Πώς τα data analytics αλλάζουν ριζικά τον τομέα της υγείας


Artifical intelligence, cloud computing, machine learning και blockchain networks αναμένεται να επηρεάσουν όλους τους τομείς της υγείας.

Αν έπρεπε να διαλέξουμε έναν μόνο τομέα στον οποίο η ανάλυση δεδομένων αλλάζει ριζικά το τοπίο, αυτός θα ήταν ο συνεχώς εξελισσόμενος τομέας της υγείας.


Δεν είναι τυxαίο, άλλωστε, ότι η παγκόσμια αγορά ανάλυσης δεδομένων στον τομέα της υγείας αποτιμήθηκε στα 26 δις δολάρια το 2019 και η αξία της αναμένεται να αυξάνεται με ρυθμό ανάπτυξης 7,5% ανά έτος από το 2020 έως το 2027, σύμφωνα με την εταιρεία ανάλυσης δεδομένων Grand View Research.


Από την θεραπεία του καρκίνου ως την ανακάλυψη φαρμάκων και την πρόληψη ασθενειών, τα data analytics αναμένεται να έχουν τεράστιο αντίκτυπο στην παροχή υπηρεσιών περίθαλψης και φροντίδας. Η συνεχής γεωμετρική αύξηση του όγκου των διαθέσιμων δεδομένων και η εφαρμογή προηγμένων τεχνικών ανάλυσης, όπως τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης (artifical intelligence), οι πλατφόρμες υπολογιστικού νέφους (cloud computing), τα μοντέλα μηχανικής μάθησης (machine learning) και τα δίκτυα blockchain θα επηρεάσουν όλους τους τομείς της υγείας. Μεταξύ άλλων:

  • την έγκαιρη ανίχνευση της ασθένειας

  • την ανακάλυψη νέων φαρμάκων

  • την αυτοματοποίηση των διοικητικών διαδικασιών στο νοσοκομείο

  • την εξατομίκευση της φροντίδας ασθενούς

  • τον πιο ακριβή υπολογισμό των ασφαλίστρων υγείας

Σύμφωνα με έρευνα των εταιρειών Built In και HealthITAnalytics, πέντε απτές εφαρμογές των health analytics είναι οι εξής:

  1. έρευνα θεραπειών καρκίνου

  2. βελτίωση του ιατρικού φακέλου του ασθενή

  3. παροχή υπηρεσιών τηλε-υγείας

  4. απομάκρυνση ανθρώπινων προκαταλήψεων από τη διαδικασία της παροχής φροντίδας με στόχο τα καλύτερα αποτελέσματα

  5. διαχείριση πιθανών οικονομικών σφαλμάτων και περιορισμός του αντίστοιχου κινδύνου

4 σημαντικά οφέλη των data analytics στον τομέα της υγείας


Αν θέλαμε να συνοψίσουμε τα σημαντικότερα οφέλη των healthcare analytics, θα τα κατατάσσαμε σε τέσσερις κατηγορίες:

  1. Ανάλυση κλινικών δεδομένων για τη βελτίωση της ιατρικής έρευνας. Συγκεντρώνοντας και αξιοποιώντας κλινικά δεδομένα από διάφορες πηγές, όπως οι ηλεκτρονικοί ιατρικοί φάκελοι, τα δημόσια αρχεία υγείας και τα ατομικά αρχεία υγείας των ασθενών, η ανάλυση δεδομένων βελτιώνει τις ερευνητικές προσπάθειες σε πολλούς κλάδους που σχετίζονται με την υγεία.

  2. Αξιοποίηση των δεδομένων του ασθενούς για τη βελτίωση των αποτελεσμάτων υγείας. Μέσω της ανάλυσης δεδομένων του ασθενούς, όπως είναι τα επίπεδα σακχάρου στο αίμα, τα αποτελέσματα αιματολογικών εξετάσεων, η θερμοκρασία σώματος, αλλά και των επιθυμιών του ίδιου του ασθενούς σχετικά με τις παροχές φροντίδας, οι μονάδες υγείας μπορούν πιο εύκολα να εντοπίσουν τις ομάδες υψηλού κινδύνου, να μειώσουν τα ποσοστά αλλεπάλληλων εισαγωγών στις μονάδες υγείας και να περιορίσουν τα λάθη σε όλη τη διαδικασία παροχής φροντίδας.

  3. Βελτίωση της ποιότητας και της αποτελεσματικότητας των παροχών υγείας. Για να επιτευχθεί αυτό, είναι αναγκαίος ο συνδυασμός της αξιολόγησης των υπάρχουσων συνθηκών στην εκάστοτε μονάδα υγείας και των στόχων της. Οι τομείς που αναμένεται να επωφεληθούν περισσότερο από την ανάλυση δεδομένων είναι η προετοιμασία για τα επείγοντα περιστατικά, ο προγραμματισμός των βαρδιών των υπαλλήλων, καθώς και η διοικητική και οικονομική διαχείριση της μονάδας.

  4. Βελτίωση της στελέχωσης των μονάδων υγείας με health business management analytics. Ζωτικής σημασίας για τους παρόχους υπηρεσιών υγείας είναι η εξισορρόπηση μεταξύ της βελτίωσης της αποτελεσματικότητας των παροχών φροντίδας και της ανάγκης περιορισμού του κόστους, λαμβάνοντας υπόψη την ολοένα μεγαλύτερη έλλειψη καλά καταρτισμένου ιατρικού προσωπικού. Σύμφωνα με τα στοιχεία, το εργατικό κόστος αντιστοιχεί στο 60% του συνολικού προϋπολογισμού των νοσοκομείων παγκοσμίως, ενώ η αυξανόμενη ζήτηση ιατρικού προσωπικού αναμένεται να οδηγήσει σε μισθολογικές αυξήσεις στο μέλλον. Η ανάλυση δεδομένων βοηθά στη διαχείριση του εργατικού κόστους και στην παράλληλη βελτίωση της ποιότητας των υπηρεσιών φροντίδας για τους ασθενείς. Αξιοσημείωτο παράδειγμα είναι αυτό του δικτύου φορέων υγείας Hawaii Pacific Health (HPH), ενός από τα μεγαλύτερα δίκτυα υγείας στη Χαβάη, το οποίο κατάφερε να εξοικονομήσει 2,2 δις δολάρια σε διάστημα 16 μηνών διατηρώντας, σύμφωνα με το Πανεπιστήμιο του Μέριβιλ, τις υψηλής ποιότητας παροχές φροντίδας χάρη στην αξιοποίηση της ανάλυσης δεδομένων στη διαχείριση του εργατικού δυναμικού.

5 views0 comments