Медицинская аналитика — это процесс использования данных и аналитических методов для улучшения ухода за пациентами. Важно отметить, что аналитику в сфере здравоохранения можно использовать для различных целей, в том числе для улучшения результатов лечения пациентов, оптимизации финансовых результатов и сокращения врачебных ошибок. Данные собираются из различных источников, включая административные данные, данные о претензиях, медицинские записи и биометрическую информацию. Затем эти данные анализируются для выявления тенденций в оказании медицинской помощи и получения полезных сведений, которые можно использовать для улучшения клинической практики.
Хотя в последние годы анализ данных стал неотъемлемой частью отрасли здравоохранения, достижения в области технологий машинного обучения позволяют организациям более эффективно анализировать свои данные и получать ценную информацию, которая может улучшить результаты лечения пациентов. Согласно недавнему отчету Global Market Insights, ожидается, что рынок машинного обучения в здравоохранении вырастет с 2,62 млрд долларов в 2016 году до 8,09 млрд долларов к 2023 году при среднегодовом темпе роста 23,3% в период с 2017 по 2023 год. Рост внедрения технологий машинного обучения в здравоохранении будет зависеть от таких факторов, как все более широкое внедрение устройств Интернета вещей (IoT), растущий спрос на подходы к лечению, основанные на данных, и потребность в передовых вариантах лечения сложных заболеваний. Несмотря на быстрый рост внедрения машинного обучения в здравоохранение, существует ряд проблем, связанных с его внедрением, таких как нехватка квалифицированных специалистов по данным в отрасли и высокие затраты, связанные с обслуживанием больших наборов данных. Однако эти проблемы можно преодолеть, приняв модульный подход к анализу данных и внедрив экономичную модель машинного обучения, адаптированную к конкретным потребностям конкретного здравоохранения.
