Топ-5 приложений Big Data в здравоохранении

Главная

Разработка и внедрение AI

Разработка приложения с нейросетью

Создание нейросети

Компьютерное зрение

Разработка приложения с искусственным интеллектом

ChatGPT внедрить в компанию

Создать прототип нейросети

MVP приложения с ChatGPT

Связаться

Блог

Топ-5 приложений Big Data в здравоохранении

Большие данные и ИИ преобразуют здравоохранение, улучшая диагностику, персонализированное лечение, прогнозирование эпидемий и управление персоналом. Использование аналитики ускоряет анализ изображений и оптимизирует распределение сотрудников, улучшая качество ухода и снижая затраты.

Большие данные преобразовали управление и анализ данных во многих областях, а здравоохранение особенно сильно это почувствовало. Аналитика в медицине обладает огромным потенциалом: от сокращения затрат на лечение до прогнозирования эпидемий и предотвращения болезней. Всё это позволяет улучшить качество жизни.

С увеличением продолжительности жизни по всему миру, медики сталкиваются с новыми вызовами в оказании помощи. Им приходится использовать огромные массивы данных и разрабатывать оптимальные стратегии, похожие на те, что используют бизнесмены.

Что такое Big Data в здравоохранении?

Большие данные кардинально изменили управление и анализ данных, особенно в здравоохранении. Медицинская аналитика снижает затраты на лечение, прогнозирует эпидемии и предотвращает болезни, улучшая качество жизни. С ростом продолжительности жизни медицинские учреждения применяют большие данные, разрабатывая оптимальные стратегии для улучшения лечения.

1. Прогнозы пациентов по улучшению кадрового обеспечения

В медицинской сфере большие данные относятся к огромным объемам цифровой информации, собранной из записей пациентов, для улучшения работы больниц. Применение этих данных приводит к спасению жизней благодаря аналитике, которая помогает предотвратить эпидемии, лечить болезни и сокращать затраты.

Современная медицина ставит в приоритет раннюю диагностику и персонализированную заботу о пациентах, стремясь преодолеть изолированность данных и наладить эффективное общение. Несомненно, управление разнообразными форматами данных представляет собой вызов, но умные технологии позволяют эффективно извлекать информацию из различных источников, таких как пациентские порталы, носимые устройства и государственные базы данных.

С развитием технологий анализ медицинских данных способствует активному решению проблем, ускоренной оценке лечения, управлению запасами, усилению роли пациентов и улучшению качества медицинских услуг.

Давайте рассмотрим 5 реальных примеров, показывающих, как аналитический подход может улучшить процессы, повысить качество ухода за пациентами и, в конечном счете, спасать жизни.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

2. Электронные медицинские карты

Электронные медицинские записи (ЭМЗ) являются самым распространённым применением больших данных в медицине. У каждого человека есть цифровая запись, включающая важную информацию, такую как демографические данные, медицинская история и результаты анализов. Эти данные доступны как государственным, так и частным медицинским учреждениям. ЭМЗ упрощают медицинские процессы, позволяя врачам обновлять информацию в реальном времени без необходимости возиться с бумагами и дублировать данные. Они также способствуют отслеживанию рецептов и уведомляют о необходимости проведения лабораторных тестов.

Kaiser Permanente в США является ярким примером успешной интеграции ЭМЗ, особенно благодаря их системе HealthConnect. Эта комплексная платформа облегчает обмен данными между учреждениями и повышает удобство использования медицинских записей. Их подход привёл к улучшению показателей в таких заболеваниях, как сердечно-сосудистые, и значительной экономии затрат за счёт сокращения визитов в офис и лабораторных тестов. Об этом говорится в отчёте McKinsey о больших данных в здравоохранении.

3. Big Data в выявлении и лечении рака

Ярким примером является решение DrAid™ CT Liver Cancer, разработанное компанией VinBrain (подразделение крупнейшего вьетнамского конгломерата Vingroup). Эта платформа использует искусственный интеллект (ИИ) и большие данные, чтобы предоставлять клинические решения, поддерживающие врачей в автоматическом диагностировании аномальных опухолей печени и помогать онкологам в планировании лечения. Продукт применяет многофазную технологию визуализации: 3-фазные и 2-фазные КТ-сканирования, чтобы обнаруживать поражения, сегментировать опухоли печени и измерять объём и диаметр поражений (DrAid™ может обнаруживать поражения размером всего 5 мм).

Недавно продукт DrAid™ CT Liver Cancer получил Золотую награду в категории «Цифровые инновации» на премии ASEAN Digital Awards 2024, что стало значительным достижением и открыло новые горизонты для компаний из развивающихся стран, чтобы уверенно сотрудничать в разработке прорывных решений на основе ИИ и больших данных в здравоохранении.

4. Интеграция Big Data с медицинской визуализацией

Медицинская визуализация играет ключевую роль, и только в США ежегодно проводится около 600 миллионов процедур визуализации. Однако ручной анализ и хранение этих изображений отнимают много времени и стоят дорого. Радиологам приходится вручную рассматривать каждое изображение, а больницы несут расходы на долгосрочное хранение данных.

Поставщик медицинской визуализации Carestream затрагивает потенциал аналитики больших данных для революции в интерпретации изображений. Разрабатывая алгоритмы, которые анализируют огромные массивы изображений, можно выявлять специфические паттерны в пикселях и преобразовывать их в практические рекомендации для врачей.

Carestream также предсказывает будущее, где радиологам может уже не требоваться напрямую интерпретировать изображения, полагаясь на результаты, сгенерированные алгоритмами, которые изучили и запомнили больше изображений, чем это возможно для человека. Такой сдвиг несомненно изменит роль радиологов, повлияв на их образование и необходимые навыки.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

5. Умный подбор и управление персоналом

Без сплочённого и мотивированного коллектива качество ухода за пациентами снизится, показатели обслуживания упадут, и ошибки станут неизбежны. Однако с помощью инструментов больших данных в здравоохранении можно оптимизировать управление персоналом в различных ключевых областях. Используя правильную HR-аналитику, медицинские учреждения, испытывающие нехватку времени, могут оптимизировать штат, прогнозируя потребности операционных залов и улучшая уход за пациентами.

Часто в медицинских учреждениях наблюдается значительный недостаток гибкости: персонал распределён неправильно, в неподходящее время и в не тех отделах. Такое дисбалансное управление персоналом может привести к тому, что определённый отдел будет либо переполнен сотрудниками, либо их не будет хватать в самые важные моменты. Это может снижать мотивацию и увеличивать уровень прогулов. В таких случаях может помочь HR-панель управления.

С помощью аналитики, основанной на данных, можно предсказать, когда персонал потребуется в конкретных отделах в пиковые моменты, а также распределять квалифицированных сотрудников в другие зоны учреждения в более спокойные периоды.

Более того, анализ медицинских данных позволит руководителям предоставлять нужный уровень поддержки в нужное время, улучшит стратегическое планирование и сделает процессы управления персоналом максимально эффективными.