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संयुक्त राज्य अमेरिका में स्वास्थ्य देखभाल एक बड़ा मुद्दा है। लागत बढ़ने के साथ और देखभाल की गुणवत्ता में कमी जारी है, ऐसा लगता है कि हर कोई इससे सहमत है कि इसके बारे में कुछ करने की आवश्यकता है। हम सिर्फ इस बात पर सहमत नहीं हो सकते कि वास्तव में क्या होना चाहिए। स्वास्थ्य देखभाल के बारे में राजनीतिक बहस से दूर, बड़ा डेटा आज हमारे स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली के मुद्दों को हल करने में एक बड़ी भूमिका निभाने की क्षमता रखता है। कैसे? बिग डेटा स्टोरेज और एनालिटिकल सिस्टम ने एक उद्यम के रूप में बड़े डेटा के रूप में क्लाउड पर एक कदम बनाने सहित, अधिक उद्यम के अनुकूल और सुलभ बनने के लिए भारी प्रगति की है। इन कदमों के साथ, स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली में शामिल, अस्पतालों से लेकर स्वास्थ्य संस्थानों तक, बड़े डेटा की क्षमता का पता लगाया है। संभावनाएं रोमांचक हैं। यहां पांच प्रमुख तरीके दिए गए हैं जो बड़े डेटा बेहतर के लिए स्वास्थ्य देखभाल को बदल सकते हैं। (कैसे स्वास्थ्य देखभाल बदल रहा है आईटी में कुछ पृष्ठभूमि पढ़ने प्राप्त करें।)
कम लागत
2012 में इंस्टीट्यूट ऑफ मेडिसिन द्वारा किए गए एक अध्ययन के अनुसार, स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली में खर्च किए गए प्रत्येक डॉलर के 30 सेंट बर्बाद हो जाते हैं, प्रत्येक वर्ष 750 अरब डॉलर की राशि बर्बाद होती है। उस कचरे का एक बड़ा प्रतिशत अनावश्यक सेवाओं से आता है, जैसे कि बार-बार परीक्षण और अक्षम रूप से वितरित सेवाएं, इसके बाद धोखाधड़ी, ऐसी स्थितियां जिन्हें रोका जा सकता था और निश्चित रूप से, कागजी कार्रवाई।
यह देखते हुए कि स्वास्थ्य प्रणाली में बहुत अधिक बर्बादी निराशाजनक है जब हम सोचते हैं कि कितने परिवार सस्ती, गुणवत्ता वाली स्वास्थ्य देखभाल खोजने के लिए संघर्ष करते हैं, तो यह अपशिष्ट अवसर भी प्रस्तुत करता है। बड़े डेटा का उपयोग करके, स्वास्थ्य देखभाल उद्योग अनावश्यक प्रक्रियाओं को खत्म करने में डॉक्टरों को अधिक जानकारी प्रदान करने और अनावश्यक प्रक्रियाओं को खत्म करने के लिए और स्वयं डॉक्टरों और अस्पतालों को खर्चों में कटौती के तरीकों के लिए खुद को देखकर अनावश्यक खर्च पर वापस कटौती और पहचान कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक स्वास्थ्य देखभाल प्रदाता ने नैदानिक डेटा का उपयोग यह पता लगाने के लिए किया कि कौन से डॉक्टर सबसे प्रक्रियाओं और उपचारों की सिफारिश कर रहे थे और उन डॉक्टरों के साथ चर्चा की कि अनावश्यक प्रक्रियाओं को कैसे कम किया जाए।
पूरी जानकारी तक पहुंच
एक पूरे के रूप में स्वास्थ्य देखभाल उद्योग डेटा के सबसे बड़े संग्रहकर्ताओं में से एक है। अनुसंधान से लेकर, रोगी के परिणामों तक, नई तकनीकों और दवाओं के लिए, निश्चित रूप से वहाँ पर्याप्त जानकारी है, जो न्यूनतम संभव कीमत पर उच्च-गुणवत्ता की देखभाल प्रदान करती है। समस्या यह है कि अधिकांश डॉक्टरों के पास यह सब डेटा एक जगह पर इकट्ठा नहीं होता है जहां वे इसे एक्सेस कर सकते हैं, और यहां तक कि अगर उन्होंने ऐसा किया है, तो उन सभी को पढ़ने और अवशोषित करने का समय या क्षमता नहीं होगी।
जब आप नई जानकारी सीखने के लिए एक चिकित्सक की क्षमता की तुलना करते हैं, तो शायद एक कंप्यूटर पर महीने में दो से तीन मेडिकल जर्नल पढ़ते हैं, जो 100 प्रतिशत प्रतिधारण दर के साथ हजारों लेखों को परिमार्जन कर सकता है, प्रौद्योगिकी एक चिकित्सक का सबसे बड़ा उपकरण होना चाहिए। बड़े डेटा में उन विशाल डेटा सेटों के भंडारण और विश्लेषण की अनुमति देकर इसे एक वास्तविकता बनाने की क्षमता है, इसलिए डॉक्टरों को तुरंत पिछले उपचार, अधिक लागत प्रभावी विकल्प या रोगी के परिवार में एक निश्चित बीमारी के इतिहास के बारे में सूचित किया जा सकता है। ।
बेहतर निवारक देखभाल
बड़े डेटा भी हमारे स्वास्थ्य की दूर की निगरानी के माध्यम से बेहतर निवारक देखभाल के लिए आधार तैयार करता है। हम में से अधिकांश ने पहले से ही इसकी शुरुआत सेंसर के साथ देखी है जो हमारे हृदय की दर या हमारे नींद के पैटर्न की निगरानी करते हैं, लेकिन ये उन्नत मॉनिटर रक्त कोशिका की गिनती से लेकर कार्डियक एंजाइम तक हर चीज की निगरानी करेंगे। इस तरह के मॉनिटर्स का उपयोग चिकित्सकों द्वारा बुजुर्गों जैसे जोखिम वाले रोगियों के लिए किया जा सकता है, और व्यक्तियों द्वारा उनके स्वास्थ्य पर नजर रखने के लिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है और एक चेतावनी प्राप्त कर सकता है कि उन्हें एक गंभीर और महंगी स्थिति को रोकने के लिए उपाय करने की आवश्यकता हो सकती है। यदि आवश्यक हो तो जीवनशैली में बदलाव या अन्य उपचारों के लिए व्यक्तिगत सिफारिशें करने के लिए रोगी के स्वास्थ्य डेटा के माध्यम से वापस जाकर बिग डेटा इस प्रक्रिया को एक कदम आगे ले जा सकता है।वैयक्तिकृत निदान
डॉक्टर के कार्यालय में जाने वाले कई मरीजों को कागज के एक टुकड़े पर एक वास्तविक व्यक्ति की तुलना में अधिक संख्या में महसूस होता है, जबकि वे वहां होते हैं, और जबकि कुछ डॉक्टर अपने बेडसाइड तरीके से सुधार करने के लिए खड़े हो सकते हैं, कई लोगों के पास बहुत सारे रोगी होते हैं जिन्हें वे दिन भर में देखते हैं। व्यक्तिगत स्तर पर हर एक को याद रखें।
जबकि इलेक्ट्रॉनिक रिकॉर्ड ने डॉक्टरों को रोगी के इतिहास और प्रक्रियाओं को बेहतर ढंग से निभाने में मदद की है, यह जानने के बीच एक बड़ा अंतर है कि अंतिम दौरे पर रोगी के रक्तचाप का स्तर क्या था और सभी नोटों पर जाने में सक्षम होने पर, दोनों संरचित (संख्याएँ) ) और रोगी के इतिहास में असंरचित (डॉक्टरों की टिप्पणियां) समग्र पैटर्न और प्रगति का पता लगाने के लिए। इन पैटर्नों का उपयोग समग्र परिणामों के आधार पर उपचार के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को स्थापित करने के लिए किया जा सकता है।
बेहतर मूल्यांकन
अंत में, बड़ा डेटा अस्पतालों, सर्जनों, प्राथमिक देखभाल प्रदाताओं और यहां तक कि स्टाफ की संभावनाओं का बेहतर मूल्यांकन करने का अवसर प्रदान करता है, जो कि परिणामों को सुधारने में सबसे प्रभावी हैं, न कि केवल नुस्खे सौंपने के लिए। उदाहरण के लिए, बेयर्स इंस्टीट्यूट फॉर हेल्थकेयर रिसर्च एंड इम्प्रूवमेंट ने रोगी संतुष्टि स्कोर और अस्पतालों की नर्स स्टाफिंग नीतियों का विश्लेषण किया। संस्थान ने पाया कि पूर्णकालिक नर्सों का स्टाफ - अनुबंध या अस्थायी नर्सों के विपरीत - नकारात्मक घटनाओं को कम करने में मदद करता है, जैसे कि गिरावट।
दवा में संभावित भूमिका बड़ा डेटा वास्तव में रोमांचक हो सकता है। कुंजी नवाचार के लिए है जिसके साथ शुरू होने वाले बड़े डेटा के आगमन के साथ शुरू न हो। जैसा कि अधिक उपकरण बनाए जाते हैं और बड़े डेटा के माध्यम से अधिक विचार उत्पन्न होते हैं, यह हो सकता है कि स्वास्थ्य देखभाल का वास्तविक समाधान मुख्य रूप से सार्वजनिक नीति में नहीं बल्कि आविष्कार और रचनात्मक सोच में निहित है।
