Bagaimana menggabungkan data besar ke dalam diagnosis penyakit - dummies

Di seluruh dunia, sumber data besar untuk perawatan kesehatan diciptakan dan tersedia untuk diintegrasikan ke dalam proses yang ada. Data percobaan klinis, genetika dan data mutasi genetik, data terapeutik protein, dan banyak sumber informasi baru lainnya dapat dipanen untuk memperbaiki proses perawatan kesehatan setiap hari.

Media sosial dapat dan akan digunakan untuk menambah data dan proses yang ada untuk memberikan pandangan pengobatan dan terapi yang lebih dipersonalisasi. Perangkat medis baru akan mengendalikan perawatan dan mengirimkan data telemetri untuk analisis real-time dan jenis analisis lainnya. Tugas ke depan adalah memahami sumber data baru ini dan melengkapi data dan proses yang ada dengan tipe data baru yang besar.

Jadi, seperti apa proses perawatan kesehatan dengan diperkenalkannya data besar ke dalam proses operasional untuk mengidentifikasi dan mengelola kesehatan pasien? Berikut adalah contoh bagaimana masa depan:

1. Pahami masalah yang ingin kita selesaikan:

   • Perlu mengobati pasien dengan jenis kanker tertentu

2. Identifikasi proses yang terlibat:

   • ! Diagnosis dan pengujian (identifikasi mutasi genetik)

   • Analisis hasil termasuk meneliti pilihan pengobatan, analisis percobaan klinis, analisis genetika, dan analisis protein

   • Definisi protokol pengobatan, mungkin termasuk gen atau protein terapi

   • Pantau pasien dan sesuaikan pengobatan sesuai kebutuhan dengan menggunakan perangkat nirkabel baru untuk pengiriman dan pemantauan pengobatan secara personal. Pasien menggunakan media sosial untuk mendokumentasikan keseluruhan pengalaman.

3. Identifikasi informasi yang dibutuhkan untuk memecahkan masalah:

   • Riwayat pasien

   • Darah, jaringan, hasil tes, dan seterusnya

   • Hasil statistik pilihan pengobatan

   • Data uji klinis

   • Data genetika

   • Data protein

   • Data media sosial

4. Mengumpulkan data, mengolahnya, dan menganalisis hasilnya:

   • Memulai perawatan

   • Pantau pasien dan sesuaikan pengobatan sesuai kebutuhan

     

ini mewakili kasus optimal dimana tidak ada proses baru yang perlu diciptakan untuk mendukung integrasi data yang besar. Sementara prosesnya relatif tidak berubah, teknologi yang mendasari meliputi aplikasi yang perlu diubah untuk mengakomodasi dampak karakteristik data besar, termasuk volume data, variasi sumber data, dan kecepatan atau kecepatan yang dibutuhkan untuk mengolahnya. data.

Pengenalan data besar ke dalam proses pengelolaan layanan kesehatan akan membuat perbedaan besar dalam efektivitas untuk mendiagnosis dan mengelola perawatan kesehatan di masa depan.Proses pendekatan operasional yang sama ini dapat diterapkan pada berbagai industri. Apa kunci sukses menerapkan data besar ke proses operasional? Berikut adalah beberapa masalah yang paling penting untuk dipertimbangkan:

• Sepenuhnya memahami proses saat ini.

• Sepenuhnya memahami di mana ada kesenjangan dalam informasi.

• Identifikasi sumber data besar yang relevan.

• Rancang sebuah proses untuk mengintegrasikan data dengan lancar dan saat ini berubah.

• Ubah analisis dan proses pengambilan keputusan untuk menggabungkan penggunaan data besar.