В начале 21 века одной из самых больших проблем, с которыми столкнулась индустрия здравоохранения, была обработка данных. Некоторые поставщики медицинских услуг внедрили систему электронных медицинских карт (EHR), но не все были на борту.

Это системы, которые компьютеризируют и хранят медицинские записи с целью сбора, хранения, передачи, получения, связывания, извлечения или манипулирования данными исключительно для предоставления медицинских услуг пациентам. Раньше адаптация EHR обсуждалась, но сегодня она широко принята и даже востребована.

Наука о данных сыграла жизненно важную роль в развитии здравоохранения и формировании его будущего. Интернет вещей (в данном случае интернет медицинскихвещей) и подключенное медицинское оборудование не только изменили способ обработки данных пациентов, но и интеграцию искусственного интеллекта и машинного обучения также позволили улучшить контроль над затратами на рабочие процессы в больницах и заболеваемостью. профилактика — особенно после COVID-19.

Здесь мы обсудим, как наука о данных повлияла на здравоохранение, подробно рассмотрев некоторые из этих случаев.

Науки о данных для точной медицины

Внедрение науки о данных в здравоохранение находится на пороге трансформации диагностики и лечения заболеваний. Это делается путем анализа данных, собранных в прошлом, и сравнения с текущими данными пациентов. Это включает в себя генетические данные, заражение болезнью, прививки, какие методы лечения работают, аллергии, образ жизни, а также возможные результаты и реакцию на семейство методов лечения.

Это не только повышает уровень оказываемой медицинской помощи, но и снижает вероятность того, что пациентам придется пройти неадекватное лечение.

Живой пример того, как наука о данных помогает врачам и врачам принимать обоснованные решения в области здравоохранения, — Imec’s GAP (Genomics Application Platform).

Эта платформа ориентирована на новорожденных, выявляя любые сложные нарушения, которые могут возникнуть у них в момент рождения. Как только они рождаются, начинаются процедуры и лечение, чтобы справиться с ними и, следовательно, снизить уровень смертности.

Улучшение рабочего процесса и производительности здравоохранения

Серьезной проблемой в медицинских учреждениях, о которой пациенты обычно не знают (но из-за которой приходится страдать), является напряженность между персоналом больницы. Основной причиной этих противоречий является отсутствие координации рабочего процесса и общая динамичность (и непредсказуемость) условий в больницах и клиниках.

Науки о данных предлагают решение этих проблем с помощью облачных инструментов и приложений, помогая значительно оптимизировать процессы. Ярким примером тому является Платформа искусственного интеллекта Aplacare.

Платформа использует алгоритмы искусственного интеллекта для создания «умных медицинских записей» на основе данных пациентов и назначает соответствующих врачей каждому пациенту. Его основная цель — в конечном итоге обеспечить оказание помощи, основанной на ценности (VBC), путем оптимизации рабочих процессов и обеспечения отсутствия напряженности между персоналом, которая отражается на пациентах.

Борьба с инфекциями, связанными с оказанием медицинской помощи (HAI)

Инфекции, связанные с оказанием медицинской помощи (HAI), являются одной из самых насущных проблем, с которыми сталкиваются государственные медицинские учреждения во всем мире, и США не являются исключением. Если название недостаточно очевидно, ИСМП представляет собой несвязанные инфекции, которыми заразились пациенты во время лечения другого заболевания.

По данным Европейского центра профилактики и контроля заболеваний (CDC EU), только в ЕС более 100 000 пациентов заражаются ИСМП, а в США эта цифра выше (721 800 в 2011 г.). Хотя в большинстве случаев эти инфекции распознаются и лечатся соответствующим образом, они по-прежнему являются непосредственной причиной тысяч смертей каждый год.

Это еще хуже в развивающихся странах, где здравоохранение в основном осуществляется вручную.

У Всемирной организации здравоохранения есть строгие правила, которым должны следовать больницы, чтобы свести к минимуму ИСМП. Соблюдение этих правил может оказаться затруднительным без небольшой помощи со стороны технологий. И здесь на помощь приходят науки о данных, которые время от времени предлагают бесценные решения.

Основные инструменты, используемые для этих решений:

· Наблюдение за пациентом

· Отчеты о состоянии пациента в режиме реального времени и

· Прогностические модели, основанные на прошлых и настоящих данных о пациентах.

MONI — яркий пример интеллектуального инструмента инфекционного контроля, который в настоящее время используется.

Он связан с несколькими системами документации, такими как:

· Немецкая сеть NEO-KISS (Немецкий национальный центр внутрибольничных инфекций)

· Международная сеть Vermont-Oxford Network, аффилированная с ECDC Австрийская сеть наблюдения (ANISS Surveillance)

· Немецкий аналог KISS (Немецкий национальный центр внутрибольничных инфекций),

· Австрийское отделение (AUQIP) базирующегося в США Международного проекта показателей качества (IQIP).

Сказав это, учреждения здравоохранения также могут внедрить его в свои системы в частном порядке в целях конфиденциальности. Платформа импортирует необработанные данные и преобразует их в данные наблюдения, которые затем сравниваются с текущим состоянием пациента. В случае возникновения каких-либо тревожных сигналов ИИ быстро определяет, какой тип HAI (если таковой имеется) он обнаруживает, и рекомендует немедленные тесты.

По оценкам, отчеты, созданные такими платформами, сэкономят от 25 до 32 миллиардов долларов только для медицинских учреждений США.

Удаленное здравоохранение — мониторинг и уход

COVID-19 переместил границы здравоохранения из физической в ​​цифровую сферу. Хотя инициатива заслуживает похвалы, в начале 2020 года она имела ряд ограничений, а это означало, что пациенты не всегда были довольны полученным лечением.

Наука о данных позволила врачам гораздо более тщательно проводить рутинные осмотры, и основным фактором здесь является интеграция технологий (особенно носимых датчиков), или, короче говоря; Интернет вещей. Предпринимаются усилия по синхронизации часов и планшетов, которые включают в себя необходимые датчики для отслеживания того, как себя чувствует пациент.

Это помогает врачам (а во многих случаях и самому ИИ) определить, можно ли с состоянием пациента справиться дома или пора посетить больницу.

Если и когда происходят какие-либо резкие изменения в состоянии здоровья пациента, эти датчики немедленно уведомляют медицинских работников, позволяя им принимать эффективные и своевременные решения. Это особенно полезно при мониторинге сердечных заболеваний, послеоперационных пациентов, пациентов с диабетом или других пациентов с высоким риском.

Будущее медицинских приложений Data Science

Когда дело доходит до науки о данных и ее применения в здравоохранении, отрасль учится в значительной степени полагаться на аналитику данных и искусственный интеллект, чтобы помочь открыть новую эру улучшений в услугах здравоохранения. Многие предприятия в США и ЕС внедряют все больше и больше передовых технологий.

И поскольку они продолжают делать дальнейшие технологические шаги, стоимость этой технологии продолжает снижаться, что делает ее все более и более доступной.