کلان داده در مراقبت های بهداشتی و 4 هدف مهم تجزیه و تحلیل داده در این حوزه

کلان داده ها نحوه مدیریت، تجزیه و تحلیل و استفاده از داده ها را در صنایع مختلف تغییر داده است. یکی از قابل توجه ترین زمینه هایی که تجزیه و تحلیل داده ها در آن تغییرات بزرگی ایجاد می کند، مراقبت های بهداشتی است.

در واقع، تجزیه و تحلیل مراقبت های بهداشتی پتانسیل کاهش هزینه های درمان، پیش بینی شیوع بیماری های همه گیر، جلوگیری از بیماری های قابل پیشگیری و بهبود کیفیت زندگی به طور کلی را دارد.

میانگین طول عمر انسان در سرتاسر جمعیت جهان در حال افزایش است که چالش‌های جدیدی را برای روش‌های ارائه درمان های امروزی ایجاد می‌کند. متخصصان سلامت، درست مانند کارآفرینان تجاری، قادر به جمع‌آوری حجم عظیمی از داده‌ها و جستجوی بهترین استراتژی‌ها برای استفاده از این اعداد هستند.

اما ابتدا، بیایید مفهوم اصلی تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در حوزه سلامت و بهداشت را بررسی کنیم.

مفهوم کلان داده در مراقبت های بهداشتی چیست؟

کلان داده در مراقبت های بهداشتی اصطلاحی است که برای توصیف حجم عظیمی از اطلاعات ایجاد شده توسط پذیرش فناوری های دیجیتالی که سوابق بیماران را جمع آوری می کند و به مدیریت عملکرد بیمارستان کمک می کند. در غیر این صورت برای فناوری های سنتی و قدیمی بسیار بزرگ و پیچیده است و نمی توان با آن فناوری ها به نتایج مطلوب رسید.

کلان داده در بهداشت و درمان

کلان داده در بهداشت و درمان

استفاده از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در بهداشت و درمان نتایج مثبت و همچنین نجات دهنده زیادی داشته است. در اصل ، داده های بزرگ به مقادیر زیادی از اطلاعات ایجاد شده توسط دیجیتالی شدن همه چیز ، که توسط فناوری های خاص تلفیق و تجزیه و تحلیل می شوند ، اشاره دارد. برای مراقبت های بهداشتی ، از داده های بهداشتی خاص یک جمعیت (یا یک فرد خاص) استفاده می کنند و به طور بالقوه به جلوگیری از اپیدمی ، بیماری درمانی ، کاهش هزینه ها و غیره کمک می کند.

اکنون که عمر طولانی‌تری داریم، مدل‌های درمانی تغییر کرده‌اند و بسیاری از این تغییرات عمدتاً توسط داده‌ها هدایت می‌شوند. پزشکان می‌خواهند تا آنجا که می‌توانند درباره یک فرد و در اوایل زندگی او بفهمند، تا علائم هشداردهنده بیماری های جدی را در صورت بروز پیدا کنند .درمان هر بیماری در مراحل اولیه بسیار ساده‌تر و کم‌هزینه‌تر است.

با استفاده از شاخص های کلیدی عملکرد در مراقبت های بهداشتی و تجزیه و تحلیل داده های مراقبت های بهداشتی، پیشگیری بهتر از درمان است، و ایجاد یک تصویر جامع از یک فرد به بیمه اجازه می دهد یک گزارش مناسب ارائه دهد. تلاش های این صنعت برای جمع اوری تکه های اطلاعاتی بیماران در مراکز بهداشتی بیمارستان‌ها، کلینیک‌ها، جراحی‌ها و غیره بسیار سخت و دشوار است و با روش های قدیمی و سنتی نمی توان نتیجه مطلوبی از این اطلاعات به دست اورد .

کلان داده در مراقبت های بهداشتی

کلان داده در مراقبت های بهداشتی

9 منبع دیتای قابل استفاده برای متخصصان سلامت

گفته می‌شود، تعداد منابعی که متخصصان سلامت می‌توانند در آن‌ آگاهی هایی را از بیماران خود کسب کنند، رو به افزایش است. این داده‌ها معمولاً در قالب‌ها و اندازه‌های مختلف ارائه می‌شوند که چالشی را برای کاربران ایجاد می‌کند. با این حال، تمرکز فعلی دیگر بر میزان “بزرگ” بودن داده ها نیست، بلکه بر نحوه مدیریت هوشمندانه است. با کمک فن آوری مناسب، می توان داده ها را از منابع زیر از کلان داده ها در صنعت مراقبت های بهداشتی به صورت هوشمند و سریع استخراج کرد:

  • پورتال های بیماران
  • مطالعات پژوهشی
  • EHR ها
  • موتورهای جستجو
  • پایگاه داده های عمومی
  • سازمان های دولتی
  • سوابق پرداخت کننده ها
  • برنامه های پرسنل
  • اتاق انتظار بیماران

در واقع، برای سال‌ها جمع‌آوری حجم عظیمی از داده‌ها برای استفاده پزشکی پرهزینه و زمان‌بر بوده است. با فناوری‌های همیشه در حال پیشرفت امروزی، نه تنها جمع‌آوری چنین داده‌هایی، بلکه ایجاد گزارش‌های جامع بهداشت و درمان و تبدیل آن‌ها به بینش‌های مهم مرتبط آسان‌تر شده است که سپس می‌تواند برای ارائه مراقبت بهتر و درمان بیماری ها استفاده شود.

4 هدف مهم تجزیه و تحلیل داده های مراقبت های بهداشتی:

  1. استفاده از یافته های داده محور برای پیش بینی و حل یک مشکل قبل از اینکه خیلی دیر شود .
  2. ارزیابی روش ها و روش های درمانی سریعتر
  3. پیگیری بهتر موجودی ابزار های درمان
  4. درگیر کردن بیماران بیشتر در سلامت خود و توانمندسازی آنها با ابزاری برای انجام این کار.

منبع: www.datapine.com

هوش تجاری
نوشتهٔ پیشین
7 نوع مهارت‌ سازگاری در محل کار
نوشتهٔ بعدی
5 روش کلیدی و مهم برای بهبود بخشیدن به مهارت های سازگاری
برای نوشتن دیدگاه باید وارد بشوید.

آخرین مطالب


گوگل با معرفی مدل جدید زبان بزرگ خود (LLM)، Gemini…
گوگل بارد Bard یک چت بات، انقلابی برای هوش مصنوعی…
چگونه یک متخصص BI تبدیل؟ این یک مسیر خطی نیست،…
برنامه Microsoft Power BI خود را به عنوان یک ابزار…
Api‌های POWER BI REST (رابط‎‌های برنامه نویسی برنامه) یک مجموعه…
فهرست