Mi az a big data? Milyen szerepe van az egészségügyben? - 2. rész

A big data szerepe az egészségügyben - 2.rész

Miért érdemes a big datát használni az egészségügyben?

Segít azonosítani a fokozott kockázatú és költségű pácienseket

A big datát már több helyen is alkalmazzák az olyan páciensek azonosítására és kezelésére, akiknek ellátás magas kockázattal és fokozott költségekkel jár.
A biztosítók például kor, nem, receptre kapható orvosságok használata, illetve költekezési előzmények alapján állapítják meg egy páciens költségességét. Hogy miért van erre szükség? A Health Cost Institute Database egyik jelentése szerint a tanulmányozott páciensek 17%-a teszi ki az egészségügyi folyamatok háromnegyedét. Ezért fontos, hogy a biztosítók időben azonosítsák a fokozottan költekező ügyfeleket, és megelőző lépéseket tegyenek.
A big datát továbbá a fokozott kockázatú területek azonosítására is szokás alkalmazni, amelyeken a páciensek hatékonyabb egészségügyi ellátásban részesülhetnének, ezzel is csökkentve a költségeket és javítva a páciensek elégedettségét.
A big data és az analitikai eszközök tehát lehetővé teszik a biztosítók és egészségügyi szolgáltatók számára a fokozott kockázatú, költségesebb páciensek azonosítását. E tudás birtokában ezek a felek megelőző lépéseket tehetnek a páciensek és költséghatékonyabb működés érdekében.

Segít nyomon követni a páciensek állapotát

Az egészségügyi ellátás kivitelezése csak az Egyesült Államokban évente 3 trillió dollárnyi költséggel jár. A big data (más egészségügyi technológiákkal karöltve) itt segíthet rengeteget a különböző betegségek azonosításában, mielőtt még kialakulának, megkönnyítve ezzel a megelőző kezeléseket.
Minden vezetőségi tagnak fontos észben tartania, hogy a big data alkalmazása jóval az előtt kezdetét veszi, hogy egy páciens ellátogatna egy orvosi rendelőbe.
Ez egy kulcsfontosságú terület, ahol olyan technológiai cégek kerülnek a képbe, mint például a Fitbit. A viselhető eszközökön keresztül gyűjtött adatok (mozgás, alvás, vérnyomás stb.) segítségével az egészségügyi szolgáltatók egy részletesebb, szélesebb körű képet kaphatnak pácienseik egészségéről, és ezek alapján személyre szabott megelőzési terveket hozhatnak létre számukra.
Az egészségügyi szolgáltatók már most temérdek fitnesz és egyéb egészségügyi adatokhoz is hozzáférhetnek, méghozzá akár valós időben is.

Csökkenti az egészségügyi ellátók költségeit

A big data segítségével csökkenthetők a felesleges költekezések. Az SOA szerint az egészségügyi igazgatók több, mint 57%-a állítja, hogy a prediktív adatelemzés akár egy negyedévnyi költséget is segíthet megspórolni az egészségügyi szervezeteknek a következő fél évtized során.
Az egészségügyi adatok elemzése során szerzett óriási mennyiségű információ és rálátás birtokában az egészségügyi igazgatók és biztosítók sokkal tájékozottabb pénzügyi döntéseket hozhatnak, miközben színvonalas ellátást biztosítanak pácienseik vagy ügyfeleik számára.

Az adatok elemzése többféleképpen is segíthet csökkenteni az egészségügyi költségeket.

Egy jó példa a személyzet elosztásának optimalizálása a várható páciensfelvétel szerint. Ez segít a szolgáltatóknak elkerülni az olyan helyzeteket, amelyekben túl sok vagy túl kevés személyzetet rendelnek be egy azokra az időszakokra, amikor a vártnál alacsonyabb vagy nagyobb a kereslet.
A big data továbbá a páciensek ellátásán is segíthet spórolni, természetesen a nélkül, hogy ez a kezelés színvonalának vagy a páciensek kárára menne. A Mayo Clinic például prediktív adatelemzéssel igyekszik azonosítani azokat a pácienseket, akik két vagy több krónikus betegségben is szenvednek, hiszen számukra jelentenék a legnagyobb segítséget a különböző megelőző kezelések. Ez nem csak a klinikának segít, hiszen a pácienseknek is megspórol néhány látogatást a sürgősségi osztályra. Minden fél jól jár.
Minél kevesebbet kell találgatni az egészségügyben, annál hatékonyabban zajlik a munka pénzügyi és egyéb szempontokból is.
Az adathalmazokból és prediktív elemzésből szerzett klinikai rálátásnak köszönhetően a szolgáltatók pontosabb egészségügyi döntéseket hozhatnak, és precízebb kezeléseket írhatnak fel pácienseiknek.
A big data továbbá a biztosítók költségeit is segíthet csökkenteni. A viselhető eszközök által gyűjtött adatok alapján végzett prediktív elemzések lehetővé teszik a páciensek hatékonyabb ellátását, akik így minél hamarabb túleshetnek a kezeléseiken.

Segít megelőzni az emberi mulasztást

A csalás és az kiskapuk kihasználása elképesztő veszteségeket okoz az egészségügy számára. Az Egyesült Államokban például a becslések szerint az egészségügyi költekezés közel 10%-át teszik ki a csalások és az emberi mulasztások.
Ami azonban még ennél is rosszabb, hogy az ilyen mulasztások hibás receptekhez vezethetnek és egyes páciensek túladagolhatják gyógyszereiket, aminek súlyos következményei lehetnek.
Mi több, az könyvelési hibák további pénzügyi terhet jelentenek az egészségügy számára, ráadásul az ilyen esetek rendezése nem csak extra költségeket jelent, hanem plusz befektetett időt is igényel.
Amikor egy egészségügyi cég elkezdi a big datát és a prediktív elemzéseket alkalmazni, sokkal hatékonyabban azonosíthatja és háríthatja el a csalásokat és hibákat, ami természetesen óriási összegek megspórolását is jelenti.
Egyes szolgáltatók már most sikeresen alkalmazzák ezeket a technológiákat az emberi mulasztások megelőzésére. 

Egészségügyi megoldásokat innovál

Habár a big data és a prediktív elemzés nem új koncepciók, az egészségügyben csak az utóbbi években kezdtek el terjedni, épp úgy, ahogyan a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a telemedicina technológiái.
A big data elemzése segít az orvosoknak és a kutatóknak új egészségügyi megoldásokat alkotni, amelyekkel tovább javítható az ellátás színvonala. Íme néhány jó példa ezekre:

• Az eljárások akadálymentesítése különböző részlegek és helyszínek között
• Nagy mennyiségű adat elemzése, rávilágítva ezzel azokra a trendekre, amelyek pozitívan befolyásolhatják a kezelések kimenetelét
• Precízebb gyógyszerek és kezelések előírása krónikus betegek számára

Mi kell a big data bevetéséhez az egészségügyben?

A big data hatékony alkalmazásához az egészségügyben három fő feladat kell, hogy prioritást élvezzen:

• Adatközpontú gondolkodásmód: Tovább kell képezni a teljes személyzetet az adatok pontos rögzítésére, tárolására és megosztására.
• Megfelelő médium és tárolási módszer: Bizonyítottan bevált módszerekre van szükség az adatok összegyűjtéséhez, tárolásához és eléréséhez.
• Intelligens algoritmusok: Olyan algoritmusokat kell bevetni, amelyek képesek hatékonyan és pontosan feldolgozni, illetve elemezni az összegyűjtött adatokat, és olyan releváns eredményeket kínálni ezek alapján, amelyeket az orvosok is felhasználhatnak pácienseik kezeléséhez.

Kiknek (és miért) hasznos a big data az egészségügyben?

Szolgáltatók

A big data elemzések során szerzett rálátás lehetővé teszi az egészségügyi szolgáltatók (kórházak, klinikák, magánpraxisok stb.) számára, hogy színvonalasabb ellátást biztosítsanak pácienseiknek, csökkentsék az elvesztegetett költségeket, illetve, hogy általánosságban hatékonyabbá tegyék munkafolyamataikat.

Biztosítók

A biztosítók számára a big data elemzése segíthet megelőzni a csalásokat, csökkenteni a hamis vagy helytelen igénylések számát, felgyorsíthatja az egyeztetést és összességében jobb szolgáltatást nyújtani az ügyfeleknek.

Páciensek

A legfontosabb érintettek kétségkívül a páciensek, akik a big datának köszönhetően színvonalasabb ellátásnak, megelőző kezeléseknek és általánosságban jobb egészségnek örvendhetnek, az alacsonyabb biztosítási és egészségügyi költségekről nem is beszélve.

Eszközgyártók

Az adatelemzés segít a gyártóknak jobb minőségű, innovatív termékek előállításában, amelyek kifejezetten precízebben igazíthatók a páciensek igényeihez.

Gyógyszergyártók

Az adatok értelmezése hatékonyabb kutatási és fejlesztési folyamatokat, jobb minőségű gyógyszereket, alacsonyabb költségeket eredményez.