Могут ли большие данные стать панацеей от скудных бюджетов здравоохранения?

Поскольку стремительно растущие бюджеты здравоохранения по-прежнему причиняют боль правительствам и поставщикам медицинских услуг, облегчение может появиться благодаря большим данным.

Новое исследование, проведенное Lux Research, показало, что передовые технологии больших данных и аналитики помогут сдержать безудержные расходы на здравоохранение. В отчете «Промышленные большие данные и аналитика в цифровом здравоохранении» указано, что более глубокая интеграция соответствующих данных сделает предоставление многих методов лечения более доступным.

«В то время как решение многих прошлых проблем здравоохранения казалось вопросом научных открытий, политики в области здравоохранения или адекватного финансирования, самые насущные проблемы сегодняшнего дня возникают из-за недостатка информации или непонимания того, что с этим делать», - сказал Lux Research. Вице-президент Марк Бюнгер.

«Технологии данных и аналитики теперь демонстрируют ощутимые преимущества с точки зрения затрат и результатов для пациентов, и партнерские отношения, такие как Apple-IBM, Salesforce-Philips и Cisco-Калифорнийский университет в Сан-Франциско, формируются для их практического применения», - сказал он.

По мнению Lux, участие поставщиков корпоративных больших данных и аналитики поможет существенно повлиять на предоставление медицинских услуг.

Большие данные могут персонализировать лечение

Во-первых, он предсказывает, что большие данные и аналитика помогут в проведении персонализированной терапии, что приведет к снижению затрат и улучшению здоровья в борьбе с наиболее серьезными заболеваниями. Это будет достигнуто за счет использования такой облачной аналитики, как Molecular Match, которая позволит быстрее принимать решения.

Lux также ожидает, что искусственный интеллект (ИИ) создаст более мощные методы для анализа огромных наборов данных. Искусственный интеллект позволит использовать машинное зрение, которое может изучать сканированные изображения пациентов на предмет заболеваний, и будет управлять роботами, которые следят за пациентами.

Наконец, Lux рассматривает большие данные как источник дополнительных доходов и снижения затрат для больниц. Снижение затрат будет происходить за счет полуавтоматических систем, которые могут гораздо более эффективно нацеливать дорогостоящие медицинские вмешательства.

Между тем, появятся дополнительные доходы, поскольку данные позволят улучшить распределение ресурсов в зависимости от условий и количества пациентов.

Отчет публикуется по мере того, как поставщики медицинских услуг ищут другие технологические решения, такие как умные лекарства, чтобы помочь снизить растущие расходы.