据集质量和完整性的情况下进行更新。

 

各组织应确保在尝试更新单个元素时不会创建不必要的重复记录，这可能会使临床医生难以访问患者决策所需的信息。

 

大数据共享

 

与外部合作伙伴交换数据至关重要，特别是随着医疗保健行业向人口健康管理和基于价值的医疗转变。然而，数据互操作性一直是所有类型、规模和细分市场的组织所关注的问题。

 

在设计和实施电子健康记录(HER)的方式上，根本的、未指明的差异可能会严重削弱在不同组织之间移动数据的能力。因此，临床医生往往没有做出关键决策、跟踪患者，并制定改善总体结果的策略所需的记录。

 

解决方案

 

社区目前正在努力改善跨技术和组织障碍的大数据共享。诸如FHIR，公共API以及CommonWell和Carequality等合作伙伴关系之类的工具和策略正在简化开发人员之间的数据交换。

 

但是，这些方法的实施还没有达到一个转折点。因此，许多组织仍然与无缝共享患者数据固有的潜力脱节。

 

大数据正在为医疗保健组织带来巨大变化

 

通过分析大数据，研究人员和业务用户可以利用以前无法访问或无法使用的数据，做出快速准确的决策。但是，大数据带来了巨大的挑战。

 

结论

 

为了开发一个健康的大数据分析生态系统，将护理工作的所有成员与可靠、及时和相关的信息联系起来，提供商必须克服许多问题。这需要时间、承诺、资金，但如果获得成功将减轻这些问题的负担。