Большие данные в медицине

Big Data возможность исследования эффективности лечения благодаря обработке всей доступной информации о практике лечения. На основе анализа всех известных историй болезни и диагностики в практику врачей войдет широкое использование систем поддержки принятия решений, позволяющих предоставить клиницисту невиданный ранее доступ к опыту тысяч коллег по всей стране. Методы персональной и профилактической медицины, основанные на удаленном мониторинге пациентов приведут к существенному сокращению затрат и повышению качества жизни. Распространение различных сенсоров активностей человеческого организма, подключаемых к носимым гаджетам, позволяет сократить необходимость проведения лабораторных исследований, предотвратит неожиданные осложнения, а автоматическое напоминание о необходимости проведения самостоятельных лечебно-профилактических манипуляций повысит качество назначенного лечения

Наибольший эффект здесь следует ожидать от новых возможностей прогнозирования моделирования при разработке лекарственных препаратов. Не меньшее влияние статистические алгоритмы и инструменты больших данных производят на планирование клинических исследований и привлечение пациентов к таким испытаниям. Обработка результатов таких испытаний еще одно важное приложение «больших данных». Особое место в исследованиях и разработках в здравоохранении сейчас занимают инновации в персонализированной медицине. Основываясь на обработке гигантских объемов генетической информации, которые становятся всё более доступными для человека, врачи смогут назначать абсолютно уникальные лекарственные средства и методы лечения. Наконец, разработки по выделению паттернов заболеваний позволят получить хорошие прогностические оценки развития различных видов болезней, выделить профили рисков и не только провести профилактические мероприятия, но и спрогнозировать необходимость разработок методов лечения, эффективных для будущих видов заболеваний

Это направление опирается на Big Data, развитие технологий позволяет строить как географические и социальные модели здоровья населения, так и предиктивные модели развития эпидемических вспышек.

Основанные на цифровых данных в здравоохранении эти модели могут дополнять существующие или даже конкурировать с некоторыми из них. Это агрегаторы данных, которые поставляют проанализированные и скомпонованные блоки данных, удовлетворяющих заданным условиям, третьим лицам.

Анализ счетов и поступлений с помощью автоматических процедур, основанных на машинном обучении и нейронных сетях, позволит сократить число ошибок и хищений при оплате. Формирование ценовых планов, учитывающих реальные возможности населения и потребность в услугах, также увеличивает общие поступления от пациентов. Только системы, работающие с «большими данными», позволяют перейти к оплате, основанной на качестве оказываемой помощи и совместно регулировать расходы на медикаменты и труд медперсонала

Благодаря алгоритмам Big Data студенты и практикующие специалисты смогут получать доступ к различным медицинским изданиям, не затрачивая много времени на поиски по различным ресурсам. Это будет хорошим подспорьем при написании научных работ.