Аналитика медицинских данных во время пандемии COVID-19

Передовая аналитика медицинских данных сыграла важную роль в глобальной борьбе с коронавирусом. Используя данные во время пандемии, сектор здравоохранения смог отслеживать распространение пандемии, контролировать состояние здоровья населения, прогнозировать тяжесть заболевания и связанный с ним спрос, а также предлагать населению оптимизированные медицинские решения. 

Находясь в авангарде интеллектуального, основанного на данных ответа на кризис в области здравоохранения, технологии управления данными, такие как хранилища данных, стали важными активами для отрасли здравоохранения. 

Что такое аналитика медицинских данных?

Аналитика данных здравоохранения относится к набору процессов, используемых для анализа данных для прогнозирования медицинских тенденций, получения информации и управления как клинической, так и операционной деятельностью. Медицинские данные существуют в различных формах, таких как электронные медицинские записи (EHR), медицинские записи (EMR), рецепты, радиологические отчеты, претензии и т. д. 

Эта аналитика широко используется различными заинтересованными сторонами для различных случаев использования. Вот несколько примеров: 

•  Клиницисты могут анализировать записи пациентов, чтобы получить передовой опыт лечения различных заболеваний. 
• Администраторы могут использовать данные для прогнозирования спроса на конкретные медицинские услуги и соответствующим образом оптимизировать свою деятельность.  
• Страховые компании использовать расширенную аналитику для оценки случаев урегулирования, отслеживания существующих претензий, выявления возможностей и сокращения мошеннических действий.. 
• Чиновники общественного здравоохранения и поставщики медицинских услуг могут использовать аналитику для отслеживания географического распространения заболеваний и разработки индивидуальных мер реагирования. 

Посмотрите, как работает наш конструктор хранилищ данных без кода

Посмотреть демо

Типы аналитики

Существует четыре основных типа аналитики: описательная, диагностическая, прогнозирующая и предписывающая аналитика, используемая для поддержки этих результатов.  

1. Описательная аналитика   

Это использование исторических данных для расшифровки закономерностей и тенденций. Исторические данные здравоохранения можно анализировать для мониторинга распространения заразных заболеваний по географическим регионам.  

     2. Диагностическая аналитика 

Как следует из названия, они используются для диагностики причины события, связанного со здоровьем. Здесь клиницисты и врачи могут определить заболевание у пациента, проведя диагностический анализ его симптомов.   

     3. Predictive Analytics 

Целью прогнозной аналитики является прогнозирование будущих результатов путем анализа прошлых тенденций и закономерностей. Прогнозируя тяжесть вирусного заболевания, такого как COVID-19, представители здравоохранения могут принять упреждающие меры для контроля его симптомов.

     4. Предписывающая аналитика 

Предписывающая аналитика использует клинические данные для определения действий, необходимых для достижения определенной цели. Предписывающая аналитика в сфере здравоохранения может помочь разработать оптимальный маршрут лечения, учитывая все ранее существовавшие заболевания у пациента. 

Создайте хранилище данных
с нуля

Посмотрите, как это делается

Использование аналитики здравоохранения во время Covid-19

 Острая фаза коронавируса усилила потребность в анализе данных в секторе здравоохранения. Ожидается, что объем рынка медицинской аналитики, растущий совокупным темпом 29.7% в год, достигнет 70.2 млрд. Долларов США по 2027.  

Чиновники здравоохранения используют эти данныесобранный по случаям COVID-19, чтобы оптимизировать их критическую реакцию на пандемию. Согласно Недавний опрос среди медицинских работников 88% респондентов сообщили о значительном увеличении использования ими аналитики во время пандемии. 

Успешная аналитика во многом зависит от наличия надежного хранилища медицинских данных (DWH). Прежде чем использовать данные, организациям необходимо убедиться, что они присутствуют в централизованном хранилище в готовой для анализа форме. Медицинское хранилище данных освобождает данные от  различные разрозненные источники и транзакционные системы по всему предприятию, что делает его легко доступным.   

Поэтому, оКогда поставщики заполняют хранилище данных структурированными и очищенными данными, анализировать их с помощью отчетов и информационных панелей становится проще.

Чтобы обеспечить более решительный ответ на чрезвычайную ситуацию с COVID-19, поставщики медицинских услуг использовали медицинскую информатику несколькими способами.

• Прогнозы тяжести заболевания

Чиновники здравоохранения использовали прогнозную аналитику, чтобы прогнозировать серьезность вируса и опередить пандемию. Недавно медицинские исследователи с горы Синай развитый прогностическая модель, прогнозирующая риск смертности у отдельных пациентов с ковидом. Аналогичным образом исследователи из Кливлендской клиники использовали прогнозного анализа чтобы выявить вероятность того, что у человека будет положительный результат теста на COVID-19.  

Прогнозное моделирование также использовалось для прогнозирования распространения Covid-19 среди населения. Исследователи Чикагского университета предназначенный прогностическая модель для точного прогнозирования распространения COVID-19 и последующего еженедельного подсчета случаев.  

Такие прогнозы помогают чиновникам здравоохранения принимать превентивные меры против COVID-19. Например, врачи могут рекомендовать правильное лечение, прогнозируя тяжесть симптомов у пациента. Более того, прогнозируя распространение вируса, чиновники могут рекомендовать превентивные меры контроля на уровне сообщества.  

Однако, поскольку сложные данные, относящиеся к здравоохранению, распространяются по множеству различных источников, крайне важно сначала сохранить их в хранилище данных, а затем отслеживать исторические данные на предмет тенденций и идей. Хранилище корпоративных данных (EDW) необходимо для того, чтобы снабдить инструменты прогнозирования данными, необходимыми для получения действенной информации. Нам нужно хранилище корпоративных данных (EDW), чтобы обеспечить инструменты прогнозирования необходимыми данными для получения действенной информации.

 Сама среда хранилища отображает и объединяет различные источники, в конечном итоге предоставляя инструменту прогнозирования данные, готовые для анализа.  

• Оптимизация ресурсов здравоохранения на основе спроса

Быстрый рост числа случаев заболевания COVID-19, особенно во время первых волн пандемии, привел к перегрузке больниц и клиник. Из-за непредвиденного наплыва пациентов в критическом состоянии медицинские учреждения рисковали исчерпать физические и человеческие ресурсы. Следовательно, аналитика данных здравоохранения представила решение для оптимизации ресурсов для удовлетворения быстро меняющегося спроса. 

В 2020 году исследователи из Кливлендской клиники использовали анализ данных, чтобы факторы прогноза таких как количество пациентов, доступность интенсивной терапии, онемениеколичество коек, наличие аппаратов искусственной вентиляции легких и т. д. Аналогичным образом, группа исследователей из Кёльнского университета и компании Bartz & Bartz GmbH разработала инструментом под названием BaBSim.Hospital», который помогает больницам проводить-срок планирование мощностей и ресурсов. В случае с COVID-19 это помогло спрогнозировать потребности в медицинских товарах и соответствующим образом спланировать их.  

Аналитика данных в здравоохранении оказалась полезной для балансирования ресурсов здравоохранения с нестабильными потребностями в госпитализации. Однако, чтобы аналитика могла отслеживать постоянно меняющийся спрос на ресурсы здравоохранения, организациям необходимо гибкое масштабируемое хранилище данных, которое может готовить данные для анализа практически в реальном времени.

Электронные хранилища данных и комплексные системы планирования ресурсов предприятия (ERP) возглавляют список пожеланий руководителей высшего звена здравоохранения, поскольку больницы переходят к предоставлению услуг, ориентированных на спрос и ценность.  

• Ситуационная осведомленность путем картирования движения Covid

Несмотря на новизну коронавируса, представители здравоохранения собрали важные сведения о вирусе, отслеживая его перемещение. Пространственное распространение вируса, от его первоначальной вспышки в Китае до региональных всплесков в других местах, показывает, как Covid-19 ведет себя в различных обстоятельствах.  

Отслеживая перемещение вируса и количество случаев заболевания, национальные и глобальные организации здравоохранения смогли предоставить медицинскую помощь с учетом географических тенденций.

Например, окружное программное обеспечение для информации о здравоохранении (ДХИС2) Пакет COVID-19, разработанный Университетом Осло, использовался в качестве платформы национальной информационной системы здравоохранения для комплексного управления и анализа данных в более чем 70 странах. Помимо облегчения деятельности по эпиднадзору и реагированию на COVID-19, платформа действует как хранилище данных для обеспечения комплексного анализа населения.  

Будущее аналитики медицинских данных после пандемии

Появление пандемии Covid-19 явно ускорило потребность в анализе данных в здравоохранении. 

В постпандемическом будущем все больше организаций здравоохранения будут стремиться добиться положительных результатов за счет эффективного применения технологий анализа данных. Аналитика в здравоохранении станет важной частью процесса принятия решений в сфере здравоохранения, оказания медицинской помощи и лечения пациентов.

Расширение использования аналитики будет сопровождаться появлением источники данных об уходе. Даже сейчас, Датчики в современных носимых устройствах и смартфонах используются в качестве точек сбора важных медицинских данных.

Более того,Крайне важно хранить сложные медицинские данные из множества различных источников в хранилище данных и отслеживать исторические данные на предмет тенденций и идей, чтобы вооружить инструменты прогнозирования необходимыми данными для выработки действенных идей.

Появление новых платформ медицинской аналитики, таких как DHIS 2 и СОРМА (Наблюдение Система управления и анализа реагирования на вспышки) показывают, как аналитика может использоваться в качестве важнейшего инструмента для улучшения ухода за пациентами.  

Используйте автоматизацию для модернизации вашего хранилища данных

Попробуйте бесплатно прямо сейчас

Используйте мощную аналитику с помощью Astera Построитель хранилища данных 

Наличие надежной архитектуры хранилища данных имеет решающее значение для создания аутентичной платформы анализа данных. Хранилища корпоративных данных предоставляют инструменты аналитики с интегрированным представлением данных, необходимым для проведения расширенной аналитики.  

Astera DW Builder — это инструмент автоматизации СХД, который помогает создавать современные хранилища данных для эффективной аналитики. Чтобы облегчить аналитику здравоохранения, Astera DW Builder можно использовать для разработки гибкой архитектуры управления данными, которая объединяет различные источники данных и дает целостное представление о данных, готовых к анализу.  

Кроме того, он также подключает хранилище данных к инструментам аналитики, таким как Power BI, Tableau, QlikView и т. д., для визуализации и составления отчетов. Это позволяет поставщикам легко получать ценную информацию и принимать решения на основе аналитики с помощью единой платформы.  

Хотите узнать больше о создании хранилища медицинских данных для эффективного анализа? Начать с проверка наш блог на abдля начинающих gруководство к lкогда-либо healthcare dата wдом.