¿Dónde se están aplicando los grandes datos en el espacio sanitario?

Vea mi respuesta a: ¿Cómo está aprovechando el sector de la salud las tecnologías Big Data?

MUCMD, el uso significativo de datos médicos complejos, tiene una gran visión general en sus últimas conferencias.
www. mucmd .org /

Los temas recurrentes incluyen: predicción de eventos en cuidados intensivos, descubrimiento de conocimiento en genética, personalización del tratamiento y organización y caracterización de datos. Desde una perspectiva de investigación, este es un gran lugar para comenzar a examinar el campo.

En CliniCast, hemos estado usando Big Data por un tiempo específicamente en oncología:

• Medición de la calidad de la atención desde la perspectiva del resultado clínico, el costo de la atención, el cumplimiento de la pauta, la calidad de vida y la satisfacción del paciente
• Riesgo Estratificación de la hospitalización, complicaciones debidas a la quimioterapia, mortalidad
• Benchmarking pacientes en términos de cuidado y costo
• Personalización de las vías de atención, particularmente al decidir entre cirugía, quimioterapia y radiación.

He estado en el análisis de la atención médica en una variedad de roles “prácticos” y de liderazgo durante casi 25 años. Esta es mi perspectiva.

En primer lugar, y sobre todo, el “big data” se está utilizando en el marketing publicitario. SAS sigue siendo la tecnología más utilizada en análisis de asistencia sanitaria, por un margen saludable. Bueno, tal vez SQL es un rival. Tampoco es una tecnología de “big data”.

La exageración publicitaria toma dos formas, debates sobre el potencial del big data y compañías que quieren vender algo que usa tecnología big data incluso cuando no es necesaria o apropiada. Como ejemplo, he trabajado mucho para una empresa que vendió su “análisis de big data” a pesar de que todos los datos estaban estructurados y ascendían a solo un par de cientos de gigabytes. No ganaron nada con el uso de la tecnología. De hecho, utilizaron el software como una base de datos glorificada, aunque habría tomado SQL Server u Oracle en cualquier momento.

Hay aplicaciones que se centran en datos no estructurados, en particular en los registros médicos electrónicos, pero se trata más de información no estructurada que de big data per se. La mayoría de las aplicaciones están en la periferia, en nichos en lugar de en la corriente principal.

No veo que eso cambie pronto. Hay 3 grandes fuerzas que se interponen entre el cuidado de la salud y el big data.

1. Falta de centralización: con algunas excepciones notables, la industria del cuidado de la salud es local. Los proveedores tienen sus propios datos, pero no los de otras personas. No tenía 3 excepciones a esta noción, pero sus datos son “estrechos”. Esas excepciones son las grandes aseguradoras como United que tienen grandes conjuntos de datos estructurados y de reclamaciones, cadenas nacionales de farmacias que tienen muchas filas pero poco ancho para sus datos estructurados. , y las compañías de laboratorio como Quest que tienen una imagen limitada de sus pacientes.
2. HIPAA: las preocupaciones sobre la privacidad y la confidencialidad de los datos, por no mencionar los obstáculos legales, hacen que sea costoso compartir datos entre los proveedores.
3. Potencial comercial: muchas entidades de salud ven el potencial para monetizar sus datos y no quieren compartirlos sin mucho dinero a cambio.

Hay excepciones, por ejemplo, bases de datos de seguros de vida, pero los datos de salud tienden a ser locales, relativamente pequeños y enfocados.

La asistencia sanitaria es un término genérico. En el espacio del proveedor no hay casos de uso a menos que use datos de imágenes o dispositivos. De nuevo, si es un proveedor pequeño con un número pequeño de camas, no hay casos de uso. En el lado del pagador tampoco vi casos de uso. El volumen y la variedad de datos están ahí sin velocidad.

Por otro lado, los datos del genoma para liberar software EMR, como la práctica de fusión, se han clasificado para big data. También estoy buscando un caso de uso calificado para esto. Hasta ahora no hay casos de uso para Big Data.

Hoy en día, cuando las organizaciones tienen tanta información, podemos comenzar a estimar los factores de riesgo relacionados con el procedimiento o el paciente. Por ejemplo, podemos adivinar el tiempo de recuperación supuesto de alguien o la posibilidad de que él / ella pueda ser readmitido a una clínica. Big Data es probable que cambie la forma en que las personas se curan.

Hay una plataforma móvil y web para atención médica basada en la nube que monitorea la condición de los pacientes después de una cirugía para asegurarles que se están recuperando de manera más favorable.

De esta manera, una persona puede ser reconocida como un paciente de alto riesgo para un procedimiento específico a partir de un historial de problemas cardíacos. Podemos concluir que estudiando miles de casos de pacientes similares.

La tarea en esta área no es solo recopilar una gran cantidad de datos y sacar conclusiones; se trata de una repartición permanente de los niveles de riesgo, particularmente en escenarios de intervenciones o manipulaciones de alto riesgo.

Big Data & Analytics está generando mucha publicidad en todas las industrias, incluida la industria de la salud. Los líderes de los sistemas de salud ahora están buscando respuestas sobre la ciencia de los datos. Han escuchado que es algo importante y que deben estar pensando en ello. Pero realmente no saben lo que se supone que deben hacer con eso.

Una serie de casos de uso en la industria de la salud son adecuados para una solución Big Data Analytics. Algunas instituciones de atención médica centradas en la investigación o académicas están experimentando con herramientas Big Data o usándola en proyectos de investigación avanzada. Esas instituciones recurren a científicos de datos, estadísticos, estudiantes de posgrado y similares para discutir las complejidades de Big Data & Analytics.

En la industria de la salud, los grandes volúmenes de datos siguen llegando. Las EMRs solo recopilan grandes cantidades de datos. La mayoría de esos datos se recopilan con fines recreativos. Pero ni el volumen ni la velocidad de los datos en el cuidado de la salud son realmente lo suficientemente altos como para requerir tecnología de visualización en la actualidad. Solo una pequeña fracción de las tablas en una base de datos EMR (tal vez 400 a 600 tablas de 1000) son relevantes para la práctica actual de la medicina y sus correspondientes casos de uso de análisis.

Por lo tanto, la gran mayoría de la recopilación de datos en el cuidado de la salud actual podría considerarse recreativa. Aunque esos datos pueden tener valor en el futuro a medida que se expande el número de casos de uso, no hay muchos casos de uso reales para gran parte de esos datos en la actualidad.

Ciertamente hay variedad en los datos, pero la mayoría de los sistemas recolectan objetos de datos muy similares con un ajuste ocasional al modelo. Dicho esto, los nuevos casos de uso que respaldan la genómica requerirán ciertamente un enfoque de análisis de datos. La mayoría de los sistemas de salud pueden hacer mucho hoy sin la tecnología de Big Data, incluida la satisfacción de la mayoría de sus análisis e informes. Es necesario estirar los límites de lo que el análisis de la atención médica puede lograr con las bases de datos relacionales tradicionales, y usar estas bases de datos de manera efectiva.

En la actualidad, la mayoría de las instituciones de salud están inundadas con algunos problemas muy pedestres, como informes regulatorios y cuadros de mando operativos. La mayoría solo necesita el proverbial “aire y agua” en este momento, pero una vez que se satisfacen las necesidades básicas y se implementan algunas de las aplicaciones avanzadas iniciales, aparecerán nuevos casos de uso como dispositivos médicos portátiles y sensores, lo que generará gran cantidad de datos. soluciones de estilo

Hay un interesante artículo sobre cómo Big Data está revolucionando el cuidado de la salud – Experfy Insights

Puede consultar el curso de Experfy sobre aplicaciones de la ciencia de datos en el cuidado de la salud que cubre una amplia gama de campos desde NLP hasta reconocimiento de imágenes y que imparte el Dr. Michael Luk.

Big Data se está aplicando a la atención médica en una variedad de lugares. Por ejemplo, grandes datos se utilizan en algunos hospitales de París para predecir las tendencias de las admisiones por hora y día. Este tipo de análisis predictivo es extremadamente útil para el personal del hospital, ya que pueden trabajar para asegurarse de que sus necesidades de personal se cumplan con más precisión que antes.

En un centro de atención al cliente normal, tener muy pocos empleados simplemente significa que los clientes tienen que esperar por teléfono unos minutos más de lo que desearían. En un hospital, tener muy pocos empleados podría significar la diferencia entre la vida o la muerte.

Para obtener más información sobre cómo se aplican los grandes datos en la atención médica, lea esta publicación en el blog con más ejemplos: 9 ejemplos de Big Data Analytics en la asistencia sanitaria que puede salvar a las personas

Hola ,
Leí este interesante artículo, y realmente nos da una buena idea de cómo los grandes datos se utilizan actualmente en el ecosistema de la salud.
5 aplicaciones de salud de Hadoop y Big data

También hay este seminario web sobre asistencia sanitaria y big data,

Creo que será una conferencia realmente interesante sobre grandes y cuidado de la salud por Prashanth SR, ex Practice Lead, Healthcare at TCS
Página en gotowebinar.com

Algunos casos de uso de big data en el cuidado de la salud:

• Análisis en tiempo real basado en búsqueda web y redes sociales o contextos de mensajería
• Mejora de la eficiencia mediante la integración de datos de atención médica y su uso de la manera más óptima
• Mejora de la atención al cliente basada en una mejor colaboración, conocimiento del cliente y estrategias de prevención

Hablemos sobre sus necesidades y aspiraciones de datos grandes o lea más aquí: bigdata

Hola,

Recientemente revisé un blog publicado en QuantZig, lo encontré increíble y quiero compartirlo con todos. Compruebe cómo Big Data Analytics acelera el crecimiento en la industria de la salud .

El análisis de Big Data ha ayudado a las compañías de atención médica a mejorar la rentabilidad, reducir el desperdicio, predecir epidemias y prevenir muertes. A través del análisis de big data, los proveedores de servicios de salud pueden comprender las necesidades del paciente y diseñar planes de entrega de tratamiento en consecuencia.

“Big Data como un todo, permite a los profesionales de la salud aprovechar los datos de pacientes a gran escala para proporcionar atención individualizada al paciente, predecir mejor la trayectoria de un diagnóstico y aumentar la eficiencia y la satisfacción de trabajar dentro de la industria …”.

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21 preguntas de práctica médica respuestas de Big Data

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