Applicazioni di analisi dei dati nella sanità

Nikita N., freelance scientific writer on Kolabtree, outlines the top applications of data analytics in assistenza sanitaria. 

Il termine "Data analytics" è la pratica di accumulare grandi quantità di dati, che vengono analizzati e si traggono intuizioni essenziali dalle informazioni contenute. Al giorno d'oggi, nuovi software e tecnologie rendono più facile esaminare grandi volumi di dati alla ricerca di dettagli nascosti.

Off late, the assistenza sanitaria industry has become increasingly demanding. The increase in the number of patients has made it difficult for doctors and staff members to manage work efficiently. According to a McKinsey analysis report, health-care expenses for the USA are 17.6% del PIL, che è quasi $600 miliardi più del benchmark della ricchezza e delle dimensioni degli Stati Uniti. Con l'aumento di tali esigenze, la data analytics può servire come una soluzione promettente per risolvere i problemi nel settore sanitario. Secondo l'analisi di mercato, il settore dell'analitica dei dati dovrebbe essere più di $68.03 miliardi entro il 2024. I settori sanitari di destinazione in cui l'analisi dei dati può portare un cambiamento significativo includono la scoperta di farmaci, la prevenzione delle malattie, la diagnosi, il trattamento, il monitoraggio post-cura, le operazioni ospedaliere. 

Applicazioni della scienza dei dati nella sanità

Scoperta del farmaco

In generale, il processo di scoperta dei farmaci richiede molto tempo, circa 12 anni, e costa troppo, circa $2,6 miliardi. L'analitica dei dati aumenta la velocità del processo di consegna dei farmaci nella scienza medica, aiutando a ottenere un'approvazione più rapida nella Food and Drug Administration e curando i pazienti più velocemente. Parecchie aziende stanno sviluppando macchine artificiali intelligenti per applicazioni in vari settori. Per esempio, la società BenevolentAI ha sviluppato diversi dispositivi artificiali intelligenti come un bioscienza macchina cervello and other model algorithms to create new medicines for hard to treat diseases. The organization is an example of a fully integrated AI company with clinical development and pharmaceutical discovering capabilities. The technology revolutionizes pharmaceutical industries by lowering costs, decreasing failure rates, and delivering medicines to the patients at a faster pace. 

Prevenzione delle malattie

L'analitica dei dati previene le malattie attraverso il riconoscimento precoce dei rischi, e gli strumenti raccomandano anche piani di prevenzione. Vari dispositivi intelligenti che utilizzano l'analisi dei dati utilizzano le informazioni genetiche delle persone e i modelli storici per riconoscere i problemi prima che sfuggano di mano.

Diverse aziende stanno sviluppando dispositivi intelligenti che utilizzano l'analisi dei dati per analizzare i vari piani di comportamento dei pazienti in una fase iniziale, che può aiutare a prevenire malattie come le condizioni di salute croniche, come il diabete, l'ipertensione e il colesterolo alto in una fase iniziale. 

Diagnosi e trattamento

Un'altra utile applicazione della scienza dei dati nella sanità è l'imaging medico, in cui gli algoritmi interpretano in modo efficiente Radiografie, risonanze magnetiche, mammografie e altri tipi di immagini, che aiutano nell'identificazione di modelli nei dati e nel rilevamento di tumori, anomalie d'organo, stenosi delle arterie più chiare.  I modelli di algoritmi di analisi dei dati possono diagnosticare ritmi cardiaci irregolari da ECG più velocemente di un cardiologo e distinguere chiaramente tra immagini di lesioni maligne e segni benigni della pelle. 

Il trattamento odierno nella sanità è diventato più comodo con la disponibilità di più dati sulle caratteristiche dei singoli pazienti, consentendo la consegna di dati di prescrizione più precisi e cure personalizzate. La scienza dei dati sta migliorando il campo emergente della terapia genica. Inserire materiale genetico nelle cellule e sostituire i farmaci tradizionali è più gestibile di prima. 

Aziende di consulenza analitica come Bain o ScienceSoft può sviluppare software di analisi dei dati per varie industrie, tra cui l'industria sanitaria.  Esiste una mancanza di comunicazione paziente-caregiver tra gli appuntamenti e una mancanza di impegno del paziente per i pazienti con varie malattie croniche come il diabete, l'asma, le malattie cardiovascolari. Il software ricevuto dall'EHR e da un paziente, analizza i dati sanitari, e modifica i membri del team di cura o i pazienti per soluzioni efficaci. È un'applicazione mobile per il paziente e un'applicazione desktop integrata nell'EMR permettono di stabilire se la medicina prescritta è in conflitto con la condizione attuale e la malattia di un paziente. Il software di analisi dei dati aiuta a gestire i costi tracciando le spese per il trattamento della condizione durante l'intero ciclo di cura. Trova opportunità per ridurre sostanzialmente i costi senza influenzare negativamente i risultati, e confronta i costi della cura di una condizione con i risultati.

Companies such as NextBio are developing data analytics models to customize patient’s treatment as well and provide more available options by examining previous clinical and genomic data. For example, radiation therapy is the only form of treatment for cancer patients. Data analytics models provide customized treatment and offer alternative treatment methods. 

Monitoraggio post-cura

Un'altra area in cui l'analitica dei dati trova applicazioni interessanti è il trattamento dei pazienti a domicilio. Generalmente, dopo gli interventi chirurgici, i pazienti lamentano complicazioni e dolori ricorrenti, che è difficile per i medici gestire quando lasciano l'ospedale. L'applicazione dell'analitica dei dati nel monitoraggio remoto in casa rende più facile per i medici rimanere in contatto con i pazienti. Quindi, riducendo la necessità di risorse ospedaliere costose. Per esempio, sulla base dei dati EMR, gli ospedali possono prevedere quando i pazienti avrebbero bisogno di essere riammessi nei prossimi 30 giorni, 

Operazioni dell'ospedale

Data analytics help to enhance the workforce of the staff members at Hospitals by assigning them certain hours, ensuring enough hospital beds are available, enhancing utilization in the operating room. Another data analytics tool, i.e., Predictive analytics, can optimize scheduling. 

Il futuro della scienza dei dati nella sanità

Proprio come ogni industria, l'uso della scienza dei dati nella sanità ha i suoi pro e contro. I dati negli ospedali e nelle unità amministrative sono generalmente in uno stato disperato. È impegnativo integrare l'analisi dei dati nel sistema sanitario. I pazienti sono preoccupati per la privacy e la protezione delle loro informazioni sanitarie. Non c'è dubbio che la scienza dei dati possa risolvere la carenza di medici. Tuttavia, molte persone sono preoccupate di perdere la relazione paziente-dottore a favore degli algoritmi informatici. Ciononostante, l'amalgama dell'analitica dei dati e dell'assistenza sanitaria è destinata a crescere nei prossimi anni. L'analisi di mercato rivela che l'analisi dei dati nella sanità raggiungerà $34,27 miliardi entro il 2022 ad un CAGR di 22.07%.

In effetti, la scienza dei dati è una via per migliorare la qualità del settore sanitario, avendo applicazioni nella diagnosi precoce delle malattie, nell'imaging medico, nella scoperta di farmaci più veloci e nella gestione di complesse operazioni ospedaliere anche nelle zone rurali, aiutando a curare malattie importanti come l'AIDS, il cancro e l'Ebola. 

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