Dữ liệu lớn có thể tiết kiệm chăm sóc sức khỏe?

Chăm sóc sức khỏe là một vấn đề lớn ở Hoa Kỳ. Với chi phí tiếp tục tăng và chất lượng chăm sóc tiếp tục giảm, dường như mọi người đều đồng ý rằng cần phải làm gì đó về nó. Chúng tôi dường như không thể đồng ý về chính xác những gì nên được. Bước ra khỏi cuộc tranh luận chính trị về chăm sóc sức khỏe, dữ liệu lớn có khả năng đóng vai trò rất lớn trong việc giải quyết các vấn đề mà hệ thống chăm sóc sức khỏe của chúng ta phải đối mặt ngày nay. Làm sao? Hệ thống lưu trữ và phân tích dữ liệu lớn đã có những bước tiến lớn để trở nên thân thiện và dễ truy cập hơn cho doanh nghiệp, bao gồm cả việc chuyển sang đám mây dưới dạng dữ liệu lớn như một dịch vụ. Với những bước tiến này, những người tham gia vào hệ thống chăm sóc sức khỏe, từ bệnh viện đến viện y tế, đã khám phá tiềm năng của dữ liệu lớn. Các khả năng là thú vị. Dưới đây là năm cách chính mà dữ liệu lớn có thể thay đổi chăm sóc sức khỏe tốt hơn. (Nhận một số đọc nền trong cách CNTT thay đổi chăm sóc sức khỏe.)

Giam gia

Theo một nghiên cứu được hoàn thành bởi Viện Y học vào năm 2012, 30 xu mỗi đô la chi tiêu trong hệ thống chăm sóc sức khỏe là lãng phí, lên tới 750 tỷ đô la chất thải mỗi năm. Một tỷ lệ lớn chất thải đó đến từ các dịch vụ không cần thiết, chẳng hạn như các xét nghiệm lặp đi lặp lại và các dịch vụ được cung cấp không hiệu quả, tiếp theo là gian lận, các điều kiện có thể được ngăn chặn và, tất nhiên, giấy tờ.

Mặc dù nhìn thấy nhiều chất thải này trong hệ thống y tế là không phù hợp khi chúng ta nghĩ về việc có bao nhiêu gia đình đấu tranh để tìm dịch vụ chăm sóc sức khỏe chất lượng, giá cả phải chăng, chất thải đó cũng mang đến cơ hội. Bằng cách sử dụng dữ liệu lớn, ngành chăm sóc sức khỏe có thể xác định và cắt giảm chi tiêu không cần thiết bằng cách cung cấp cho bác sĩ nhiều thông tin hơn về bệnh nhân của họ để giúp loại bỏ các thủ tục không cần thiết và bằng cách tự tìm đến bác sĩ và bệnh viện để tìm cách cắt giảm chi phí. Ví dụ, một nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đã sử dụng dữ liệu lâm sàng để tìm ra bác sĩ nào đã khuyến nghị các thủ tục và phương pháp điều trị nhất và thảo luận với các bác sĩ đó về cách giảm các thủ tục không cần thiết.

Truy cập thông tin đầy đủ

Toàn bộ ngành chăm sóc sức khỏe là một trong những người thu thập dữ liệu lớn nhất. Từ nghiên cứu, đến kết quả của bệnh nhân, đến các kỹ thuật và thuốc mới, chắc chắn có đủ thông tin để cung cấp dịch vụ chăm sóc chất lượng cao với giá thấp nhất có thể. Vấn đề là hầu hết các bác sĩ không có tất cả dữ liệu này được thu thập ở một nơi mà họ có thể truy cập và ngay cả khi họ đã làm, sẽ không có thời gian hoặc khả năng để đọc và tiếp thu tất cả.

Khi bạn so sánh khả năng của bác sĩ để tìm hiểu thông tin mới, có thể đọc hai đến ba tạp chí y khoa mỗi tháng, với máy tính, có thể quét hàng ngàn bài báo với tỷ lệ duy trì 100 phần trăm, công nghệ nên là công cụ lớn nhất của bác sĩ. Dữ liệu lớn có khả năng biến điều này thành hiện thực bằng cách cho phép lưu trữ và phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ đó, vì vậy các bác sĩ có thể được thông báo ngay về một phương pháp điều trị trước đó, một lựa chọn hiệu quả hơn về chi phí hoặc tiền sử mắc một bệnh nào đó trong gia đình bệnh nhân .

Chăm sóc phòng ngừa tốt hơn

Dữ liệu lớn cũng đặt nền tảng cho việc chăm sóc phòng ngừa tốt hơn thông qua việc theo dõi sức khỏe từ xa. Hầu hết chúng ta đã thấy sự khởi đầu của điều này với các cảm biến theo dõi nhịp tim hoặc kiểu ngủ của chúng ta, nhưng những màn hình tiên tiến này sẽ theo dõi mọi thứ, từ số lượng tế bào máu đến enzyme tim. Màn hình như thế này có thể được sử dụng bởi các bác sĩ cho các bệnh nhân có nguy cơ, chẳng hạn như người già, và cũng có thể được sử dụng bởi các cá nhân để theo dõi sức khỏe của họ và nhận được cảnh báo rằng họ có thể cần phải thực hiện các biện pháp để ngăn chặn tình trạng nghiêm trọng và tốn kém. Dữ liệu lớn thậm chí có thể đưa quá trình này tiến thêm một bước bằng cách quay lại tất cả dữ liệu sức khỏe của bệnh nhân để đưa ra các khuyến nghị được cá nhân hóa để thay đổi lối sống hoặc các phương pháp điều trị khác nếu cần thiết.

Chẩn đoán cá nhân

Nhiều bệnh nhân đến văn phòng bác sĩ cảm thấy giống như một con số trên một tờ giấy hơn là một người thực sự khi họ ở đó, và trong khi một số bác sĩ có thể đứng để cải thiện cách ngủ của họ, nhiều người chỉ đơn giản là có quá nhiều bệnh nhân họ gặp trong suốt cả ngày nhớ từng người ở cấp độ cá nhân

Mặc dù hồ sơ điện tử đã giúp các bác sĩ theo kịp lịch sử và quy trình của bệnh nhân được thực hiện, nhưng có một sự khác biệt lớn giữa việc biết mức huyết áp của bệnh nhân ở lần khám trước và có thể vượt qua tất cả các ghi chú, cả hai đều có cấu trúc (số ) và không có cấu trúc (ý kiến ​​của bác sĩ) trong lịch sử của bệnh nhân để phát hiện các mô hình và tiến triển tổng thể. Những mô hình này sau đó có thể được sử dụng để thiết lập các thực hành tốt nhất để điều trị dựa trên kết quả chung.

Đánh giá được cải thiện

Cuối cùng, dữ liệu lớn cung cấp cơ hội để đánh giá tốt hơn các bệnh viện, bác sĩ phẫu thuật, nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc chính và thậm chí cả khả năng nhân sự để xem điều gì thực sự hiệu quả nhất trong việc cải thiện kết quả, không chỉ là đưa ra đơn thuốc. Ví dụ, Viện Nghiên cứu và Cải thiện Y tế của Baylor đã phân tích điểm hài lòng của bệnh nhân và các chính sách nhân viên y tá của bệnh viện. Viện phát hiện ra rằng các y tá làm việc toàn thời gian - trái ngược với hợp đồng hoặc các y tá tạm thời - đã giúp giảm các sự cố tiêu cực, chẳng hạn như té ngã.

Vai trò tiềm năng mà dữ liệu lớn có thể đóng trong y học thực sự rất thú vị. Chìa khóa là cho sự đổi mới để bắt đầu với sự ra đời của dữ liệu lớn không kết thúc với nó. Khi nhiều công cụ được tạo ra và nhiều ý tưởng được tạo ra thông qua dữ liệu lớn, đó có thể là giải pháp thực sự cho chăm sóc sức khỏe không nằm chủ yếu trong chính sách công mà là tư duy sáng tạo và sáng tạo.