Великий даних являє собою безпрецедентну можливість для галузі охорони здоров'я, щоб перейти до наступного рівня якості обслуговування. У той час як багато дискусій про співвідношення між великими даними і медичної галузі, як правило, коло навколо послуги лікарні та клініки пропонують, компонент домашнього догляду також може істотно виграти від великого феномена даних. Власні послуги з догляду на дому може знизити як ймовірність і вартість госпіталізації і управляти хворобою. Постачальники Головна охорони здоров'я є важливою частиною сфери послуг охорони здоров'я. Такі провайдери можуть використовувати дані пацієнта, щоб виявити закономірності, які можуть допомогти запобігти або зменшити серйозність захворювань, збір даних про пацієнтів, щоб надавати точну, регулярні та послуги з урахуванням потреб і навіть профілактики захворювань. Це не здається, вплив великих обсягів даних на домашній медичної допомоги було зрозуміле досить добре, але потенціал великий.
Що таке медична допомога на дому?
Головна охорони здоров'я представляє собою набір медичних послуг, які надаються в вашому домі, щоб управляти хвороби або травми. Хоча медична допомога на дому не може замінити стаціонарне лікування в багатьох формах, таких як операції, це багато в чому так само ефективним в управлінні травм або захворювань, як лікарня. Сектор домашнього охорони здоров'я в значній мірі організована і по всьому світу, Є цілий ряд відомих домашніх медичних працівників. However, перш ніж скористатися такою послугою, ви повинні запитати свого лікаря. Нижче наводиться приблизний перелік послуг, що домашній постачальник медичних послуг може запропонувати:
- управління Diet
- Кров'яний тиск, пульс, температура і дихання вимірювання.
- Моніторинг приписані ліки і споживання ліків, щоб переконатися, що ви не пропустите жодної запропоновані дози.
- Спілкуючись стан Вашого здоров'я до лікаря і координації, в разі необхідності.
- дієтотерапія.
Як може принести користь медичної допомоги на дому від великих обсягів даних?
Медичної допомоги на дому промисловість існувала протягом тривалого часу, починаючи з 1960-х років і так само, як в інших галузях; вона перетворилася в кілька етапів. Now, великі дані пропонує наступну велику можливість катапультуватися індустрії один або два рівня вгору. У нижченаведених пунктах обговорюють, як великі дані можуть принести користь промисловості.
шаблон ідентифікації
Майже кожна хвороба має малюнок. For example, сінна лихоманка, грип або астма зазвичай відчували при зміні сезонів, екстремальні температури або курна погода. Люди, які страждають від алергії або астми, ймовірніше, захворієте в ці періоди протягом року. З огляду на різке збільшення в обсязі даних про стан здоров'я, що генерується, постачальники медичного обслуговування на дому може отримати доступ до даних про пацієнтів, які мають конкретні захворювання і виявити закономірності і тригери, які приносять про початок хвороби. провайдери, наприклад, може скласти список конкретних тригерів або шаблонів і їх превентивних заходів. For example, хворих на астму може носити маску під час водіння автомобіля через перевантаженої зони. В Сполучених Штатах, шаблон ідентифікації має величезний успіх в управлінні грипу. CDC збирає дані про грип з більш ніж 7,00,00 лікарі з усієї країни і даних допомагає співробітникам громадської охорони здоров'я, щоб залишатися на зв'язку з програмою управління грипом, ідентифікувати штами, які повинні бути включені в вакцини проти грипу, а також виявити ті часи, коли вакцини проти грипу повинні бути змінені. Дані вибухнула, так як 2009 і тепер величезні обсяги даних з лабораторій, посадові особи, лікарні та веб-сайти, такі як Google Flu Trends дають достовірну інформацію про спалахи грипу і їх тяжкості і визначити протоколи лікування. Подібна практика може бути використана для послуг домашнього охорони здоров'я і забезпечити краще охорону здоров'я.
спостереження
постачальники медичного обслуговування на дому можна також використовувати великі дані, щоб застосувати спостереження за пацієнтами, так що аварійні ситуації можна було б уникнути. In fact, зараз, занадто багато уваги галузі охорони здоров'я на профілактику. На думку д-ра. Джеффрі Бреннер, Камден, Нью-Джерсі, великі дані також можуть бути використані для ефективного аналізу різних проблем пацієнта і забезпечити ефективні рішення. організація Бреннера, Camden Коаліція медичних працівників виявити пацієнтів, які суперкористувачі лікарняних установ з даних, зібраних з таких джерел, як викликів швидкої допомоги, консультації лікаря і дані про пацієнтів. Camden Коаліція постачальників медичних послуг, то знаходить ефективні рішення, які могли б запобігти надзвичайним ситуаціям.
На більш індивідуальному рівні, постачальники медичних послуг на дому може виявити пацієнтів, які не в змозі управляти хронічним захворюванням, правильно. У статті, опублікованій в журналі з питань охорони здоров'я передбачає, що медичні працівники могли б почерпнути інформацію з смартфонів пацієнтів, щоб визначити, чи є пацієнт страждає від хвороби. Це може бути зроблено на основі діяльності, перегляду звички та інші дані. Now, постачальники охорони здоров'я повинні зробити висновок, чи є пацієнт наближається до надзвичайної ситуації і необхідно швидко знайти ті кроки, які необхідно зробити для запобігання надзвичайної ситуації.
запобігання
Великі дані можуть бути дуже ефективними в наданні допомоги постачальникам медичних послуг запобігти повторних госпіталізацій. У лікарні Texas Health Harris Методистської лікарні Херст-Euless-Бедфорд провели експеримент і виявили, що дані пацієнта можуть значно зменшити надзвичайних ситуацій та повторних госпіталізацій. Він зібрали і проаналізували медичні записи майже 14,000 пацієнти розробити алгоритм, який забезпечив числову ймовірність пацієнтів, які можуть бути знову в майбутньому. Пацієнти, набрані вище певного алгоритму є ймовірними кандидатами для реадмісії. За словами Сьюзен Землі, головний санітарний лікар лікарні, "Він приймає всі ці частини даних з ЕМК, і вона має алгоритм, і каже нам, який пацієнт знаходиться на більш високому ризику для серцевої недостатності. "Зараз, лікарня розробила інтенсивну програму по догляду на дому, яка включала послуги в галузі охорони здоров'я для таких пацієнтів. Допомога, яка надається був інтенсивним, і він показав результати: лікарня змогла скоротити майже повторних госпіталізацій 50% так як система підрахунку очок початку.
Приклад підкреслює важливість великих обсягів даних в запобігання надзвичайним ситуаціям і повторних госпіталізацій. І медична допомога на дому буде відігравати надзвичайно важливу роль в забезпеченні ефективних послуг на дому для пацієнтів, які потребують інтенсивної служби охорони здоров'я.
Як може провайдери домашнього медико-санітарної допомоги важелів великі дані?
відповідь проста: постачальники повинні інвестувати багато ресурсів на технології та навчання. Дні ручного збору даних стикаються з серйозними проблемами в умовах натиску даних. Провайдери повинні отримувати і аналізувати всі дані, можливе про хворого, перш ніж він почне свою програму охорони здоров'я. Це допомагає провайдеру налаштувати свої послуги. Оскільки однією з цілей є запобігання або зведення до мінімуму можливості реадмісію, вона повинна ідентифікувати зразки або тригери, які могли б почати наступ захворювання у пацієнта.
Summary
У той час як великі дані обіцяє багато для сектора охорони здоров'я, Є багато перешкод практично. Хоча багато систем використовують прогнозного аналізу в ці дні, технологія або алгоритм все ще не достатньо надійні, щоб надавати якісні і надійні аналітичні. Also, Вартість інвестицій у великій технології передачі даних може бути серйозною перешкодою для багатьох постачальників послуг по догляду на дому. Великі організації з глибокими кишенями, таких як лікарні Техасу згадувалося раніше в статті, можуть дозволити собі такі інвестиції. Здається, що він збирається зайняти багато часу, перш ніж велика технологія даних просочується до найнижчих рівнів охорони здоров'я.
