Mengingat banyaknya data yang dibuat setiap hari, Big Data telah menjadi topik yang trendi selama beberapa tahun terakhir. Dibangun pada 4 prinsip inti, banyak industri telah berhasil mengintegrasikan dan menciptakan nilai dari analisis data yang besar. Pada dasarnya, data besar membantu organisasi menjadi lebih produktif, efisien, dan mengurangi biaya. Seperti banyak industri lainnya, perawatan kesehatan telah disesuaikan dengan analisis data tidak hanya untuk keuntungan finansial tetapi juga meningkatkan kualitas hidup pasien.

- Mengurangi Limbah Pelayanan Kesehatan

Karena kurangnya transparansi, sebagian besar pengeluaran kesehatan di U. S. telah dikritik sebagai pemborosan. Diperkirakan 2. 2 triliun yang dikeluarkan untuk perawatan kesehatan, sampai $ 1. 2 triliun bisa dianggap berlebih. Sebagai hasil dari tuntutan malpraktek mahal, obat defensif adalah penyumbang utama pengendalian biaya yang tidak efisien dalam perawatan kesehatan. Dengan membangun revolusi data yang besar, keputusan perawatan kesehatan dapat didasarkan pada analisis data daripada penilaian klinis dokter.

Selain dampak biaya, analisis data menciptakan nilai dengan menggabungkan informasi pasien. Memahami sebanyak mungkin pada awal kehidupan pasien dapat membantu mencegah penyakit atau mengobati penyakit pada tahap awal. Dengan implikasi luas terhadap penyedia layanan kesehatan, data besar juga akan mengubah industri farmasi. (Lihat juga,

Perawatan Kesehatan yang Tidak Bekerja .) Dampak Biaya

Karena biaya perawatan kesehatan terus meningkat, diperkirakan pada tahun 2021, pengeluaran kesehatan di U. S. harus mencapai $ 4. 8 miliar dan hampir 20 persen dari PDB. Dengan pengeluaran per kapita untuk kesehatan yang melampaui $ 8000, tidak ada manfaat kesehatan jangka panjang yang terkait dengan biaya tinggi tersebut. Karena obesitas terus mengganggu U. S., harapan hidup telah turun 1. 5 tahun lebih rendah dari rata-rata OECD. Mengintegrasikan data dan analisis yang besar mungkin tidak memperpanjang usia harapan hidup. Di sisi lain, ada banyak keuntungan finansial dengan cara mengurangi biaya.

Seiring catatan pasien dan klinis terus berkembang, pengelolaan data yang membaik telah mengurangi banyak informasi. Karena standar kerahasiaan pasien, data kebersihan sulit dilakukan di masa lalu. Biaya rumah sakit 1. 5 juta per tahun, catatan duplikat sekarang dapat dihapus secara efektif melalui sistem rekam medik elektronik inovatif (EMR). Demikian juga, obat defensif terus meningkatkan biaya karena 20% tes radiologi adalah duplikat dan menghabiskan sekitar $ 20 miliar per tahun.

Tidak hanya data besar yang menghilangkan biaya rekaman duplikat, analisis prediktif dapat lebih efektif mengidentifikasi perawatan dini dalam riwayat pasien, mencegah episode medis di masa depan dan menghindari penerimaan kembali di masa mendatang.Penyakit yang dapat dicegah saat ini seperti merokok dan obesitas menghabiskan biaya $ 2 triliun di seluruh dunia. Dengan mengintegrasikan data yang besar, penyedia layanan dapat menggabungkan riwayat keluarga dan kondisi terkini untuk perawatan preemptif yang lebih efektif. Akibatnya, hal ini dilaporkan dapat mengurangi total biaya perawatan kesehatan lebih dari $ 38 miliar.

Secara keseluruhan, melalui pencegahan penyakit, mengurangi tingkat pengembalian, hasil pasien yang lebih baik, transparansi data dan percepatan litbang, revolusi data besar dalam perawatan kesehatan diharapkan dapat mengurangi pengeluaran U. S. sebesar $ 300 sampai $ 450 miliar. (99%) Di samping dampak finansial yang sangat besar, analisis dalam organisasi kesehatan diharapkan dapat meningkatkan kualitas dan efisiensi perawatan kesehatan.

Selain dampak finansial yang sangat besar, analisis dalam organisasi kesehatan diharapkan dapat meningkatkan kualitas dan efisiensi layanan kesehatan. disediakan. Secara tradisional, dokter dan penyedia layanan kesehatan beroperasi dengan biaya untuk platform layanan. Metode ini membayar tenaga profesional untuk setiap layanan yang dilakukan seperti tes dan kunjungan ke kantor. Apa yang membuat data besar menarik perhatian perawatan kesehatan adalah penggunaan analisis prediktif. Analisis prediktif mengekstrak informasi dari rangkaian data yang sudah ada sebelumnya untuk menentukan pola dan tren masa depan. Asalkan data pasien tertentu berada di database data tunggal, algoritma dapat menciptakan pengalaman kesehatan yang dipersonalisasi. Mengikuti evolusi data dan teknologi baru, analisis kesehatan mendorong pasien untuk menjalani gaya hidup aktif, memilih penyedia dengan rating tinggi, dan mengikuti hasil yang didorong data daripada penilaian klinis. Obat-obatan R & D

Di luar perawatan klinis, pertumbuhan data menghasilkan kesempatan untuk secara efektif mengembangkan obat baru. Integrasi data end-to-end yang efektif menghadirkan peluang bagi perusahaan farmasi untuk memaksimalkan keuntungan dari tren teknologi. Melalui pemodelan prediktif, teknologi menghubungkan data biologis dan klinis untuk mengidentifikasi kandidat potensial untuk uji coba obat. Sebagai industri senilai $ 300 miliar per tahun, obat-obatan global terus menghabiskan jutaan dolar setiap tahun untuk mengembangkan obat baru.

Mengemudi R & D, keuntungan memastikan pengembangan obat mendapat keuntungan tertinggi dari investasi perusahaan. Melalui algoritma lanjutan, pemantauan real time uji klinis dapat secara efektif mempersingkat waktu antara pengembangan dan penggunaan obat baru oleh masyarakat. Mempercepat proses antara pengembangan produk dan pelepasan menawarkan perusahaan farmasi keunggulan kompetitif untuk memaksimalkan hasil. (99)> Subsidi Pemerintah Berubah Menjadi Pemasaran

Memberikan subsidi kepada industri perawatan kesehatan, inisiatif yang disponsori pemerintah bertujuan untuk meningkatkan transparansi data dengan hasil pasien yang positif. Pada tahun 2009, Amerika Serikat meluncurkan Petunjuk Pemerintah Terbuka yang bertujuan untuk menciptakan transparansi di antara kumpulan data yang disponsori oleh pemerintah. Demikian juga Teknologi Informasi Kesehatan untuk Kesehatan Ekonomi dan Klinik (HITECH) yang disahkan pada tahun 2009 disubsidi sebanyak $ 36. 5 miliar pengeluaran untuk membuat jaringan catatan kesehatan elektronik nasional.

Perkiraan pembayaran diantisipasi untuk mendorong penerapan sistem EMR sampai 70 hingga 90 persen dari semua penyedia pada tahun 2019. Membuat data klinis yang transparan dan digunakan secara universal di antara semua penyedia layanan kesehatan akan memungkinkan industri menerapkan analisis secara efisien.

Pemantauan Kesehatan Digital

Tren teknologi telah meningkatkan tindakan pencegahan yang dapat dilakukan individu. Pelacak kebugaran memantau sejumlah faktor penting untuk kesehatan yang baik termasuk; langkah yang ditempuh, siklus tidur dan detak jantung. Teknologi ini memperhitungkan sejumlah faktor, dan jika perlu, hal itu mendorong individu untuk melakukan aktivitas fisik lebih banyak. Data disimpan dan dianalisis oleh tracker dan bisa diakses melalui aplikasi smartphone atau melalui halaman web perusahaan. Mengikuti informasi ini, individu dapat membuat keputusan pencegahan untuk memperbaiki kesehatan dan lebih sedikit kunjungan dokter. Selain industri yang mudah meledak, sumber kesehatan online seperti WebMD

(WBMD) menggunakan algoritme untuk memberikan rekomendasi kesehatan individual. Seperti rekomendasi film 999, Netflix

NFLX

NFLXNetflix Inc200. 13 + 0. 06%

Diciptakan dengan Highstock 4. 2. 6

) rekomendasi film, gejala masukan pasien ke platform WebMD yang menghasilkan daftar potensi komplikasi kesehatan.

The Bottom Line Karena industri kesehatan secara universal menggunakan data dan analisis yang besar, ada potensi besar untuk perubahan positif. Saat ini, revolusi data besar telah berkembang di bidang keuangan, pemasaran dan olahraga dengan hak kesehatan. Dengan meningkatnya biaya perawatan kesehatan di U. S., banyak orang Amerika meneliti industri ini karena melemahkan ekonomi. Melalui R & D yang lebih efisien dalam farmasi, hasil pasien positif, transparansi data, dan potensi metode pencegahan penyakit, analisis diantisipasi untuk menyelamatkan ekonomi U. S. miliaran dolar.