Big andmed on uueks kuidas tervishoiuteenuseid. See ei ole, et olemasolev tervishoiusüsteem on kõrvaldamisega, kuid teatud olulisi muutusi toimuvad põhiline taset. Mõned muudatused on silmapaistvaim: tervishoiuasutustes tuginevad üha enam andmeid ehitada kohandatud, personaliseeritud ravi mudelid. Rõhuasetus on andmete kogumine patsientide tervist ja andmete põhjal; ennustada algusega haiguste nii et ennetava võimalik rakendada meetmeid. Andmed aitab ka arstid saada 360 määral silmas patsiendi tervist. Big andmed on täiendada olemasolevaid tervishoiusüsteemi.
Riigi enne suurt andmete toodi tervishoid
Enne suurt andmete toodi tervishoiusüsteemi, rolli andmete patsiendi ravimisel piirdus. Haiglad oleks koguda patsiendi andmed nagu nimi, vanus, haiguse kirjeldus, diabeetik profiili, meditsiinilisi arvamusi ning perekonnas on esinenud haigused, kumb kohaldatav. Selliseid andmeid näeb Constrained Arvestades patsiendi tervise probleeme. For example, Patsiendi jaoks, kes on diagnoositud südamehaigusi, tüüpiline kogutud teave oleks perekonna ajalugu, dieet, sümptomid, vanuse ja muude olemasolevate haiguste. Kuigi selline teave annab üksikasjaliku ülevaate haiguse, andmed ei esita muid perspektiive arvesse probleemi. On ka teisi võimalusi ka, et vaadata probleemile, mis parema raviplaani võib potentsiaalselt tekkima.
Aastal avaldatud andmete loodus ajakiri, see on leitud, et nende hulgast 10 kõrgeim juurdearvestused kirjutatud ravimid USA aitab ainult 1 sisse 25 or 1 sisse 4 patsientidel. Ja kolesterooli ravimeid, edukust on ainult 1 sisse 50 patsientidel. Nii õnnestumise tõenäosus on väga madalam võrreldes tehtud kulutustega teadus-, heakskiitmine ja muud tegevused.
ebatäpsuse meditsiinis
Pilt Allikas Link: http://www.nature.com/news/personalized-medicine-time-for-one-person-trials-1.17411
Ülaltoodud pilt näitab mõju ebatäpsus meditsiini patsientidele. Aga nüüd paradigma muutub kiiresti abiga suur andmete ja IT.
Kuidas on suur andmed muutunud tervishoid ja ravimid?
Big andmed lisanud mõõtme haiguste ravis. Arstid nüüd saavad aru haigusi paremini ja pakkuda täpne, personaliseeritud ravi. Nad on ka võimalik ennustada kordusi ja soovitan ennetavaid samme.
Põhjaliku ülevaate haigused
Big andmed on aidanud tervishoiuasutustes võtta 360 kraadi Arvestades patsiendi terviseprobleeme. See on toonud kaasa uued leiud, romaani ravi plaanid ja täpsem diagnoos. Andmete kättesaadavus on toonud tähelepanu senitundmatud tegurid, mis on seotud terviseprobleeme. For example, Teatud võistlused on geneetiliselt rohkem eelsoodumus südamehaiguste kui teiste rasside. Now, Kui patsient esindab ühte sellist sõitu kannatab südamehaigused, on aeg uurida andmeid patsientide kuuluvad samasse rassi, kes on kurtnud südameprobleeme. See aitab rohkem teada selliseid patsiente - toitumisharjumusi, elustiili, geneetilise struktuuri, perekonna DNA, valgud, metaboliitide rakud, koed, elundid, organismid, ja ökosüsteemide.
Ravi haigused
See tuleneb esimene muutus tegelikult. Kui patsienti ravitakse, tervishoiu institutsioon on võimalik saada väga suuri olulisi andmeid patsiendi kohta. Andmeid saab ennustada taastekkimist haiguste teatud täpsusaste. For example, Kui patsient on kannatanud insult, Haiglas võib olla andmeid aega insuldi, vahe lööki mitmikute lööki varem, mõjutades eelnenud sündmustest insuldi nagu psühholoogiliselt stressitekitav sündmus või raske füüsiline tegevus. Haiglad võivad anda kindlaid samme, et vältida lööki andmete põhjal.
kantavad seadmed
Kantavad seadmed saavad teha head tööd avastada võimalikud tervisehäired, isegi kui ei ole nähtavaid sümptomeid. Hinnata tervist ilmselt terve inimese, arst peab ette mitmed meditsiinilised uuringud, mis on aeganõudev ja kulukas. Kantavad seadmed saavad esile mitmeid tervise näitajad, mille alusel arst saab teha teatud järeldusi ja otsustab edasise tegevuse. juba, mitmeid kantavad seadmed ja rakendused on võimalik mõõta sellistest parameetritest nagu südame löögisagedus, pulss, glükoositaset ja kalorite taset. Kuigi enamik tänapäeval saadaval on kasutatud meelelahutuslikel eesmärkidel, nad muunduvad tõsiseid vidinaid. juba, USA Food and Drug Administration (FDA) on heaks kiitnud mitu glükoosi monitorid.
Mõju suur andmed personaliseeritud meditsiini
Eksperdid usuvad, et suured andmeid saab suurendada efektiivsust isiklikke ravimeid oluliselt. Mitmed algatused on käimas, et teada saada, kuidas tõhustada isiklikku ravimid.
Üks selline algatus on olnud vähiuuringute programmi tuntakse NCI-Molecular analüüs Therapy valik (NCI-MATCH) kohtuprotsess. See uuring on oluline osa National Institute of Health Precision ravimi algatus. Algatus läheb registreeruda umbes 1000 inimesed ja match teatud liiki kasvajate spetsiifiliste ravimitega. Inimesed, kes registreeruda olnud kasvaja, mis ei vastanud standardile vähiravi. Kasvajad on sobitatud ravimeid, mis teadaolevalt Parema tulemuse põhjal teatud geneetilisi markereid. Tulemuste põhjal on samaväärsete, Andmebaasi narkootikumide luuakse nii et ravimite loetelu teadaolevalt efektiivsed neile vastavate kasvajate saadavusest. Algatus on pidev ühe ja uut tüüpi kasvajaid uuritakse ja vastavad ravimid tehakse kindlaks. Uuring on potentsiaali avada saladuse kuivatamisest haruldased ja fataalne vähitüüpide sobitades genoomi indiviidist paremal narkootikume. Patsiendil mistahes tüüpi vähk on õigus registreeruda kohtuprotsessi kuigi programmi eesmärk on vähemalt 25% kogu patsientidel on harva vähki. On mitmeid parameetreid hinnata, kas ravimite toimet. Üks argument on jälgida, kui kasvaja suurus kahaneb, teine parameeter on välja selgitada, kas patsiendi seisund on halvenenud viimase 6 months. Teadlased on ka arvestada kõrvaltoimeid ravi.
Tulemusena, täpsus ravim on muutumas tohutu populaarsuse ja sõidu kõigi sektorite. USA on samuti teatanud USA $ 215 miljoni riiklikke Precision ravimi algatus (loodus). See hõlmab loomise rahvuslikus andmebaasis geneetilise ja muud andmed ühe miljoni inimese Ameerika Ühendriigid.
personaliseeritud tervishoius
Ülaltoodud pilt näitab, kuidas personaliseeritud tervishoius on lubatud.
Summary
Ei ole kahtlust, et suur andmeid saab murrangulisi arstiabi ja personaliseeritud ravimite. However, tempo vastuvõtmise üle maailma on ikka aeglane ja ebaühtlane. Big andmed on potentsiaali oluliselt vähendada põhjendamatuid kulutusi tervishoiule üle maailma. Kuna vastuvõtmist suur andmete tähistab paradigma muutust, on olnud vastupanu teatud ringkondade. Aga kui kasu saanud üha ilmsemaks, vastuvõtmist kujuneb sujuvam. Suurim potentsiaal suur andmete peitub leida ravimeid eluohtlike haiguste.
