Big Data i Data Mining – analiza i przetwarzanie danych medycznych
Przedsięwzięcia informatyzacji oraz cyfryzacji ochrony zdrowia w Polsce kierowane przez CSIOZ w ramach projektów P1 czy P2, uruchomienie Elektronicznej Dokumentacji Medycznej (EDM), oddanie do użytku e-recept i e-skierowań, standaryzacja systemów zgodna z HL7 czy funkcjonowanie PACS, RIS oraz HIS to tylko niektóre z działań dających dostęp do interdyscyplinarnych zbiorów danych w postaci cyfrowej, pozwalających na wskazywanie trendów czy rozwiązań istniejących problemów (5).
Pełne wykorzystanie zasobów i potencjału, które niesie ze sobą obecność systemów Big Data, związane jest z uwzględnieniem wszystkich interesariuszy obecnych w sektorze zdrowia. Oznacza to, że umiejętne przetwarzanie danych w ramach Big Data wiąże się z zaangażowaniem wszystkich grup tworzących system – tj. lekarzy, pielęgniarki, położne, fizjoterapeutów, dietetyków, analityków danych, technologów czy osoby decyzyjne. Istotne jest również uwzględnienie nie tylko osób czy grup związanych z bezpośrednim udzielaniem świadczeń, ale także instytucji płatnika lub podmiotów będących w bliskiej relacji z systemem, np. zewnętrznych dostawców usług czy przemysłu (6).
Pomimo ogromnego potencjału płynącego z zastosowania narzędzi Big Data w ochronie zdrowia, wskazuje się na szereg barier stanowiących przeszkody w czerpaniu korzyści z ich użytkowania. Dotyczą one wszystkich składowych systemu, tj. zarówno zasobów ludzkich i rzeczowych obecnych w systemie, jak i procesów łączących je wraz z zapleczem organizacyjnym. Pokonanie barier obecnych na omawianych obszarach prowadzi do sytuacji, w której możliwa jest spójna oraz kompleksowa analiza wieloźródłowych danych, skutkująca wyższym poziomem objęcia opieką pacjenta przez specjalistów oraz wydajniejszym funkcjonowaniem podmiotu na obszarach administracyjno-finansowych. Syntetyzowanie danych zarówno z [...]
Komentarze
Strefa wiedzy
701 praktycznych artykułów - 324 ekspertów - 16 kategorii tematycznych




