21世紀醫療保健領域最大的颠覆者是大數據。醫療保健行業采用大數據將(jiāng)使其發(fā)展方式産生巨大變化。
醫療保健行業在大數據方面(miàn)有很大的依賴性。醫療保健組織正在使用預測分析、機器學(xué)習和人工智能(néng)來改善患者的結果、産生更準确的診斷，并找到更具成(chéng)本效益的操作模型。
大數據領域將(jiāng)在未來對(duì)醫療保健産生巨大影響，以下是將(jiāng)會(huì)發(fā)生的一些變化。
大數據推動醫療保健領域發(fā)生巨大變化
幾十年來，醫療保健行業産生了大量數據，這(zhè)些數據受到記錄保存、合規性和監管要求以及患者護理的推動。雖然大多數信息以硬拷貝形式存儲，但目前的趨勢是朝著(zhe)整體數字化方向(xiàng)發(fā)展。
根據定義，健康IT中的大數據應用于如此龐大和複雜的電子數據集，以至于使用通用數據管理方法或傳統軟件/硬件幾乎無法捕獲、管理、處理這(zhè)些數據集。
專注于醫療軟件開(kāi)發(fā)的Belitsoft公司對(duì)大數據分析如何用于醫療服務提供者和患者的利益進(jìn)行了概述。
根據IDC公司的研究，醫療保健領域的大數據量增長(cháng)速度將(jiāng)快于制造業、金融服務、娛樂業等其他領域。因此，預計該行業的複合年增長(cháng)率將(jiāng)達到36%。
醫療保健領域的大數據勢不可擋，這(zhè)不僅是因爲它的規模，還(hái)因爲各種(zhǒng)數據類型以及必須捕獲和處理的速度。它來自傳感器、醫療設備、智能(néng)手機、網絡、日志文件、交易應用程序、網絡和社交媒體——其中大部分都(dōu)是實時(shí)生成(chéng)的，而且數量巨大。
人工智能(néng)聊天機器人、虛拟助理和物聯網(IOT)的興起(qǐ)正在推動數據複雜性、新形式和信息源的發(fā)展。
報告稱，“在未來，家庭機器人醫療助理將(jiāng)監控老年患者，并在患者需要幫助時(shí)提供通知，确保服用藥物，甚至執行簡單的任務。”
大數據分析：解決行業挑戰的解決方案
該術語指的是針對(duì)極其龐大、多樣(yàng)化的數據集使用高級分析技術，這(zhè)些數據集包括來自不同來源、不同大小的結構化、半結構化和非結構化信息。
在這(zhè)方面(miàn)，醫療保健組織處理大數據以及如何有效解決這(zhè)些問題最緊迫的挑戰是什麼(me)?
大數據采集
捕獲幹淨、完整和格式化的數據以便在多個系統中使用對(duì)于組織來說(shuō)是一個持續的鬥争，其中許多組織都(dōu)失敗了。一家眼科診所最近的研究發(fā)現，隻有23.5%的電子健康記錄(HER)含有與患者報告完全相同的信息。
解決方案
提供商可以通過(guò)爲特定項目确定有價值類型的優先級來改進(jìn)其數據捕獲操作，包括健康信息管理專業人員的數據治理和完整性專業知識。
此外，他們應制定臨床文件改進(jìn)計劃，培訓醫務人員，以确定哪些統計數據對(duì)下遊分析有用。
大數據存儲
醫療保健組織需要更多的存儲空間來進(jìn)行大數據分析，并且需要爲分析計劃存儲大量非結構化信息。這(zhè)對(duì)IT部門來說(shuō)是一個關鍵的成(chéng)本、安全性、性能(néng)問題。
随著(zhe)健康相關數據量呈指數級增長(cháng)，一些提供商不再能(néng)夠管理内部部署數據中心的費用和限制。
解決方案
基于雲計算的健康IT基礎設施正變得越來越受歡迎，因爲它具有靈活的災難恢複和更靈活、可擴展的環境。随著(zhe)組織采用移動應用程序，將(jiāng)臨床數據存儲在雲中可爲用戶提供更完整的訪問。
這(zhè)種(zhǒng)方法還(hái)允許組織購買更多的存儲空間，而不是投資額外的本地服務器，從而節省了組織的資金。
SADA Systems公司的一項調查發(fā)現，89%的醫療機構目前正在使用基于雲計算的基礎設施。然而，他們遷移到雲端時(shí)的主要問題是缺乏對(duì)數據保存位置的控制。
此外，組織不願意信任第三方供應商來托管數據，擔心未知安全可能(néng)導緻數據洩露。這(zhè)就(jiù)是爲什麼(me)讨論他們的解決方案如何符合HIPAA法規對(duì)于雲供應商來說(shuō)非常重要的原因。
Forward Health集團的首席技術官Jeff Thomas表示，所有公司都(dōu)需要謹慎選擇任何承諾他們聲稱符合HIPAA的系統的供應商。
大數據更新
醫療數據不是靜态的，大多數組件需要相對(duì)頻繁的更新。對(duì)于某些數據集，如患者生命體征，這(zhè)些變化可能(néng)每隔幾秒發(fā)生一次。而家庭住址或婚姻狀況其他記錄，一生中可能(néng)隻修改幾次。
解決方案
供應商必須清楚地了解哪些數據集需要人工更新，哪些數據集可以自動更新，如何确保最終用戶不停機，以及如何允許在不要求數據集質量和完整性的情況下進(jìn)行更新。
各組織應确保在嘗試更新單個元素時(shí)不會(huì)創建不必要的重複記錄，這(zhè)可能(néng)會(huì)使臨床醫生難以訪問患者決策所需的信息。
大數據共享
與外部合作夥伴交換數據至關重要，特别是随著(zhe)醫療保健行業向(xiàng)人口健康管理和基于價值的醫療轉變。然而，數據互操作性一直是所有類型、規模和細分市場的組織所關注的問題。
在設計和實施電子健康記錄(HER)的方式上，根本的、未指明的差異可能(néng)會(huì)嚴重削弱在不同組織之間移動數據的能(néng)力。因此，臨床醫生往往沒(méi)有做出關鍵決策、跟蹤患者，并制定改善總體結果的策略所需的記錄。
解決方案
社區目前正在努力改善跨技術和組織障礙的大數據共享。諸如FHIR，公共API以及CommonWell和Carequality等合作夥伴關系之類的工具和策略正在簡化開(kāi)發(fā)人員之間的數據交換。
但是，這(zhè)些方法的實施還(hái)沒(méi)有達到一個轉折點。因此，許多組織仍然與無縫共享患者數據固有的潛力脫節。
大數據正在爲醫療保健組織帶來巨大變化
通過(guò)分析大數據，研究人員和業務用戶可以利用以前無法訪問或無法使用的數據，做出快速準确的決策。但是，大數據帶來了巨大的挑戰。
結論
爲了開(kāi)發(fā)一個健康的大數據分析生态系統，將(jiāng)護理工作的所有成(chéng)員與可靠、及時(shí)和相關的信息聯系起(qǐ)來，提供商必須克服許多問題。這(zhè)需要時(shí)間、承諾、資金，但如果獲得成(chéng)功將(jiāng)減輕這(zhè)些問題的負擔。