让我们面对现实吧:数据无处不在,尤其是在医疗保健。从电子健康记录patient-reported结果,数据积累,并能感觉到压倒性的工具和资源来理解它。18新利网体育
应用大数据分析解决方案。读了介绍医疗数据分析,包括类型、用途,价值,和潜在的未来在医疗数据分析。
在这篇文章中我们将介绍:
- 在医疗数据分析是什么?
- 数据分析在医疗中的作用是什么?
- 医疗分析的类型是什么?
- 医疗分析如何使用?
- 医疗保健的价值分析是什么?
- 数据分析在医疗的未来是什么?
在医疗数据分析是什么?
一般来说,大数据分析的实践使用分析技术的大量不同的数据。[1]在医疗、笨拙的数据集是常态。全面的数据输入一个病人可能包括从电子医疗记录数据和影像医师指出,处方,实验室结果,保险,监测设备输出,甚至社交媒体文章。
这样的数据集通常是不可能的在更一般的分析,常用的软件平台和硬件系统。[1]这就是大数据分析的应用在医疗保健成为必备而不是可有可无的。
推进医疗保健和改善病人的生活需要测量和广泛的分析这些庞大的医疗数据集收集有价值的,可操作的见解。[1]医生,研究人员,医学专业的社会,制药公司,和其他医疗利益相关者可以使用这些信息作为改善的起点。
数据分析在医疗中的作用是什么?
数据分析在医疗保健的作用是明确的:把信号从噪声。
是否需要提高质量、预先研究、管理风险,或者介于两者之间的任何东西,你可以访问的数据。然而,仅仅使用数据不会给你多好,如果你没有一个系统化的方式组织、分析、和解释。
这是其中一个原因在医疗数据分析非常重要。通过使用分析技术,您不仅可以了解过去,还制订未来,造福整个社区医疗保健。
医疗分析的类型是什么?
医疗数据分析的好处之一是,有许多类型可以用来回答很多问题。
假设你手术后再次住院的比例感兴趣。你要回答这样的问题:再入院率如何改变过去五年吗?什么手术与再入院率最高?明年将再次住院的比例是什么样子没有任何干预?怎么可能一个潜在的干预影响再入院?
医疗分析可以帮助回答所有这些问题。让我们深入了解医疗分析的四种主要类型,他们的定义,什么他们回答的问题和潜在的局限性。
- 描述性分析使用数据从过去提供见解趋势或基准,通常在形式的仪表板。而描述性的分析可以帮助我们了解过去发生了什么,它无法提供强大的见解影响未来的健康状况或提供远见未来事件。
- 预测分析使用建模和预测来确定接下来可能会发生什么。预测未来是很有用的,但结果是基于剩余所有条件相同。预测分析是无法提供洞察干预或其他变化后会发生什么。
- 规范的分析使用机器学习建议的行动或策略通过大量的输入。规范的分析可以帮助我们了解一个特定操作的影响,但这种类型的固有的不确定性和有限的成熟度分析可能导致实现次优的行动。[2]
- 发现分析使用机器学习来分析原始数据来确定互联,模式和离群值。发现分析可以帮助我们了解我们需要进一步探索,但原始数据可能不完整或不准确,限制它的实用性。
医疗分析如何使用?
数据分析可以帮助改善医疗保健行业利益相关者,卫生系统对病人和医生,制药和医疗设备公司,专业的社会。
大数据分析的许多用途在医疗可以被组织成四个主要领域。医疗分析可以帮助组织提高其竞争地位,提高质量、高级研究计划和管理风险和报告。
利用这些关键使用医疗分析,需要先进的软件和一个值得信赖的过程把你从一个可操作的数据难以管理混乱,真实的证据。
这过程包括:
- 获取数据:无论你使用机器的数据传输,病人的调查,采用护士抽象数据文件,或所有上述情况,所有的数据都需要收集在一个地方。
- 改变数据:这里,数据清洗、验证和分析来回答研究的问题。
- 作用于分析见解:利用真实的证据来实现组织的目标。
此外,你要确保你的数据分析软件解决方案是足够灵活的发展与您的需要,就是建立和高级安全特性。这样,你将拥有一切你需要解锁的最大可能值数据。
医疗保健的价值分析是什么?
除了它的许多用途,医疗分析提供了真实的价值那些作用于分析见解。下面,你会发现三个关键球员健康产业的例子有收获的好处在医疗保健中使用大数据分析。
示例# 1:声音BPCI-A医生减轻风险
良好的医生是最大的hospitalist和急救护理集团在美国和一个领导者在医生和分析性能。声音依靠先进的分析和提高医疗IT基础架构和工作流管理性能,和监测趋势。
值得注意的是,良好的临床策略和资源集中于价值支付模型等18新利网体育捆绑支付保健Improvement-Advanced (BPCI-A)程序。
声音的伙伴关系ArborMetrix帮助他们利用技术和分析实时操作和问责制。我们从声音的服务集成临床和财务业绩数据行和组织的3500 +临床医生到一个医疗分析平台。该解决方案将丰富,临床相关数据的声音的地区运营商和医生驱动性能改进和卓越运营。
随后,作用于这些见解和依靠先进的数据科学允许声音医生支持physician-led决策,正确的临床干预措施,和一个有效的管理过程。
例2:密歇根减肥手术协作(MBSC)术后死亡率减少了67%
例2:密歇根减肥手术协作(MBSC)术后死亡率减少了67%MBSC,质量改新利18体育客新利足球官方网站进协作由蓝十字蓝盾,利用强大的病人注册表来提高减肥手术在密歇根州。MBSC ArborMetrix平台用于功率计算器,结果patient-reported结果,和视频手术分析,导致术后死亡率下降了67%和3500万美元的全州储蓄,在其他令人印象深刻的结果。
# 3:体外生命支持组织(投资)设备使用注册表来生成现实世界医学界的证据
投资的是一个国际非营利性医疗中心和财团医生致力于开发、评估和改善医学界(体外膜肺氧合)和其他创新的治疗失败的器官系统的支持。投资的使用一个全面的病人注册中心推动医学界的研究通过真实的证据和跟踪设备和过程的安全性和有效性新患者群体。
帮助医学界设备制造商填补知识空白,投资的杠杆这一临床注册表通过一个共享数据医疗器械注册。设备注册需要实时数据来自全球超过700 中心 和转换实际上 帮助制造商知道医生是如何使用他们的设备, 普通患者是什么样子他们的设备如何执行在现实世界吗。
最近,投资也利用其注册表跟踪医学界的使用情况和结果COVID-19病人。
所有这三个不同的例子展示如何激励利益相关者可以改善医疗使用大数据分析。
数据分析在医疗的未来是什么?
新技术不断出现,推动如何使用医疗分析的边界。从人工智能,机器学习,自然语言处理,医疗是在运用这些技术的真正未来更大的影响。
人工智能(AI)指的是一组技术自主思考和适应与意图。[3,4)在医疗、AI可以使用输入数据来诊断疾病,临床试验人群结构,并确定恶性肿瘤,以及其他用途。
机器学习和自然语言处理是人工智能的子集。机器学习包括生成模型来描述数据。介绍了更多的数据,算法适应新的信息来创建模型,尽可能准确地数据。[3]机器学习通常用于精密医学在预测capacity-given病人的独特的病史,机器学习技术可以预测治疗是最合适的。
自然语言处理(NLP)使用各种技术来人为的演讲或写作的意义。[3]NLP是特别有用的从病人的记录和分类的临床文档中提取信息。
这只是一个味道的等待医疗数据的分析。技术的快速发展,新的发现可以创建更大的影响是不可避免的。