Big data represents an unprecedented opportunity for the healthcare industry to move to the next level of service quality. hizmetler hastane ve klinikler sunuyoruz etrafında büyük veri ve sağlık sektöründe arasındaki ilişki üzerine bir çok tartışma daire eğiliminde iken, Evde bakım bileşeni önemli ölçüde büyük veri fenomen yararlanabilir. Uygun ev bakım hizmetleri şansını ve hastanede hem de maliyetini azaltmak ve hastalık yönetebilir. Ev sağlık hizmeti sağlık hizmet sektörü önemli bir bölümünü oluşturan. Böyle sağlayıcıları önlemeye yardımcı ya da hastalıkların ciddiyetini azaltabilir biçimlerini belirlemek için hasta verileri kullanabilirsiniz, Doğru sağlamak için hasta veri toplamak, düzenli ve özel hizmetler ve hatta hastalıkların önlenmesi. Ev sağlık üzerinde büyük verilerin etkisi yeterince iyi anlaşılmıştır görünmüyor ancak potansiyel büyük.
evde sağlık nedir?
Evde sağlık evinizde sağlanan sağlık hizmetleri bir dizi, bir hastalık ya da yaralanma yönetmek için. Gerçi evde sağlık gibi bir cerrahi gibi yollarla bir çok hastanede tedavi yerini alamaz, pek çok yönden bir hastane olarak yaralanma veya hastalıkların yönetiminde etkili olduğu. evde sağlık sektörü hemen hemen organize ve dünya çapında bir, tanınmış evde sağlık hizmet sunucularının bir dizi vardır. However, Eğer böyle bir hizmet boşuna önce, doktorunuza sormalısınız. Bir evde sağlık kuruluşu sunabilir hizmetlerin açıklayıcı bir listesi aşağıda verilen:
- diyet yönetimi
- Kan basıncı, kalp hızı, Sıcaklık ve solunum ölçüm.
- reçete edilen ilaçlar ve ilaç alımını izlemek, herhangi bir reçete doz kaçırmayın emin olmak için.
- doktor için sağlık durumunu iletişim ve koordinasyon, gerektiğinde.
- beslenme tedavisi.
Büyük verilerden Nasıl evde sağlık parası?
evde sağlık sektöründe uzun zamandır var olan, 1960'lardan bu yana sadece diğer endüstriler gibi; birkaç aşamalardan gelişti. Now, Büyük veri endüstrisine bir ya da iki seviye yukarı fırlatmak için bir sonraki büyük bir fırsat sunuyor. Aşağıdaki paragraflar büyük veri sanayi yararlanabilir nasıl tartışmak.
Desen kimlik
Hemen hemen her hastalığın bir modeli vardır. For example, saman nezlesi, Grip veya astım genellikle mevsim değişikliği sırasında yaşanan, Aşırı sıcaklıklar veya tozlu hava. alerji veya astım muzdarip insanlar bir yıl içinde bu dönemlerde hasta düşme olasılığı daha yüksektir. Oluşturulan sağlık veri miktarı dalgalanma göz önüne alındığında, Evde bakım sağlayıcıları belirli hastalıklara sahip hastalarla ilgili verilere erişmek ve hastalığın başlangıcı getirmek desen ve tetikleyicileri tespit edebileceğini. sağlayıcılar, örneğin, Belirli tetikleyiciler veya desen ve önleyici adımların bir listesini yapabilir. For example, sıkışık bir alan boyunca araba kullanırken astım hastaları maske takıyor olabilir. Birleşik Devletlerde, desen tanıma yöneten gribi büyük bir başarı. CDC fazla veri ile ilgili olarak grip toplar 7,00,00 tüm ülke ve verilerin her yerinden doktorlar kamu sağlığı yetkilileri grip yönetim programı ile bağlı kalmak için yardımcı olur, grip aşıları dahil edilmesi gereken suşlar belirlemek ve grip aşıları değiştirilmesi gerektiğinde de süreleri tespit. Veri beri patlattı 2009 ve laboratuarları veri şimdi büyük hacimleri, yetkililer, Google Grip Trendleri gibi hastaneler ve web siteleri grip salgınları ve ciddiyetine otantik bilgi veren ve tedavi protokollerini belirlemek vardır. Benzer uygulamalar evde sağlık hizmetleri için kullanılan ve daha iyi sağlık hizmeti sunmak olabilir.
Gözetim
acil durumlar önlenebilir böylece evde sağlık hizmeti sağlayıcıları da hasta gözetim uygulamak için büyük verileri kullanabilirsiniz. In fact, şimdi, Sağlık sektöründe çok fazla odak önlenmesi üzerinde. Dr göre. Jeffrey Brenner, Camden, NJ, Büyük veriler de etkili çeşitli hasta problemleri analiz ve etkili çözümler sunmak için kullanılan olabilir. Brenner'in örgütü, Sağlık Sağlayıcıları Camden Koalisyonu ambulans çağrıları gibi kaynaklardan toplanan verilerden hastane tesislerinin süper kullanıcıları hastaların belirlenmesi, Doktor istişareler ve hasta kayıtları. Sağlık Sağlayıcıları Camden Koalisyonu sonra acil durumları önlemek olabilir etkin çözümler bulur.
Daha bireysel düzeyde, Evde sağlık hizmeti düzgün bir kronik hastalık yönetmek mümkün değildir hastaların belirlenmesi olabilir. Sağlık İşleri dergisinde yayınlanan bir makalede sağlık hizmeti hastanın hastalıktan muzdarip olup olmadığını belirlemek için hastanın akıllı telefonlar bilgi toplamaktadır düşündürmektedir. Bu faaliyetleri dayalı yapılabilir, tarama alışkanlıkları ve diğer veriler. Now, sağlık hizmeti hastanın acil bir durum yaklaşan ve hızla acil bir durum önlemek için alınması gereken adımları öğrenmek gerekiyor olup olmadığını anlaması gerekir.
önleme
Büyük veri sağlık hizmeti yardımcı olmayı son derece etkili olabilir yeniden yatışa önlemek. Teksas Sağlık Harris Methodist Hastanesi Hurst-Euless-Bedford hastane bir deney yapmış ve hasta verilerinin önemli ölçüde acil ve yeniden başvuruları azaltabileceğini keşfetti. Neredeyse tıbbi kayıtları toplanmış ve analiz 14,000 Hastalar gelecekte yeniden kabul edilebilir hastaların sayısal olasılığını sağlanan bir algoritma geliştirmek için. Belirli bir algoritma üzerinde puan hastalar geri kabul için en muhtemel adaylar. Susan Land göre, Hastanenin baş sağlık memuru, "Bu EHR verilerin tüm bu parçaları alır, ve bir algoritması vardır, ve kalp yetmezliği açısından yüksek risk altındadır hangi hastanın söyler. "Şimdi, Hastane bu tür hastalar için evde sağlık hizmetleri dahil bir yoğun bakım programı geliştirdi. sağlanan bakım yoğun ve o sonuçlar ortaya koydu: Hastane neredeyse tarafından tekrar başvuruların azaltılması başardı 50% puanlama sistemi başladığı tarihten bu yana.
örnek acil ve yeniden başvuruları önlemede büyük verilerin önemini vurgular. Ve evde sağlık yoğun sağlık hizmeti ihtiyacı olan hastalara etkili ev hizmet veren son derece önemli bir rol oynamaya devam ediyor.
Nasıl evde sağlık hizmeti sağlayıcıları kaldıraç büyük veri?
Cevap basit: sağlayıcıları, teknoloji ve eğitim kaynak bir sürü yatırım gerekiyor. manuel veri toplama günleri veri saldırı karşısında ciddi zorluklarla karşı karşıya. onun sağlık programı başlamadan önce sağlayıcıları erişebilir ve bir hasta hakkında elinden geleni verilerini analiz etmek gerekir. Bu hizmetlerini özelleştirmek için sağlayıcıyı olur. hedeflerinden biri önlemek veya geri kabul şansını en aza indirmek için bu yana, o biçimlerini belirlemek gerekiyor veya bu hastada hastalığın başlangıcını başlayabileceğini tetikler.
Summary
Büyük veri sağlık sektörü için bir çok vaat ederken, engelli bir sürü pratik vardır. Birçok sistem bu gün tahmine dayalı analitiği kullanmak rağmen, teknoloji ya da algoritma hala kaliteli ve güvenilir analitik sağlamak için yeterince güvenilir değildir. Also, Büyük veri teknolojisi yatırım maliyeti çok evde bakım servis sağlayıcılar için ciddi bir engel olabilir. örneğin yatırımlarını gelemez makalenin önceki bölümlerinde belirtilen Teksas hastane olarak derin cepleri büyük organizasyonlar. O büyük veri teknolojisi sağlık en düşük seviyelerine percolates önce çok fazla zaman alacak gibi görünüyor.
