Wie man Big Data in die Diagnose von Krankheiten einbindet - Dummies

Weltweit werden große Datenquellen für das Gesundheitswesen geschaffen und für die Integration in bestehende Prozesse bereitgestellt. Klinische Versuchsdaten, genetische und genetische Mutationsdaten, Protein-Therapeutik-Daten und viele andere neue Informationsquellen können geerntet werden, um die täglichen Gesundheitsprozesse zu verbessern.

Soziale Medien können und werden verwendet, um vorhandene Daten und Prozesse zu erweitern, um personalisierte Sichtweisen auf Behandlungen und Therapien zu bieten. Neue medizinische Geräte werden Behandlungen steuern und Telemetriedaten für Echtzeit- und andere Arten von Analysen übertragen. Es gilt, diese neuen Datenquellen zu verstehen und die vorhandenen Daten und Prozesse mit den neuen Big Data-Typen zu ergänzen.

Wie würde also der Gesundheitsprozess aussehen, wenn Big Data in den operativen Prozess der Identifizierung und Verwaltung der Patientengesundheit aufgenommen würde? Hier ist ein Beispiel dafür, wie die Zukunft aussehen könnte:

1. Verstehen Sie das Problem, das wir lösen wollen:

   • Notwendigkeit, einen Patienten mit einer bestimmten Krebsart zu behandeln

2. Identifizieren Sie die beteiligten Prozesse:

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   • Diagnose und Test (Identifizierung genetischer Mutation)

   • Ergebnisanalyse einschließlich Erforschung von Behandlungsoptionen, Analyse klinischer Studien, genetischer Analyse und Proteinanalyse

   • Definition des Behandlungsprotokolls, möglicherweise einschließlich Gen oder Protein Therapie

   • Überwachen Sie den Patienten und passen Sie die Behandlung nach Bedarf an, indem Sie ein neues drahtloses Gerät für die personalisierte Behandlung und Überwachung verwenden. Der Patient verwendet soziale Medien, um die gesamte Erfahrung zu dokumentieren.

3. Geben Sie die Informationen an, die zur Lösung des Problems erforderlich sind:

   • Patientenanamnese

   • Blut, Gewebe, Testergebnisse usw.

   • Statistische Ergebnisse der Behandlungsoptionen

   • Daten zu klinischen Studien

   • Genetische Daten

   • Proteindaten

   • Social-Media-Daten

4. Daten sammeln, verarbeiten und analysieren:

   • Behandlung beginnen

   • Patient überwachen und Behandlung nach Bedarf anpassen

     

stellt den optimalen Fall dar, in dem keine neuen Prozesse zur Unterstützung von Big-Data-Integrationen erstellt werden müssen. Während die Prozesse relativ unverändert sind, umfassen die zugrundeliegenden Technologien die Anwendungen, die geändert werden müssen, um die Auswirkungen von Merkmalen von Big Data zu berücksichtigen, einschließlich der Datenmenge, der Vielfalt der Datenquellen und der Geschwindigkeit oder Geschwindigkeit, die erforderlich ist, um diese zu verarbeiten. Daten.

Die Einführung von Big Data in den Prozess der Verwaltung von Gesundheitsdiensten wird einen großen Unterschied in der Wirksamkeit bei der Diagnose und Verwaltung von Gesundheitsversorgung in der Zukunft machen.Dieser gleiche Betriebsansatzprozess kann auf eine Vielzahl von Branchen angewendet werden. Was sind die Schlüssel zur erfolgreichen Anwendung von Big Data auf betriebliche Prozesse? Hier sind einige der wichtigsten Punkte, die Sie berücksichtigen sollten:

• Verstehen Sie den aktuellen Prozess vollständig.

• Verstehe vollständig, wo Lücken in Informationen bestehen.

• Identifizieren Sie relevante Big Data-Quellen.

• Entwerfen Sie einen Prozess, um die Daten jetzt und bei Änderungen nahtlos zu integrieren.

• Ändern Sie Analyse- und Entscheidungsprozesse, um die Verwendung von Big Data zu berücksichtigen.