Big données a redéfini la façon dont les soins de santé est livré. Il est pas que le système de santé existant est mis au rebut, mais certains changements importants ont lieu à des niveaux fondamentaux. Certains changements sont les plus notables: les établissements de santé sont plus en plus sur les données pour construire sur mesure, des modèles de traitement personnalisés. L'accent est mis sur la collecte de données sur la santé des patients et sur la base des données; prédire l'apparition de maladies afin que des mesures préventives peuvent être prises. Les données sont également aider les médecins obtiennent une 360 vue degré de la santé du patient. Big données a été complète le système de santé existant.
État avant grande des données a été introduit aux soins de santé
Avant de gros volumes de données a été introduit dans le système de soins de santé, le rôle des données dans le traitement d'un patient est limitée. Les hôpitaux devraient recueillir ces données sur les patients que le nom, âge, Description de la maladie, profil diabétique, les rapports médicaux et les antécédents familiaux de maladies, selon applicable. Ces données fournit une vue contrainte des problèmes de santé du patient. For example, pour un patient qui a été diagnostiqué avec des maladies cardiaques, les informations recueillies typique serait l'histoire de la famille, régime, symptômes, âge et d'autres maladies existantes. Bien que ces informations fournissent une vue détaillée de la maladie,, les données ne sont pas en mesure de fournir d'autres points de vue sur le problème. Il y a d'autres façons aussi voir le problème à partir duquel un meilleur plan de traitement peut potentiellement émerger.
Dans les statistiques publiées dans le La nature journal, il a été constaté que, parmi les 10 médicaments les plus grosses recettes prescrites aux États-Unis seulement aide 1 dans 25 or 1 dans 4 les patients. Et pour les médicaments de cholestérol, le taux de réussite est seulement 1 dans 50 les patients. Ainsi, la probabilité de réussite est très faible par rapport aux dépenses faites sur la recherche, approbation et d'autres activités.
médecine imprécision
Image Source Lien: http://www.nature.com/news/personalized-medicine-time-for-one-person-trials-1.17411
L'image ci-dessus montre l'effet du médicament chez les patients imprécision. Mais maintenant, le paradigme change rapidement avec l'aide des grandes données et IT.
Comment a de grandes données modifiées soins et aux médicaments?
Big données a ajouté une dimension au traitement des maladies. Les médecins sont maintenant en mesure de comprendre les maladies mieux et offrir précise, traitement personnalisé. Ils sont également capables de prédire récurrences et de proposer des mesures préventives.
Vue d'ensemble de maladies
Big données a aidé les institutions de soins de santé prennent une 360 vue degré de problèmes de santé d'un patient. Cela a conduit à de nouvelles découvertes, nouveaux plans de traitement et un diagnostic plus précis. La disponibilité des données a porté à l'attention des facteurs inconnus jusqu'ici qui sont associés à des problèmes de santé. For example, certaines races sont génétiquement plus prédisposés aux maladies cardiaques que les autres races. Now, quand un patient qui représente une de ces races souffre de maladies cardiaques, il est temps d'examiner les données des patients appartenant à la même race qui se sont plaints de problèmes cardiaques. Il aide à en savoir plus sur ces patients - habitudes alimentaires, mode de vie, structure génétique, ADN de la famille, protéines, métabolites aux cellules, tissus, organes, organismes, et les écosystèmes.
Prédire les maladies
Cela fait suite à la première modification fait. Quand un patient est traité, l'institution de soins de santé est en mesure d'obtenir d'énormes volumes de données significatives sur le patient. Les données peuvent être utilisées pour prédire les récurrences de maladies avec un certain degré de précision. For example, si un patient a subi la course, l'hôpital peut avoir des données sur le temps d'accident vasculaire cérébral, écart entre les coups en cas de plusieurs coups dans le passé, influençant les événements précédant la course, tels que un événement psychologiquement stressant ou à des activités physiques lourdes. Les hôpitaux peuvent fournir des mesures claires pour prévenir des coups sur la base des données.
dispositifs Wearable
dispositifs Wearable peuvent faire un excellent travail dans la détection des problèmes de santé potentiels, même s'il n'y a pas de symptômes apparents. Pour évaluer la santé d'une personne apparemment en bonne santé, un médecin doit prescrire une série d'examens médicaux qui est long et coûteux. dispositifs Wearable peuvent révéler un certain nombre d'indicateurs de santé sur la base duquel un médecin peut faire certaines conclusions et décider de l'évolution future de l'action. Déjà, un certain nombre de dispositifs portables et les applications sont capables de mesurer des paramètres tels que la fréquence cardiaque, impulsion, les niveaux de glucose et le niveau de calories. Bien que la plupart des appareils disponibles aujourd'hui sont utilisés à des fins récréatives, ils sont métamorphosent en gadgets graves. Déjà, la Food and Drug Administration des États-Unis (FDA) a approuvé un certain nombre de moniteurs de glucose.
Impact des données importantes sur la médecine personnalisée
Les experts estiment que les grandes données va augmenter l'efficacité des médicaments personnels de manière significative. Un certain nombre d'initiatives sont en cours pour trouver des moyens d'améliorer l'efficacité des médicaments personnels.
Une telle initiative a été le programme de recherche sur le cancer connu sous le nom d'analyse NCI-moléculaire pour la thérapie Choix (NCI-MATCH) Procès. Cet essai est une partie importante de l'Institut national de l'Initiative pour la médecine de précision de la santé. L'initiative va inscrire environ 1000 les personnes et les types de tumeurs avec des médicaments spécifiques de match spécifique. Les personnes qui inscrivent ont eu des tumeurs qui ne répondent pas aux traitements anticancéreux standards. Les tumeurs seront jumelés avec des médicaments connus pour produire de meilleurs résultats sur la base de certains marqueurs génétiques. En fonction des résultats de l'appariement, une base de données de médicaments sera créé afin que la liste des médicaments connus pour être efficace pour les tumeurs correspondant est disponible. L'initiative est un processus continu et de nouveaux types de tumeurs seront étudiés et les médicaments correspondants seront identifiés. Le procès a le potentiel de percer le secret de guérir les types de cancer rares et mortelles en faisant correspondre le génome d'un individu avec les bons médicaments. Un patient avec tout type de cancer est admissible à l'inscription à l'essai si le programme vise à avoir au moins 25% du total des patients d'avoir un cancer rare. Il y a un certain nombre de paramètres pour évaluer si les médicaments fonctionnent. Un paramètre consiste à observer si la taille de la tumeur se rétrécit, le second paramètre est de savoir si l'état du patient a empiré dans le passé 6 months. Les chercheurs ont également prendre en compte les effets secondaires du traitement.
As a result, la médecine de précision gagne en popularité énorme et la conduite de tous les secteurs. États-Unis ont également annoncé un 215 millions $ Initiative nationale de médecine de précision (La nature). Il comprendra l'établissement d'une base de données nationale des données génétiques et d'autres d'un million de personnes aux États-Unis.
soins personnalisés
L'image ci-dessus montre comment la médecine personnalisée est activée.
Summary
Il ne fait aucun doute que les grandes données peuvent révolutionner la santé et personnalisés médicaments. Cependant, le rythme d'adoption à travers le monde est encore lent et pas uniforme. Big données a le potentiel de réduire considérablement les dépenses inutiles sur les soins de santé à travers le monde. Depuis l'adoption de gros volumes de données représente un changement de paradigme, il y a eu une résistance dans certains quartiers. Mais les avantages deviennent plus évidents, adoption va devenir plus lisse. Le plus grand potentiel de gros volumes de données réside dans la recherche de médicaments pour les maladies mortelles.
