Hoe Big Data te integreren in de diagnose van ziekten - dummies

Over de hele wereld worden big data-bronnen voor gezondheidszorg gecreëerd en beschikbaar gemaakt voor integratie in bestaande processen. Klinische onderzoeksgegevens, genetica en genetische mutatiegegevens, proteïnetherapeutische gegevens en vele andere nieuwe informatiebronnen kunnen worden geoogst om de dagelijkse gezondheidszorgprocessen te verbeteren.

Sociale media kunnen en zullen worden gebruikt om bestaande gegevens en processen te vergroten om meer gepersonaliseerde opvattingen over behandeling en therapieën te bieden. Nieuwe medische apparaten zullen behandelingen besturen en telemetriegegevens verzenden voor realtime en andere soorten analyses. De taak die voor ons ligt is om deze nieuwe gegevensbronnen te begrijpen en de bestaande gegevens en processen aan te vullen met de nieuwe big data-types.

Dus, hoe ziet het zorgproces eruit met de introductie van big data in het operationele proces van het identificeren en beheren van de gezondheid van patiënten? Hier is een voorbeeld van hoe de toekomst eruit zou kunnen zien:

1. Begrijp het probleem dat we proberen op te lossen:

   • Behoefte om een ​​patiënt met een specifiek type kanker te behandelen

2. Identificeer de betrokken processen:

   < ! --2 ->

   • Diagnose en testen (genetische mutatie identificeren)

   • Resultatenanalyse inclusief onderzoek naar behandelingsopties, klinische proefanalyse, genetische analyse en eiwitanalyse

   • Definitie van behandelprotocol, mogelijk inclusief gen of eiwit therapie

   • Monitor de patiënt en pas de behandeling waar nodig aan met behulp van een nieuw draadloos apparaat voor gepersonaliseerde behandelingstoediening en -bewaking. De patiënt gebruikt sociale media om de algehele ervaring te documenteren.

3. Identificeer de informatie die nodig is om het probleem op te lossen:

   • Patiëntgeschiedenis

   • Bloed, weefsel, testresultaten, enz.

   • Statistische resultaten van behandelingsopties

   • Klinische testgegevens

   • Genetica-gegevens

   • Eiwitgegevens

   • Sociale-mediadata

4. Verzamel de gegevens, verwerk deze en analyseer de resultaten:

   • Start behandeling

   • Controleer de patiënt en pas de behandeling indien nodig aan

     

Dit vertegenwoordigt het optimale geval waarbij geen nieuwe processen hoeven te worden gemaakt om big data-integraties te ondersteunen. Hoewel de processen relatief onveranderd zijn, omvatten de onderliggende technologieën de toepassingen die moeten worden aangepast om rekening te houden met de gevolgen van kenmerken van big data, zoals het datavolume, de verscheidenheid aan gegevensbronnen en de snelheid of snelheid die nodig is om dat te verwerken. gegevens.

De introductie van big data in het proces van het beheren van de gezondheidszorg zal een groot verschil maken in de effectiviteit van het diagnosticeren en beheren van de gezondheidszorg in de toekomst.Ditzelfde proces van operationele aanpak kan worden toegepast op verschillende industrieën. Wat zijn de sleutels om met succes big data toe te passen op operationele processen? Hier zijn enkele van de belangrijkste zaken om te overwegen:

• Volledig inzicht in het huidige proces.

• Begrijp goed waar lacunes bestaan ​​in informatie.

• Identificeer relevante big data-bronnen.

• Ontwerp een proces om de gegevens naadloos te integreren nu en wanneer dit verandert.

• Analyse en besluitvormingsprocessen aanpassen om het gebruik van big data te integreren.