Modern technology is transformative and disruptive. It’s uprooting industries from retail to manufacturing. This is because, in addition to being much more efficient than ever before, it’s also introducing a multitude of new ways to get things done. データアナリティクス そして 機械学習, for example, alongside a steady stream of ingested data can provide incredibly accurate insights on just about anything. In business, it can help you discern which target audiences are best to focus on. For consumers, it can do things like help you save money or cut down on energy consumption. But the real impact, the sector where it’s most crucial, has to be ヘルスケア and medical.

Today, hospitals and healthcare centers are under increasing pressure to reduce costs, despite a growing demand for improved performance. Achieving such efficiency seems almost impossible, yet modern technology can make it happen. Healthcare administrators and professionals can tap into a powerful, ever-growing business intelligence system to gather actionable intel and crucial planning insights.

Imagine playing a game of chess, and knowing exactly what moves your opponent is going to make, three or four moves ahead. That’s the kind of strategic benefit プレディクティブ・アナリティクス, machine learning and related technologies can offer.

eCare21, for example, is a remote patient-monitoring system that can be used to monitor and review various health stats. Information is collected from patients using a series of smart devices like Fitbits, Bluetooth sensors, and smartphones. The data is then processed and presented via an administrative dashboard, where doctors and health professionals can review the real-time info. This allows them to keep an eye on patients who are sometimes hundreds of miles away. It’s a form of “telehealth” or network-based health services, only made possible through modern tech. And it’s all powered by digital information or data.

データアナリティクスはヘルスケア業界で他にどのように役立つのでしょうか？

プレディクティブ・アナリティクスによる診断の精度向上

By tapping into predictive algorithms, systems can help physicians and doctors make more accurate patient diagnoses based on ingested data, statistics, and historical info. Figuring out what’s causing chest pain, for instance, can be difficult. The first thought may be a potential heart attack, but chest pain can also come from strains, stress and 不安, poor diet and bad posture. Therefore, physicians often have a tough time discerning whether to send a patient to an ER or hospital.

しかし、予測分析システムを使うことで 患者のドキュメントから迅速に情報を抽出 また、過去のデータと比較することで、致命的な問題をより正確に検出することができます。このシステムは、医療スタッフが、現在の患者情報、様々な症状、過去のデータとの比較に基づいて、その人が医療を必要としているかどうかを判断するのに役立ちます。

遠隔医療やリモートアテンションが可能に

最近、医者や医師は、増え続ける患者さんに注意を振り分けながら、薄着で過ごしています。特に、需要の高い様々な専門医の場合はそうです。このため、すでに抱えている患者を管理するだけでなく、新しい潜在的な患者をスケジュールに組み込むことも困難になっています。

こうした課題を解決するのが、遠隔医療です。さまざまなモバイルアプリケーションやオンラインツール、音声やビデオによるネットワークプラットフォームを利用することで、医療従事者は実際に同じ場所にいなくても、患者さんと直接会って話をすることができます。実際に、オンラインで医師の診察を受け、インフルエンザやアレルギーなどの一般的な病気に対する処方箋を入手できるモバイルアプリもあります。

Mordor Intelligenceの予測 世界の遠隔医療市場は、2020年には1兆2,340億円を超えると言われています。急速に成長している市場であり、大きな可能性を秘めています。

医療従事者が患者から離れるとき、それはもう必ずしも注意を引くことを意味しない。スマートデバイスや遠隔監視システムを使って、リアルタイムにデータを収集し、提供することができます。医師が病院の敷地内にいても、数百フィート離れた患者の心拍数や現在のバイタルを見ることができるのです。

さらに、データ分析システムは、予防や予測のための洞察を提供するために使用することができます。例えば、医師が不在の間に患者のバイタルが徐々に低下し始めたとします。遠隔監視システムは、適切な専門家にアラートを送信し、専門家は何も起こらないうちに患者の救護に駆けつけることができます。

医薬品の研究と治療計画を進める

いくつかの リサーチ companies, including BERG Health, are using データサイエンス and data analytics to build algorithms and predictive systems to better treat major diseases. BERG focuses on the cancer medication market and is currently using data to create a profile on effective medicine. This allowed them to develop BPM 31510の薬剤これは、がん組織によって損傷を受けた細胞を検出し、自然死させるのに役立ちます。

つまり、既知のデータを適切に集計・分析すれば、健康上の大きな問題の治療について豊富な知見を得ることができます。私たちは、それらに対抗するより良い方法を学び、影響を受けた患者のためにより良い薬や治療法を開発することができます。

化学療法は、ある種のがんを治療するための最良の方法の一つであることは承知しています。しかし、化学療法は人体に多大なダメージを与え、患者の生活に悪影響を与える多くの問題や症状を引き起こします。もし、化学療法を改善し、その副作用を軽減または除去する方法があるとしたらどうでしょうか？これは現時点では仮説に過ぎませんが、データ解析を使えば、このようなことが可能になるかもしれません。過去、現在、そして状況のデータを摂取することで、すべての人のための医療、薬、そして治療をさらに改善することができます。

結局のところ、データ分析がヘルスケア業界にとって非常に重要である理由は簡単に理解できます。その未来は、最新のコンテクストデータ、その関連テクノロジー、最適化されたレポートの活用にかかっているのです。ヘルスケア分野を向上させるには、知識を増やす必要がありますが、データ解析はまさにそれを支援するものなのです。

実際、適切なデータがあれば、人類が遭遇する既知または未知のあらゆる病気を効果的に治療できると言っても過言ではないでしょう。