Використання великих даних в охороні здоров’я змінює спосіб прийняття рішень лікарями та лікарнями. Аналізуючи великі обсяги даних про пацієнтів, постачальники медичних послуг можуть точніше прогнозувати результати, персоналізувати лікування та покращити лікування для кожного. У цій статті ми досліджуємо, як передові технології та аналіз даних допомагають медичним працівникам краще розуміти та задовольняти потреби пацієнтів.
Як ми вимірюємо успіх у прогностичних моделях охорони здоров’я
Щоб забезпечити ефективну роботу прогностичних моделей, дослідники використовують кілька ключових заходів:
- Точність: Це говорить нам про те, як часто модель загалом правильно прогнозує. Наприклад, якщо модель передбачає, наскільки ймовірно, що пацієнт добре відреагує на лікування, точність вимірює, як часто це відбувається правильно.
- Точність: Це визначає, скільки «позитивних» прогнозів насправді правильні. Подумайте про це як про спосіб переконатися, що модель не видає занадто багато помилкових тривог.
- Нагадаємо: Це показує, наскільки добре модель вловлює всі важливі справи. Наприклад, якщо модель ідентифікує пацієнтів, які потребують невідкладної допомоги, функція відкликання показує нам, наскільки успішно вона знаходить усіх, хто відповідає цій категорії.
- Оцінка F1: Це поєднує в собі точність і запам’ятовування в одне число, збалансовуючи як точність, так і здатність знаходити ключові випадки.
Використовуючи ці інструменти, дослідники можуть краще зрозуміти сильні та слабкі сторони моделі.
Що нам говорять дані про пацієнтів
Md Nagib Mahfuz Sunny і його команда провели дослідження, використовуючи великі дані для аналізу догляду за пацієнтами. Вони розглянули широке коло пацієнтів із середнім віком 15,5 років і виявили деякі цікаві тенденції:
Поширені проблеми зі здоров'ям: Такі захворювання, як дефіцит вітаміну D і астма, були одними з найчастіших проблем.
Успіх лікування: Близько 81% пацієнтів добре відреагували на лікування, що свідчить про те, наскільки ефективним може бути лікування на основі даних.
Дослідження також порівнювало різні типи прогнозних моделей, щоб побачити, яка з них працює найкраще. Модель «Випадковий ліс» виділялася тим, що була не тільки точною, але й справедливою, навіть коли передбачала результати менш поширених випадків.
Що найважливіше для результатів пацієнтів
Дослідження висвітлило деякі ключові фактори, які впливають на реакцію пацієнтів на лікування:
- Частота візитів до лікаря: Пацієнти, які регулярно відвідують своїх лікарів, як правило, мають кращі результати для здоров’я.
- Тривалість лікування: Дотримання планів лікування протягом тривалого часу є великим провісником успіху.
- Індекс маси тіла (ІМТ): ІМТ пацієнта, який вимірює масу тіла відносно зросту, також був важливим фактором.
Ці результати показують важливість розгляду ширшої картини при лікуванні пацієнтів, а не лише їхніх безпосередніх симптомів.
Як великі дані можуть покращити охорону здоров’я
Великі дані – це не просто обробка цифр; йдеться про те, щоб зробити охорону здоров’я розумнішою. За допомогою прогностичної аналітики лікарі можуть:
Рано виявляйте проблеми зі здоров’ям, дозволяючи своєчасно втручатися.
Персоналізуйте плани лікування відповідно до індивідуальних потреб кожного пацієнта.
Використовуйте ресурси ефективніше, забезпечуючи пацієнтам необхідну допомогу без зайвих тестів чи лікування.
Наприклад, дані можуть показати, що пацієнту з певним захворюванням, ймовірно, буде корисно певне лікування. Це може допомогти лікарям приймати кращі рішення та покращити результати лікування пацієнтів.
Що далі: блокчейн і ШІ в охороні здоров’я
Майбутнє охорони здоров’я, ймовірно, включатиме ще більш передові технології, такі як блокчейн і штучний інтелект (ШІ):
Блокчейн: Ця технологія може захистити конфіденційну інформацію пацієнтів, що робить безпечнішим і простішим безпечний обмін даними між постачальниками.
Нейронні мережі: Ці інструменти на основі штучного інтелекту можуть аналізувати складні дані, як-от генетичну інформацію або моніторинг у режимі реального часу з переносних пристроїв, щоб надавати ще точніші прогнози.
Ці інструменти можуть революціонізувати наше мислення та надання медичної допомоги, зробивши її більш персоналізованою, ефективною та безпечною.
Чому це дослідження має значення
Дослідження під керівництвом Md Nagib Mahfuz Sunny і його команда демонструє неймовірний потенціал поєднання передових технологій із досвідом охорони здоров’я. Аналізуючи дані тисяч пацієнтів, вони створили структуру, яку постачальники медичних послуг можуть використовувати для покращення лікування та результатів.
Від виявлення пацієнтів, яким може знадобитися додаткова підтримка, до адаптації лікування для кращих результатів, великі дані пропонують потужний спосіб вирішення проблем сучасної охорони здоров’я.
Винос
Великі дані вже змінюють охорону здоров’я в Сполучених Штатах і за їх межами, роблячи її більш точною, ефективною та результативною. Оскільки нові технології, такі як блокчейн і ШІ, продовжують розвиватися, можливості для покращення догляду за пацієнтами безмежні.
Для пацієнтів це означає кращі результати, швидшу діагностику та більш індивідуальний догляд. Для постачальників медичних послуг це означає розумніше використання ресурсів і здатність випереджати складні медичні виклики.
Використовуючи потужність системи охорони здоров’я, що керується даними, ми можемо створити систему, яка працюватиме краще для всіх
Щоб дізнатися більше, відвідайте: https://www.scirp.org/journal/paperinformation?paperid=136721
Інформація для ЗМІ:
Назва компанії: Md Nagib Mahfuz Sunny
сайт: https://www.linkedin.com/in/nagibsunny/
Залишити відповідь