Исследователи уверяют, что анализ Big Data (больших данных) сможет до неузнаваемости изменить практически все отрасли. Здравоохранение и страхование — не исключение.
Мысль о том, что колоссальные объемы неструктурированных данных обо всем на свете помогут врачам и пациентам.
Что большие данные могут дать медицине? Если нужно ответить в двух словах, то ими будут «персонализация» и «оптимизация». Технологии анализа Биг Дата могут дать врачам возможность ставить самые точные диагнозы, прогнозировать развитие болезни, рассчитывать риски для каждого пациента, а иногда и предотвращать их.
По мнению исследователей, чтобы квалифицировать накопленный массив информации как большие данные, он должен достичь такого объема, который становится затруднительно хранить, обрабатывать и анализировать.
Эксперты уверены, что распространение big data в медицине поможет серьёзно сократить уровень смертности по всему миру, говорится в обзоре The Village.
Основная задача — обнаружить болезнь на ранней стадии, когда есть шансы её предотвратить. На этом этапе проблему можно выявить, анализируя базовые параметры организма: пульс, давление, дыхание, уровень кислорода в крови
Большие данные должны сделать эксперименты клинических исследований, которые могут подвергаться сомнению в зависимости от квалификации врача, объективными. На основании анализа генома человек получает индивидуальное лекарство, которое создано специально для него.
По сути, Big Data — это набор технологий и алгоритмов по работе с огромными массивами данных. Это естественное развитие приемов математической статистики и усовершенствованный метод обработки информации.
Так, китайская корпорация Neusoft управляет IT-платформой, через которую осуществляется распределение половины бюджетных затрат на здравоохранение и страхование Китая, пишет ЛигаБизнесинформ.
Neusoft Corporation стала не просто ИТ-компанией, а предприятием, способным понимать потребности медучреждений и их клиентов в здравоохранении и страховании. "Мы называем эту трансформацию B2B2C (business-to-business-to-client). Если вы не понимаете клиентские потребности, вы не можете сделать успешным бизнес партнеров, покупающих ваши ИТ-решения", говорят в компании.
Bigdata-анализ большого массива информации медицинских учреждений показал, что около 70% их медицинских активностей не являются прибыльными. И чтобы упразднить такое количество дополнительных затрат, Neusoft предложила новую цифровую бизнес-модель, когда обмен данными между пациентами и больницами осуществляется в онлайне (вместо того чтобы семейный доктор обхаживал пациентов).
Neusoft также создала экосистему для носимых устройств, способных собирать данные о жизнедеятельности пациентов без необходимости ехать в больницу
В 2016 году достоянием общественности стали и результаты работы команды исследователей из некоммерческого института Christiana Care Health System, которую они вели совместно с Университетом Делавера, пишет Medaboutmе.
Ученые использовали данные о пациентах, накопленные медицинскими учреждениями округа, чтобы исследовать результативность лечения для больных, страдающих хронической почечной недостаточностью. Целью исследования было понять, как и когда даже незначительные изменения в жизненных показателях таких пациентов приводят к осложнениям и госпитализации.
В итоге ученые пришли к выводу, что госпитализацию можно предсказать с необыкновенно высокой степенью вероятности, если пристально следить за артериальным давлением, частотой возникновения эпизодов кожных и респираторных инфекций, проявлениями гиперволемии (увеличение объема циркулирующей крови и плазмы) и гипонатриемии (снижения концентрации ионов натрия в плазме крови).
Другое активно развивающееся направление — это оптимизация расходов медицинских учреждений, человеческих и материальных ресурсов и, как следствие, снижение убыточности в медицинском страховании.
Эксперты в один голос говорят об огромном значении носимой электроники для сбора и анализа больших данных. С каждый годом шагомеры, трекеры, весы, аппараты для измерения артериального давления становятся все умнее, и собираемая ими информация о сердечном ритме, пройденных километрах, сожженных калориях и давлении вполне может обогатить профиль каждого пользователя, случись ему обратиться за медицинской помощью.
Ценность этих устройств — в том, что они непрерывно агрегируют информацию о жизненных показателях. Их интерфейсы становятся все более дружелюбными, а значит, пользователи оказываются в состоянии сами (хотя бы минимально) проанализировать динамику изменений в своем самочувствии и получают привычку регулярно следить за информацией о здоровье. А для развития аналитики больших данных и широкого проникновения технологии это очень важно.
Что в страховой сфере?
Для каждого продукта страховщики обязаны построить модель среднестатистического клиента — в противном случае компания просто не сможет рассчитать страховой тариф. Поэтому на основании собранной информации делаем предположение, что большинство клиентов, покупающих какой-либо полис страхования, это люди со средним достатком, около 30–50 лет, с семьей, двумя детьми и автомобилем. Получается, что те, кто не вписывается в эту схему, чувствуют себя уже некомфортно, пишет РБК.
Когда страховые компании начнут использовать Big Data, каждому клиенту будут предлагать индивидуальный тариф и определенный набор услуг.
Некоторые компании уже так работают. Это, например, южноафриканский страховщик Discovery, сумевший наладить партнерские отношения с каждым своим клиентом. Компания раздала всем желающим гаджеты, которые измеряют различные параметры здоровья в режиме онлайн. Кроме того, Discovery получает информацию о покупках своего клиента. Обрабатывая эти массивы данных, страховщик стал устанавливать индивидуальный тариф по медицинскому страхованию и плюс к тому давать рекомендации по улучшению здоровья.
Если клиент покупает сигареты и алкоголь, мало двигается и уже имеет повышенное давление, то для него тариф будет выше. Каждый день ему направляют рекомендации: больше ходить пешком, постепенно снижать потребление сигарет, начинать выполнять гимнастические упражнения и пр. Плюс ему показывают, как снижается риск разного рода заболеваний и, что немаловажно, стоимость страхования, если следовать этим рекомендациям. Эксперимент оказался успешным: люди постепенно стали следовать персональным подсказкам, больше уделять времени и сил заботе о своем здоровье и меньше платить за страховку. Компания также оказалась в выигрыше: расходы на оплату услуг медицинских компаний снизились. | Фориншурер
