Big Data กับธุรกิจการดูแลสุขภาพ

โดยทั่วไป Big Data ถูกกำหนดให้เป็นชุดข้อมูลที่ซับซ้อนขนาดใหญ่ ไม่ว่าจะไม่มีโครงสร้างหรือแบบมีโครงสร้าง ซึ่งสามารถใช้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกและแก้ปัญหาทางธุรกิจที่ไม่สามารถแก้ไขได้มาก่อนด้วยการวิเคราะห์หรือซอฟต์แวร์ทั่วไป

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์เพื่อประเมินชุดข้อมูลที่ครอบคลุมเหล่านี้อย่างสร้างสรรค์ เพื่อเปิดเผยรูปแบบและแนวโน้มที่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่มีความหมายได้

Big Data ในธุรกิจการดูแลสุขภาพ หมายถึง การใช้บริการการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเชิงพรรณนาเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ ความสำคัญของ Big Data ในธุรกิจการดูแลสุขภาพมี 3 ประการ ได้แก่

1. ใช้ข้อมูลผู้ป่วย เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ทางคลินิก
2. ใช้ประโยชน์จากข้อมูลการปฏิบัติงาน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน
3. ใช้ข้อมูลทางการเงินด้านการรักษาพยาบาล เพื่อปรับปรุงกระแสรายได้สำหรับสถานปฏิบัติงาน, โรงพยาบาล หรือองค์กรด้านการดูแลสุขภาพ

Big Dataคาดว่าจะเจาะลึกเข้าไปในธุรกิจการดูแลสุขภาพได้เร็วและลึกกว่าในอุตสาหกรรมอื่น ๆ เช่น สื่อ, บริการทางการเงิน และการผลิต ซึ่งไม่น่าแปลกใจเลยที่การพิจารณาข้อเท็จจริงที่ว่าธุรกิจการดูแลสุขภาพเป็นนายจ้างเอกชนรายใหญ่ที่สุดในสหรัฐอเมริกาและการใช้จ่ายคิดเป็น 20% ของ GDP ของประเทศ

ในความเป็นจริง คาดการณ์ว่าตลาดBig Data ด้านการดูแลสุขภาพทั่วโลกจะเติบโตอย่างต่อเนื่องที่อัตราการเติบโตต่อปี (CAGR) ที่ 22.07% แตะระดับ 34 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2022 การศึกษาที่ครอบคลุมอีกเรื่องหนึ่งประมาณการว่าBig Data ในธุรกิจการดูแลสุขภาพจะพบกับ CAGR ที่โดดเด่น 36% จนถึงปี 2025

เนื่องจากการลงทุนที่เพิ่มขึ้นในเครื่องมือการจัดการกำลังคน, โซลูชันการจัดการฝึกหัด และระบบบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHRs) ภาคส่วนการวิเคราะห์ Big Data ทั่วโลกคาดว่าจะมีมูลค่าสูงถึง 68 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024

รู้จัก Big Data 

Big Data ควบคู่ไปกับการวิเคราะห์ข้อมูลเป็น 2 ส่วนที่มีความก้าวหน้าอย่างมากในช่วง 2 3 ทศวรรษที่ผ่านมา อันเนื่องมาจากการเพิ่มจำนวนขึ้นของอินเทอร์เน็ตและความสามารถในการคำนวณบนคลาวด์ อย่างไรก็ตาม ความสามารถในการจัดเก็บและทำความเข้าใจข้อมูล เป็นวิวัฒนาการที่ค่อยเป็นค่อยไปซึ่งนักวิชาการหลายคนกล่าวว่ามีอายุย้อนไปถึงราว 1800 ปีก่อนคริสตศักราช

ตัวอย่างเช่น ชาวบาบิโลนใช้อุปกรณ์พกพา ที่เรียกว่า “ลูกคิด” เพื่อคำนวณแบบง่ายไปจนถึงซับซ้อนตั้งแต่ช่วง 2400 ก่อนคริสตศักราช ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่บังเอิญที่มีห้องสมุดแห่งแรกปรากฏขึ้น ซึ่งถือเป็นความพยายามครั้งแรกของมนุษย์ในการจัดเก็บข้อมูลในวงกว้าง

ปี 1663 สถิติเป็นที่ยอมรับโดยนักวิชาการและนักคณิตศาสตร์อย่าง John Grant ได้รับการยกย่องว่าเป็นผู้บุกเบิกการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ และอาจเป็นบิดาแห่งBig Data สมัยใหม่ อันที่จริง การวิเคราะห์ทางสถิติของ Grant ถูกใช้ครั้งแรกในการดูแลสุขภาพเพื่อช่วยส่งสัญญาณเตือนล่วงหน้าสำหรับโรคระบาด เช่น กาฬโรคที่ก่อความหายนะในยุโรปในขณะนั้น

จนกระทั่งถึงปี 1865, ที่คำว่า “ข่าวกรองธุรกิจ” ได้รับการประกาศเกียรติคุณจาก Richard Millar Devens เขาป้อนคำศัพท์ในสารานุกรมการค้าและเกร็ดเล็กเกร็ดน้อยทางธุรกิจในขณะที่พยายามอธิบายว่า Henry Furnese (นายธนาคาร) รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องอย่างไรเพื่อให้ได้เปรียบเหนือนายธนาคารคู่แข่งรายอื่น ยังคงได้รับการขนานนามว่าเป็นการใช้ตัวอย่างครั้งแรกของการวิเคราะห์Big Data เพื่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ

ในช่วงต้นทศวรรษ 1880, นักวิทยาศาสตร์รุ่นเยาว์ที่สำนักงานสำรวจสำมะโนของสหรัฐฯ ได้ประดิษฐ์เครื่องมือที่เรียกว่า Hollerith Tabulating Machine เป็นอุปกรณ์ที่ก้าวล้ำซึ่งใช้บัตรเจาะเพื่อประมวลผลข้อมูลสำมะโนจำนวนมาก ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วลดงานของทศวรรษให้เหลือเพียง 3 เดือน และเครื่องวิเคราะห์ข้อมูลนี้ได้สร้างรากฐานที่ดีให้กับบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง IBM

แนวคิดของการวิเคราะห์ธุรกิจไม่ได้กลายเป็นกระแสหลักจนกระทั่งถึงยุครุ่งเรืองของทศวรรษ 1950 แต่ต้องใช้เวลาอีกทศวรรษกว่าที่รัฐบาลสหรัฐฯ จะสร้างศูนย์ข้อมูลแห่งแรกขึ้น โดยจัดเก็บลายนิ้วมือได้ 175 ล้านชุด และคืนภาษี 742 ล้านรายการบนเทปบันทึกข้อมูลแบบแม่เหล็ก

ระหว่างทศวรรษที่ 1960 และต่อมาในปี 2000 คำว่าการวิเคราะห์ธุรกิจมักใช้แทนสิ่งที่เราเรียกว่า “Big Data” โดยในปี 2007 นิตยสารเทคโนโลยี Wired ได้แนะนำคำศัพท์ดังกล่าวต่อสาธารณชน และ 2 ปีต่อมา McKinsey Global Institute รายงานว่าบริษัทที่มีพนักงานมากกว่า 1,000 คนในสหรัฐอเมริกากำลังผลิตและจัดเก็บข้อมูลเกือบ 200 TB

ภายในปี 2011, แนวคิดและการประยุกต์ใช้Big Data ได้รับความสนใจมากจน McKinsey & Company คาดการณ์ว่าจะขาดแคลนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล 140,000 – 190,000 คนในทศวรรษหน้า ทุกวันนี้ Big Data ไม่ใช่คำศัพท์อีกต่อไป แต่เป็นความจริงที่ CIO ด้านการดูแลสุขภาพต้องปรับตัวอย่างรวดเร็ว ไม่เช่นนั้นองค์กรของพวกเขาจะถูกมองข้ามไป ในความเป็นจริง 88% ของผู้บริหารที่สำรวจโดย Accenture กล่าวว่าBig Data และการวิเคราะห์ธุรกิจจะมีความสำคัญสูงสุดในอนาคต

“Vs” สำหรับ Big Data

ปริมาณ (Volume), ความเร็ว (Velocity) และความหลากหลาย (Variety) เป็นรากฐานที่สำคัญของ Big Data ในด้านการดูแลสุขภาพ ทั้ง 3 นี้เป็นมิติที่กำหนดหรือคุณสมบัติของการวิเคราะห์Big Data ที่มีประสิทธิภาพ

1.ปริมาณ (Volume) 

ทำให้เกิดข้อมูลการดูแลสุขภาพจำนวนมหาศาลที่สร้างขึ้นผ่านแอป, พอร์ทัล, เว็บไซต์ และ EHR

2.ความเร็ว (Velocity)

หมายถึงความเร็วที่สร้างและประมวลผลชุดข้อมูล

3.ความหลากหลาย (Variety) 

ครอบคลุมข้อมูลประเภทต่าง ๆ ที่เราสามารถสร้าง, รวบรวม และวิเคราะห์ได้ในขณะนี้ นอกจากนี้ ยังมี Vs ใหม่ของข้อมูลขนาดใหญ่อีก 2 รายการ ได้แก่

4.ความถูกต้อง (Veracity) 

หมายถึงความน่าเชื่อถือ, ความสมบูรณ์ หรือคุณภาพของข้อมูลที่สร้าง รวบรวม และวิเคราะห์โดยสถาบันทางการแพทย์ที่เชื่อถือได้

5.มูลค่า (Value)

คือแอตทริบิวต์ที่อ้างถึงมูลค่าที่จับต้องได้ของข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้น, รวบรวม หรือวิเคราะห์

Big Data ใช้งานอย่างไร

Big Data สามารถใช้ประโยชน์ได้อย่างมหาศาลในทุกสภาพแวดล้อมทางธุรกิจ ซึ่งทุกวันนี้ ธุรกิจด้านการดูแลสุขภาพใช้ประโยชน์จาก Big Data และการวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องกันในหลาย ๆ ด้าน แอปพลิเคชันเหล่านี้ที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงและการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมด้านการดูแลสุขภาพและธุรกิจ ได้แก่

1.พัฒนาผลิตภัณฑ์

การค้นพบ, ออกแบบ และพัฒนายาและผลิตภัณฑ์เพื่อสุขภาพอื่น ๆ ต้องใช้เงินจำนวนมาก และกระบวนการนี้ใช้เวลานานอย่างไม่น่าเชื่อ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาBig Data มีประโยชน์ในด้านการดูแลสุขภาพและการพัฒนาผลิตภัณฑ์ทางธุรกิจ และด้วยเหตุผลที่ดี นั่นคือ

• โดยทั่วไปแล้ว R&D ของผลิตภัณฑ์มักจะพยายามทำความเข้าใจข้อมูลจำนวนมากที่มีอยู่ นี่คือ Big Data ในพื้นที่ที่สามารถช่วยเหลือได้ โดยทำให้ข้อมูลถูกต้องเป็นศูนย์ และลดเวลาที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์
• มีการลองผิดลองถูกมากมายในกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่Big Data ขจัดความยุ่งยากและการคาดเดาออกจากสมการ, ช่วยให้ R&D ส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่ดีและแม่นยำยิ่งขึ้น
• การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพปรับแต่งผลิตภัณฑ์ของตนตามชุดข้อมูลขนาดใหญ่

2.บำรุงรักษาเชิงป้องกัน

Big Data สามารถใช้ในการบำรุงรักษาเชิงป้องกันของอุปกรณ์ทางการแพทย์, อุปกรณ์เทคโนโลยีด้านสุขภาพ และสินทรัพย์ดิจิทัล เช่น เว็บไซต์และแอป โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุคที่การละเมิดความปลอดภัยของข้อมูลกำลังเพิ่มสูงขึ้น โดยพื้นฐานแล้ว การบำรุงรักษาเชิงป้องกันที่มีBig Data ช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพลดค่าใช้จ่ายทั่วไปในการรักษาอุปกรณ์ให้พร้อมใช้งาน

3.ปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย

Big Data และการวิเคราะห์ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานทางคลินิกและนักวิจัยสามารถวินิจฉัยและรักษาโรคได้ดีขึ้น ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยจำนวนมหาศาล แพทย์สามารถเพิกเฉยต่อโรคที่วินิจฉัยยากและหายากได้ เช่น โรคพาร์กินสัน ข้อได้เปรียบโดยรวมของการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในการดูแลสุขภาพคือจะช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยได้อย่างมาก

4.ประสิทธิภาพการดำเนินงาน

การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลพนักงานช่วยให้โรงพยาบาล, บริษัทยา และองค์กรด้านการดูแลสุขภาพอื่น ๆ เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานได้ ช่วยให้องค์กรด้านสุขภาพออกแบบเวิร์กโฟลว์ของตนใหม่, กำหนดทรัพยากรเพิ่มเติมในที่ที่ต้องการมากที่สุด และเพิ่มประสิทธิภาพในการปฏิบัติงานโดยรวม

5.ขับเคลื่อนนวัตกรรม

นวัตกรรมเป็นกุญแจสำคัญในการดูแลสุขภาพ ช่วยขับเคลื่อนผลลัพธ์ของผู้ป่วย, การค้นพบยา, ปรับปรุงคุณภาพการดูแล และอื่น ๆ และมีหลายกรณีที่ข้อมูลขนาดใหญ่ได้กำหนดจังหวะสำหรับนวัตกรรมในการดูแลสุขภาพ ได้แก่

• การจับคู่การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์กับการดูแลผู้ป่วย
• การวินิจฉัยและป้องกันโรคหัวใจและหลอดเลือด เช่น หัวใจวาย
• ตามข้อมูลของBig Data Made Simple พบว่า การสร้างยาและการบำบัดที่เหมาะกับโรคที่ซับซ้อนและหายาก ซึ่งปัจจุบันมีราคาสูงถึง 2.6 พันล้านต่อผลิตภัณฑ์ต่อยา

ประโยชน์ที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของการใช้Big Data คือการลดต้นทุนด้านการรักษาพยาบาล โดยสำหรับผู้เริ่มต้นBig Data สามารถช่วยองค์กรด้านการดูแลสุขภาพในการป้องกันการฉ้อโกง, การละเมิดข้อมูล และปัญหาด้านความปลอดภัยอื่น ๆ เพียง 1 ปีหลังจากใช้Big Data, ศูนย์บริการ Medicare และ Medicaid ช่วยประหยัดเงินในการฉ้อโกงได้กว่า 210 ล้านดอลลาร์

สิ่งที่สำคัญกว่าคือระบบบันทึกสุขภาพแบบอิเล็กทรอนิกส์เมื่อรวมกับBig Data ในด้านต่าง ๆ เช่น สุขภาพหัวใจและหลอดเลือด สามารถนำไปสู่การประหยัดค่าใช้จ่ายได้หลายพันล้านดอลลาร์จากการทดสอบในห้องปฏิบัติการที่ลดลงและการไปพบแพทย์ที่คลินิค

เป้าหมายของการใช้Big Data ในการดูแลสุขภาพอย่างมีประสิทธิภาพคือการทำความเข้าใจชุดข้อมูลปัจจุบัน ปัญหาที่องค์กรด้านสุขภาพพยายามแก้ไข และค้นหาโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนการดำเนินงาน แนวความคิดและแนวทางนี้จะเป็นประโยชน์ต่อผู้เล่นด้านสุขภาพต่าง ๆ เช่น ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ, ผู้ผลิต, บริษัทประกัน และที่สำคัญที่สุดคือผู้รับหรือผู้ป่วย

ความสำคัญของBig Data ในการดูแลสุขภาพ

ผลการศึกษาของ Dimensional Insight เมื่อเร็ว ๆ นี้พบว่า 56% ของโรงพยาบาลและสถานพยาบาลขาดการกำกับดูแลข้อมูลขนาดใหญ่ที่เหมาะสมหรือแผนการวิเคราะห์ระยะยาว และสาเหตุที่Big Data มีความสำคัญต่อการดูแลสุขภาพ นั่นคือ

• การกำกับดูแลข้อมูลไม่เพียงพอทำให้เกิดความซ้ำซ้อนของบันทึก การไม่ได้รับการชำระเงินคืน, ความยากลำบากในการวัดประสิทธิภาพทางการเงิน และความไร้ประสิทธิภาพในการดำเนินงานอื่น ๆ แต่Big Data สามารถแก้ไขได้
• การดูแลผู้ป่วยยังซับซ้อนมากขึ้นในปัจจุบัน และหากไม่มีการวิเคราะห์ที่เหมาะสม การรักษาผู้ป่วยที่มีคุณภาพและปลอดภัยซึ่งมีผลดีกว่ามากจะกลายเป็นเรื่องยากขึ้นเรื่อย ๆ
• องค์กรด้านการดูแลสุขภาพหลายแห่งพบความคลาดเคลื่อนระหว่างแผนกคลินิกและแผนกบัญชี เนื่องจากข้อมูลไม่ตรงกันและความไม่ถูกต้อง

จากการศึกษาดังกล่าวพบว่า 71% ของผู้ตอบแบบสำรวจกล่าวว่าพวกเขาได้ค้นพบความไม่สอดคล้องระหว่างข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ภายในองค์กร โดยเฉพาะอย่างยิ่งชุดข้อมูลด้านการเงิน, ทางคลินิก และการบริหาร นอกจากนี้ ผู้บริหาร 51% พบว่าข้อมูลจากแผนกทางคลินิกต่าง ๆ ไม่สอดคล้องกัน

ทำไมต้องใช้Big Data ในการดูแลสุขภาพ

1.ให้การดูแลผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูง

มีการใช้Big Data อย่างกว้างขวางในการดูแลสุขภาพเพื่อช่วยระบุและจัดการทั้งผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงและมีค่าใช้จ่ายสูง ผู้จ่ายเงินกำลังใช้ประโยชน์จากพลังของการวิเคราะห์Big Data ที่คาดการณ์ได้ให้เป็นศูนย์สำหรับผู้ป่วยที่มีค่าใช้จ่ายสูง ตามรายงานของ Society of Actuaries (SOA) โดยเฉพาะอย่างยิ่ง พวกเขากำลังพิจารณาเพศ, อายุ, การใช้ยาตามใบสั่งแพทย์ และประวัติการใช้จ่ายของผู้ป่วยเป็นตัวทำนายว่าบุคคลควรได้รับการพิจารณาว่ามีค่าใช้จ่ายสูงหรือไม่

และมีเหตุผลที่ดีสำหรับสิ่งนั้น ตามรายงานล่าสุด ผู้ป่วย 17% ที่ศึกษาโดยฐานข้อมูลสถาบัน Healthcare Cost Institute คิดเป็นประมาณ 3 ใน 4 ของประสบการณ์ด้านการรักษาพยาบาลทั้งหมด นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้จ่ายเงินในการระบุผู้ใช้ที่มีการใช้จ่ายสูงและแสวงหามาตรการป้องกันตั้งแต่เนิ่น ๆ

Big Data ยังใช้เพื่อระบุพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูง ซึ่งผู้ป่วยจะได้รับการดูแลสุขภาพที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อลดการใช้จ่ายและเพิ่มความพึงพอใจของผู้ป่วย ด้วยการช่วยให้ผู้จ่ายเงินและผู้ให้บริการด้านสุขภาพระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงและมีราคาแพง ทำให้Big Data และเครื่องมือวิเคราะห์สามารถให้การแทรกแซงที่เหมาะสมแก่บุคคลเหล่านี้และลดค่าใช้จ่าย เช่น การดูแลป้องกันล่วงหน้าได้ดี

ยกตัวอย่าง โรงพยาบาลเด็ก Dayton ใน Ohio โดยใช้ประโยชน์จากBig Data เพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากผลิตภัณฑ์ของ Google เพื่อกำหนดเป้าหมายผู้ป่วยที่มีศักยภาพ แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้ช่วยให้โรงพยาบาลระบุผู้ป่วยที่อาจมีความเสี่ยงต่อสภาวะการใช้ชีวิต เช่น โรคเบาหวาน, ภาวะซึมเศร้า, ความดันโลหิตสูง และโรคหลอดเลือดหัวใจ

ด้วยการแพร่กระจายของระบบ EHR, telemedicine และเทคโนโลยีด้านการดูแลสุขภาพอื่น ๆ ความคิดริเริ่มเช่น โรงพยาบาลเด็ก Dayton จะยังคงใช้ต่อไป แน่นอน งานบางอย่างเกี่ยวกับการวิเคราะห์Big Data ได้เริ่มขึ้นแล้ว แต่ยังต้องดำเนินการอีกมากเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพและลดต้นทุน

2.ติดตามและป้องกันการดูแล

ค่าใช้จ่ายในการดูแลสุขภาพในสหรัฐอเมริกาตอนนี้มากกว่า 3 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปี นี่คือจุดที่Big Data เมื่อรวมกับเทคโนโลยีด้านสุขภาพอื่น ๆ สามารถช่วยติดตามและระบุโรคได้ก่อนที่จะเกิดขึ้น ดังนั้นจึงช่วยเพิ่มการดูแลป้องกัน สิ่งที่ผู้บริหารทุกคนควรทราบ นั่นคือ การใช้Big Data ในการดูแลสุขภาพเริ่มต้นขึ้นก่อนที่ผู้ป่วยจะไปที่สำนักงานแพทย์

นี่เป็นส่วนสำคัญที่บริษัทเทคโนโลยีด้านสุขภาพอย่าง Fitbit เข้ามามีบทบาท ด้วยข้อมูลที่รวบรวมจากอุปกรณ์สวมใส่ได้ เช่น กิจกรรม, การนอน, ความดันโลหิต และอื่น ๆ ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถเห็นภาพที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นเกี่ยวกับสุขภาพของผู้ป่วยและวางแผนการดูแลป้องกันที่ส่งผลให้ผลลัพธ์ของผู้ป่วยดีขึ้นมาก และยังมีข้อมูลด้านฟิตเนสและสุขภาพสำหรับผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพในแบบเรียลไทม์อยู่แล้ว

ตัวอย่างเช่น Fitbit กล่าวว่ามีข้อมูลอัตราการเต้นของหัวใจมากกว่า 90 พันล้านชั่วโมง ซึ่งสามารถช่วยแพทย์โรคหัวใจและหลอดเลือด, นักวิจัย และแม้แต่ผู้จ่ายเงินในการกำหนดมาตรการป้องกันและการดูแล ผู้ให้บริการสามารถเริ่มให้ส่วนลด หรือแม้แต่สิ่งล่อใจอื่น ๆ ให้กับสมาชิกที่เสี่ยงต่อโรคหัวใจได้

Fitbit ยังมีกิจกรรมการออกกำลังกายที่ติดตามมากกว่า 167 พันล้านนาที ตรวจสอบการนอนหลับ 5.4 พันล้านคืน และ 85 ล้านล้านขั้นตอน ผู้ให้บริการสามารถใช้ข้อมูลสุขภาพจำนวนมากที่รวบรวมโดยอุปกรณ์สวมใส่และอุปกรณ์อื่น ๆ เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำแก่ผู้ป่วยได้ดีขึ้น

3.ลดค่าใช้จ่ายสำหรับผู้ให้บริการด้านสุขภาพ

จากรายงานล่าสุดของ McKinsey & Company พบว่า ค่าใช้จ่ายด้านการรักษาพยาบาลคิดเป็น 17.6% ของ GDP ของประเทศ ภาระค่าใช้จ่ายด้านการรักษาพยาบาลที่เพิ่มขึ้นหมายความว่าเราใช้จ่ายเงินมากกว่า 6 แสนล้านเหรียญสหรัฐที่สูงกว่าเกณฑ์มาตรฐานที่คาดการณ์ไว้สำหรับความมั่งคั่งและขนาดของสหรัฐอเมริกา

ข่าวดีก็คือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์สามารถมีบทบาทอย่างมากในการลดค่าใช้จ่ายด้านการรักษาพยาบาลและการลดของเสียทางการเงิน ดังนั้นมากกว่า 57% ของผู้บริหารด้านการดูแลสุขภาพกล่าวว่าการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์จะช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายขององค์กรด้านการดูแลสุขภาพได้มากถึง 1 ใน 4 หรือมากกว่านั้นในแต่ละปีในช่วงครึ่งทศวรรษหน้า ด้วยข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกมากมายที่การวิเคราะห์ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพนำเสนอ ผู้บริหารและผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพจึงอยู่ในฐานะที่จะตัดสินใจด้านการเงินและการดำเนินงานได้ดีขึ้น ในขณะเดียวกันก็ให้การดูแลผู้ป่วยที่สมบูรณ์และมีคุณภาพ

การวิเคราะห์ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพสามารถช่วยลดค่าใช้จ่ายสำหรับผู้ให้บริการและแนวทางปฏิบัติได้หลายวิธี ตัวอย่างที่ดีอย่างหนึ่งคือการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรพนักงานโดยคาดการณ์การจองของผู้ป่วยและลดการสิ้นเปลืองทางการเงิน สิ่งนี้จะช่วยผู้ให้บริการในการหลีกเลี่ยงพนักงานจองน้อยกว่าหรือจองเกินจำนวนในช่วงเวลาที่มีความต้องการมากขึ้นหรือน้อยลง ส่งผลให้ประหยัดค่าใช้จ่ายได้มากขึ้น

อีกตัวอย่างหนึ่งที่Big Data ในด้านการดูแลสุขภาพสามารถช่วยองค์กรด้านสุขภาพขนาดใหญ่ได้อย่างแท้จริง รวมถึงการลดต้นทุนโดยรวมสำหรับการดูแลผู้ป่วย ตัวอย่างเช่น ปัจจุบัน Imsengco Clinic กำลังใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์เพื่อประเมินผู้ป่วยที่มีอาการเรื้อรังตั้งแต่ 2 โรคขึ้นไป เนื่องจากมีแนวโน้มสูงที่จะได้รับประโยชน์จากการดูแลแบบป้องกันและแทรกแซงตั้งแต่เนิ่น ๆ ที่บ้านของพวกเขา ด้วยวิธีนี้ การวิเคราะห์Big Data จะช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายของคลินิค และผู้ป่วยเหล่านี้จะหลีกเลี่ยงการไปแผนกฉุกเฉิน เรียกได้ว่าเป็นสถานการณ์ที่ win-win

การคาดเดาทางคลินิกน้อยลง = ประหยัดค่ารักษาพยาบาลมากขึ้น ด้วยข้อมูลเชิงลึกทางคลินิกเชิงลึกที่สามารถได้มาจากข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ผู้ให้บริการสามารถตัดสินใจทางคลินิกได้แม่นยำยิ่งขึ้นและกำหนดการรักษาได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

เมื่อใช้Big Data อย่างถูกต้อง ไม่จำเป็นต้องมีการคาดเดาในการวินิจฉัยและการรักษา การผสมผสานที่ยอดเยี่ยมไม่เพียงแต่เพิ่มคุณภาพการดูแลผู้ป่วยเท่านั้น แต่ยังช่วยลดต้นทุนอีกด้วยBig Data ยังมีศักยภาพในการลดต้นทุนสำหรับผู้ชำระเงิน

การใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ตามข้อมูลจากอุปกรณ์สวมใส่ช่วยให้บริษัทประกันดีขึ้น, เร็วขึ้น และส่งผลให้ออกจากเตียงในโรงพยาบาลได้เร็วขึ้น นอกจากนี้ ข้อมูลเชิงลึกของBig Data สามารถช่วยลดปัญหาการขาดแคลนเตียงและความต้องการพนักงานได้

4.ป้องกันความผิดพลาดของมนุษย์ในการบริการด้านสุขภาพ

สมาคมต่อต้านการฉ้อโกงด้านการดูแลสุขภาพแห่งชาติ (National Healthcare Anti-Fraud Association) กล่าวว่าการสูญเสียการรักษาพยาบาล, การฉ้อโกง และของเสียมีมูลค่าถึง 80,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปี

นั่นหมายความว่าเกือบ 10% ของการใช้จ่ายด้านการรักษาพยาบาลทั้งหมดสูญเปล่าเนื่องจากความผิดพลาดของมนุษย์หรือการฉ้อโกง อันที่จริง ความผิดพลาดของมนุษย์เพียงอย่างเดียวคิดเป็นประมาณ 6% ของค่าใช้จ่ายของผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ ยังมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับปริมาณยาที่ต้องสั่งโดยแพทย์อาจส่งผลให้ใช้ยาเกินขนาด, เสี่ยงต่อสุขภาพของผู้ป่วยและความเป็นอยู่โดยรวม

นอกจากนี้ ข้อผิดพลาดในการบัญชีด้านการรักษาพยาบาลยังเพิ่มภาระทางการเงินให้กับสถาบันสุขภาพเนื่องจากการกระทบยอดกับผู้ประกันตน, การชำระเงิน เป็นต้น จำเป็นต้องทำใหม่ ทำให้เสียเวลาและมีราคาแพง

เมื่อบริษัทต่าง ๆ ใช้ประโยชน์จากBig Data และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ, การฉ้อโกงและข้อผิดพลาดสามารถตรวจพบและป้องกันได้ง่าย, ช่วยประหยัดเงินให้กับองค์กรด้านการดูแลสุขภาพเป็นจำนวนมากในกระบวนการนี้ ซึ่งมีโซลูชันBig Data และการวิเคราะห์หลายตัวที่ช่วยผู้ให้บริการป้องกันการฉ้อโกงและข้อผิดพลาดของมนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงปริมาณ

ตัวอย่างที่ดีอย่างหนึ่งคือ MedAware บริษัท medtech ของอิสราเอลที่ก่อตั้งในปี 2012 โดย Dr. Gidi Stein ศาสตราจารย์ด้านการแพทย์และการถ่ายภาพระดับโมเลกุลที่มหาวิทยาลัย Tel Aviv พบว่าโซลูชันซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วยBig Data ผสานรวมกับระบบ EHR ที่ดำเนินการโดยโรงพยาบาลส่วนใหญ่ได้อย่างราบรื่น โดยจะตรวจจับข้อผิดพลาดที่ต้องสั่งโดยแพทย์ก่อนที่จะเกิดขึ้น แพลตฟอร์มนี้วาดรูปแบบใบสั่งยาในบันทึก EHR หลายแสนรายการ เพื่อแจ้งเตือนถึงค่าผิดปกติของใบสั่งยา

โรงพยาบาลเด็ก Phoenix ยังใช้แพลตฟอร์มการตรวจสอบช่วงการให้ยา (DRC) ที่อาศัยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมากเพื่อป้องกันการใช้ยาเกินขนาดหรือน้อยเกินไป ระบบ DRC ที่ PCH ได้รับการออกแบบเพื่อสร้างคำเตือนการหยุดแบบอ่อนหรือยากสำหรับผู้สั่งจ่ายยาเกี่ยวกับปัญหาด้านปริมาณยาก่อนที่จะเขียนคำสั่งซื้อจริง

ระบบ DRC ให้ประโยชน์มากมาย เนื่องจากไม่มีรายงานกรณีการใช้ยาเกินขนาดตั้งแต่เริ่มดำเนินการในปี 2011 สิ่งที่น่าสนใจยิ่งกว่าคือระบบ DRC อนุญาตให้มีการตรวจสอบประวัติผู้ป่วยมากกว่า 1 ล้านรายการ ช่วยนำยาแก้ปวดตามใบสั่งแพทย์ที่ได้รับความนิยมออกจากตลาดตามแหล่งข่าวที่กล่าวถึงข้างต้น

5.คิดค้นโซลูชั่นด้านการดูแลสุขภาพ

Big Data การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และเทคโนโลยีอื่น ๆ เช่น AI, แมชชีนเลิร์นนิง และการแพทย์ทางไกล เป็นมิติใหม่ในวงการแพทย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การวิเคราะห์Big Data ที่ช่วยให้นักวิจัยและแพทย์ค้นพบโซลูชันด้านการดูแลสุขภาพที่เป็นนวัตกรรมใหม่เพื่อเพิ่มคุณภาพการรักษาและการดูแลผู้ป่วย ประเด็นบางส่วนที่โซลูชันด้านการดูแลสุขภาพที่ก้าวล้ำกลายเป็นประเด็นสำคัญ ได้แก่

• ค้นหาโซลูชัน เพื่อเพิ่มความคล่องตัวในการดำเนินงานทั่วทั้งแผนกและทุกสถานที่
• การจัดการข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมาก เพื่อระบุแนวโน้มที่จะส่งผลต่อผลลัพธ์ของผู้ป่วยในเชิงบวก
• การกลั่นยาและการบำบัดสำหรับผู้ป่วยโรคเรื้อรัง

โซลูชันนวัตกรรมหนึ่งที่ขับเคลื่อนโดยBig Data คืออุปกรณ์เทคโนโลยีเซ็นเซอร์ที่สวมใส่ได้ซึ่งสร้างขึ้นโดยฟิลิปส์โดยความร่วมมือกับศูนย์การแพทย์ Nijmegen มหาวิทยาลัย Radboud ในเนเธอร์แลนด์และ SalesForce

อุปกรณ์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่นี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยผู้ป่วยโรคปอดอุดกั้นเรื้อรังในการปรับปรุงวิถีชีวิตและเพิ่มการรักษา นวัตกรรมBig Data ในการรักษาโรคมะเร็ง ซึ่งศูนย์โรคเนื้องอกแห่งชาติ (NCT) ในเมืองไฮเดลเบิร์ก ประเทศเยอรมนี ได้ใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อระบุตัวบ่งชี้เนื้องอกจากบันทึกของแพทย์ ทำให้เกิดการลงทะเบียนเนื้องอกที่มีลักษณะเฉพาะ

CancerLinQ เป็นเครื่องมือดี ๆ ที่พัฒนาโดย American Society for Clinical Oncology รวบรวมข้อมูลมะเร็งจากผู้ป่วยกว่า 1 ล้านคนในคลินิก 100 แห่ง ด้วยการใช้การวิเคราะห์Big Data ผู้เชี่ยวชาญด้านเนื้องอกวิทยาสามารถนำเสนอการรักษาที่มีความแม่นยำสูง

การใช้Big Dataแบบคลาสสิกในการสร้างนวัตกรรมคือที่ Mercy ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพในสหรัฐอเมริกาซึ่งมีพนักงานมากกว่า 40,000 คนรวมถึงแพทย์ 700 คน แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ Big Dataของ Mercy ช่วยให้องค์กรสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและบรรลุผลสำเร็จของผู้ป่วยที่ก้าวล้ำ

โรงพยาบาล Bundang มหาวิทยาลัยแห่งชาติโซลยังเป็นผู้บุกเบิกวิธีการที่เหลือในการรวบรวมBig Data โดยต้องขอบคุณBig Data และแนวทางไร้กระดาษ การวิเคราะห์รายไตรมาสซึ่งปกติจะใช้เวลาประมาณ 2 เดือนจึงกลายเป็นเรื่องยาว 2 วินาทีในตอนนี้

องค์กรด้านสุขภาพจะปรับใช้ Big Dataได้อย่างไร

3 วิธีที่สำคัญที่สามารถนำข้อมูลขนาดใหญ่ไปใช้ในภาคการดูแลสุขภาพได้อย่างเหมาะสม ได้แก่

1.แนวคิดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล 

ฝึกอบรมเจ้าหน้าที่ของสถาบันและบุคลากรดูแลผู้ป่วยเกี่ยวกับวิธีการบันทึกข้อมูล, จัดเก็บ และแบ่งปันอย่างถูกต้อง

2.กลไกการรวบรวมและการจัดเก็บที่เหมาะสม 

ใช้กระบวนการและกลไกที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในการรวบรวม, จัดเก็บ และเข้าถึงข้อมูล

3.อัลกอริทึมอัจฉริยะ

การสร้างอัลกอริธึมอัจฉริยะที่จะใช้ข้อมูลปริมาณมาก, วิเคราะห์อย่างถูกต้อง และสร้างผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง ซึ่งจะใช้ในการทำนายผลลัพธ์ที่เหมาะสมสำหรับการดูแลผู้ป่วย

ใครได้ประโยชน์จากการใช้Big Data ในการดูแลสุขภาพ

Big Dataและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นประโยชน์ต่อการดูแลสุขภาพในเกือบทุกด้าน นี่คือผู้ชนะที่ยิ่งใหญ่ที่สุด

1.ผู้ให้บริการ (คลินิก, โรงพยาบาล) 

ข้อมูลเชิงลึกที่สร้างโดยการวิเคราะห์Big Data จะช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพส่งมอบผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้น, ลดการสูญเสีย และเพลิดเพลินไปกับเวิร์กโฟลว์และกระบวนการที่มีประสิทธิภาพ

2.ผู้จ่าย (ประกัน) 

การดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลในวงกว้างสามารถให้ประโยชน์แก่ผู้จ่ายได้หลายวิธี รวมถึงการขจัดการฉ้อโกง, การลดการเรียกร้องที่เป็นเท็จและไม่เหมาะสม, การกระทบยอดเร็วขึ้น และบริการที่ดีขึ้น

3.ผู้ป่วย 

ผู้ป่วยเป็นผู้ชนะสูงสุดในสภาพแวดล้อมการดูแลสุขภาพที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล พวกเขาจะเก็บเกี่ยวผลประโยชน์มากมาย เช่น การจัดการสุขภาพที่เหนือกว่า. การดูแลแบบคาดการณ์ล่วงหน้า., ชีวิตที่มีสุขภาพดีขึ้น, เงินออมในการประกัน และการดูแลสุขภาพโดยรวม

4.ผู้ผลิตอุปกรณ์ 

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ผู้ผลิตสร้างผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้นและเป็นนวัตกรรมมากขึ้น เพื่อแก้ปัญหาด้านสุขภาพและสร้างอุปกรณ์ที่เกี่ยวข้องกับความต้องการของผู้ป่วย

5.อุตสาหกรรมยา 

R&D ที่ดีขึ้น, ยาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น, ประหยัดเงินในการผลิตยา และยาที่เป็นนวัตกรรมใหม่ Big Data มีศักยภาพในการปฏิวัติการดูแลสุขภาพจากบนลงล่าง องค์กรด้านการดูแลสุขภาพควรเดิมพันขนาดใหญ่กับ Big Data เพื่อให้ผลลัพธ์ของผู้ป่วยดีขึ้น, ประหยัดค่าใช้จ่าย และสร้างประสิทธิภาพในทุกแผนก

สิ่งที่สำคัญกว่านั้นคือBig Data จะช่วยให้แพทย์และโรงพยาบาลให้บริการด้านการรักษาพยาบาลที่ตรงเป้าหมายยิ่งขึ้นและเห็นผลที่ดีขึ้น และสำหรับบริษัทยาBig Data เป็นแรงผลักดันที่จะช่วยในการออกแบบและสร้างยาและผลิตภัณฑ์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ ๆ

โดยรวมแล้ว ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียด้านการดูแลสุขภาพสามารถพึ่งพาBig Data และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อจัดการกับปัญหาสำคัญ ๆ เช่น อัตราการยอมให้กลับเข้ารับการรักษาใหม่, การดูแลผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูง, ปัญหาด้านบุคลากร, ข้อผิดพลาดของปริมาณยา และอื่น ๆ อีกมากมาย

Resource : https://www.digitalauthority.me