हर दिन बनाए गए डेटा के विशाल आकार को देखते हुए, बिग डेटा पिछले कुछ सालों में एक ट्रेंडी विषय बन गया है। 4 मुख्य सिद्धांतों पर आधारित, कई उद्योगों ने सफलतापूर्वक एकीकृत और बड़ा डेटा विश्लेषण से मूल्य बनाया है। मूल रूप से, बड़े डेटा संगठनों को अधिक उत्पादक, कुशल बनाने और लागत कम करने में मदद कर रहा है। कई अन्य उद्योगों की तरह, स्वास्थ्य सेवा ने न केवल वित्तीय लाभों के लिए बल्कि मरीजों की गुणवत्ता की गुणवत्ता में सुधार के लिए डेटा विश्लेषिकी के लिए अनुकूलित किया है।

हेल्थकेयर अपशिष्ट को कम करना

पारदर्शिता की कमी के कारण, यू.एस. में स्वास्थ्य देखभाल के अधिकांश खर्च बेकार के रूप में आलोचना की गई हैं। इसका अनुमान है कि 2. स्वास्थ्य देखभाल पर खर्च किए 2 ट्रिलियन, $ 1 तक 2 ट्रिलियन को अधिक माना जा सकता है महंगा कदाचार के सूट के परिणामस्वरूप, रक्षात्मक दवा स्वास्थ्य सेवा में अक्षम लागत नियंत्रण के लिए प्रमुख योगदानकर्ता है। बड़े डेटा क्रांति पर निर्माण करके, स्वास्थ्य संबंधी निर्णय चिकित्सक के नैदानिक ​​निर्णय के बजाय डेटा विश्लेषण पर आधारित हो सकते हैं।

इसके लागत प्रभावों के अलावा, डेटा विश्लेषण मरीज की जानकारी एकत्रित करके मूल्य बनाता है। रोगी के जीवन में जितनी जल्दी हो सके समझना शुरुआती चरणों में रोगों को रोकने या बीमारियों का उपचार करने में मदद कर सकता है। स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के व्यापक प्रभाव के साथ, बड़ा डेटा भी दवा उद्योग को बदल देगा। (यह भी देखें, हेल्थकेयर इलाज जो काम नहीं करते हैं ।)

लागत प्रभाव

जैसा कि स्वास्थ्य देखभाल की लागत में वृद्धि जारी है, यह अनुमान है कि 2021 तक, यूए में स्वास्थ्य देखभाल खर्च $ 4 तक पहुंच जाना चाहिए। 8 अरब और सकल घरेलू उत्पाद का लगभग 20 प्रतिशत। स्वास्थ्य देखभाल पर प्रति व्यक्ति खर्च 8000 डॉलर से अधिक होने पर, ऐसे उच्च लागत से जुड़े कोई दीर्घकालिक स्वास्थ्य लाभ नहीं है। चूंकि मोटापा यू.एस. को पीड़ित बना रहा है, जीवन प्रत्याशा गिर चुका है। ओईसीडी औसत से 5 साल कम। बड़ा डेटा और विश्लेषिकी एकत्र करना, जीवन प्रत्याशा का विस्तार नहीं कर सकता है। दूसरी ओर, कम लागत के माध्यम से कई वित्तीय लाभ हैं

जैसे रोगी और नैदानिक ​​रिकॉर्ड बढ़ते रहे हैं, बेहतर डेटा प्रबंधन ने अतिरिक्त जानकारी पर कटौती की है। मरीज की गोपनीयता मानकों के कारण, अतीत में डेटा को साफ करना मुश्किल था। अस्पतालों की लागत 1. प्रति वर्ष 5 मिलियन, डुप्लिकेट रिकॉर्ड अब प्रभावी रूप से अभिनव इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड (ईएमआर) सिस्टम के माध्यम से हटाए जा सकते हैं। इसी तरह, रक्षात्मक दवा खर्चों को बढ़ावा देने के लिए जारी रहती है क्योंकि 20% रेडियोलॉजी परीक्षण डुप्लिकेट होते हैं और प्रति वर्ष लगभग 20 बिलियन डॉलर बर्बाद होते हैं।

न केवल बड़े आंकड़े ही नकली रिकॉर्ड की लागत को समाप्त करते हैं, भविष्यवाणियां विश्लेषिकी भविष्य के चिकित्सा के एपिसोड को रोकने और भविष्य में पढ़ाई से बचने के लिए रोगी के इतिहास में शुरुआती उपचार को प्रभावी ढंग से पहचान सकती हैं।वर्तमान में धूम्रपान और मोटापा जैसे रोके जाने योग्य रोगों की लागत दुनिया भर में 2 खरब डॉलर है। बड़े डेटा को एकीकरण करके, प्रदाता अधिक प्रभावी रिक्तिपूर्व देखभाल के लिए पारिवारिक इतिहास और वर्तमान परिस्थितियों को शामिल कर सकते हैं। नतीजतन, यह बताया गया है कि यह कुल स्वास्थ्य देखभाल लागत 38 अरब डॉलर से भी कम कर सकती है।

कुल मिलाकर, बीमारी की रोकथाम के माध्यम से, रीडमिशन दरों में कमी, बेहतर रोगी परिणाम, डेटा पारदर्शिता और तेजी से अनुसंधान एवं विकास स्वास्थ्य देखभाल में बड़ी संख्या में क्रांति से अमेरिकी व्यय को $ 300 से 450 अरब डॉलर तक कम करने की उम्मीद है। (अधिक के लिए, देखें: कैसे एक सलाहकार आपकी हेल्थकेयर की लागतें कटौती कर सकता है ।)

रोगी प्रभाव

विशाल वित्तीय प्रभावों के अलावा, स्वास्थ्य संगठनों के भीतर विश्लेषण से स्वास्थ्य देखभाल की गुणवत्ता और दक्षता में सुधार की उम्मीद है प्रदान की है। परंपरागत रूप से, चिकित्सकों और स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं ने सेवा मंच के लिए शुल्क के तहत संचालित किया। यह पद्धति प्रत्येक सेवा के लिए पेशेवर अभ्यास करने जैसा भुगतान करती है जैसे कि परीक्षण और कार्यालय का दौरा।

स्वास्थ्य देखभाल के लिए अपील करने वाले बड़े डेटा को भविष्यवाणी विश्लेषिकी का उपयोग करना है पूर्वानुमानित विश्लेषिकी भविष्य के पैटर्न और प्रवृत्तियों को निर्धारित करने के लिए पहले से मौजूद डेटा सेट से जानकारी निकालती है बशर्ते विशिष्ट रोगी डेटा एक डाटा डाटाबेस में स्थित है, एल्गोरिदम व्यक्तिगत स्वास्थ्य अनुभव बना सकते हैं। नए डेटा और प्रौद्योगिकी के विकास के बाद, स्वास्थ्य संबंधी विश्लेषण मरीजों को सक्रिय जीवन शैली का पीछा करने, उच्च श्रेणी निर्धारण प्रदाताओं का चयन करने और नैदानिक ​​निर्णय के बजाय डेटा चालित परिणाम का पालन करने के लिए प्रोत्साहित करती है।

आर एंड डी फार्मास्यूटिकल्स नैदानिक ​​स्वास्थ्य देखभाल के बाहर, डेटा विकास ने नई दवाओं को प्रभावी ढंग से विकसित करने के अवसर पैदा किए। डेटा के प्रभावी अंत-टू-एंड एकीकरण में फार्मास्युटिकल कंपनियों को तकनीक के रुझान से लाभ को अधिकतम करने का अवसर मिलता है। भविष्यवाणी मॉडलिंग के माध्यम से, तकनीक जैविक और नैदानिक ​​डेटा को जोड़ती है ताकि ड्रग ट्रायल के लिए संभावित उम्मीदवारों की पहचान हो सके। 300 अरब डॉलर प्रति वर्ष के एक उद्योग के रूप में, वैश्विक दवाइयों ने हर साल नई दवाओं के विकास के लिए लाखों डॉलर खर्च करना जारी रखा है।

ड्राइविंग आर एंड डी, मुनाफा सुनिश्चित करते हैं कि दवा के विकास में कंपनी के निवेश पर सबसे अधिक लाभ होता है। उन्नत एल्गोरिदम के माध्यम से, नैदानिक ​​परीक्षणों का वास्तविक समय निगरानी प्रभावी रूप से नई दवाओं के विकास और सार्वजनिक उपयोग के बीच समय को कम कर सकता है। उत्पाद विकास और रिलीज के बीच की प्रक्रिया में तेजी लाने से फार्मास्युटिकल कंपनियां रिटर्न के लिए अधिकतम प्रतिस्पर्धा में बढ़तें पेश करती हैं (अधिक जानकारी के लिए, देखें:

बिग डाटा में बदलते विपणन ।) सरकारी सब्सिडीज

स्वास्थ्य सेवा उद्योगों को प्रोत्साहन प्रदान करना, सरकारी प्रायोजित पहल का उद्देश्य सकारात्मक रोगी परिणामों के साथ डेटा पारदर्शिता में वृद्धि करना है। 200 9 में, संयुक्त राज्य सरकार ने सरकारी प्रायोजित डेटा सेटों के बीच पारदर्शिता बनाने के उद्देश्य से ओपन सरकार के निर्देश जारी किया। इसी तरह आर्थिक और नैदानिक ​​स्वास्थ्य के लिए स्वास्थ्य सूचना प्रौद्योगिकी (एचआईटीईएएच) अधिनियम, 200 9 में सब्सिडी जितना $ 36 था। इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड के एक राष्ट्रव्यापी नेटवर्क बनाने के लिए 5 अरब खर्च

अनुमानित भुगतान ईएमआर सिस्टम को 201 9 तक सभी प्रदाताओं के 70 से 9 0 प्रतिशत तक गोद लेने के लिए प्रेरित करने के लिए अनुमान लगाए गए हैं। नैदानिक ​​डेटा पारदर्शी और सार्वभौमिक रूप से सभी स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के बीच उपयोग करने से उद्योग को कुशलता से विश्लेषिकी कार्यान्वित करने की अनुमति मिलेगी।

डिजिटल हेल्थ मॉनिटरिंग

तकनीक प्रवृत्तियों ने व्यक्तियों को ले जाने वाले निवारक उपाय बढ़ा दिए हैं फिटनेस ट्रैकर्स कई महत्वपूर्ण कारकों की निगरानी करते हैं जिनमें अच्छे स्वास्थ्य शामिल हैं; कदम उठाए, नींद का चक्र और हृदय गति। तकनीक कई कारकों के लिए है, और यदि आवश्यक हो तो यह व्यक्ति को और अधिक शारीरिक गतिविधि करने के लिए प्रोत्साहित करता है। डेटा को ट्रैकर द्वारा संग्रहीत और विश्लेषण किया जाता है और इसे स्मार्टफोन ऐप के माध्यम से या कंपनियों के वेबपेज के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है।

इस जानकारी के बाद, व्यक्ति बेहतर स्वास्थ्य और कम चिकित्सक यात्राओं के लिए पूर्व-निर्धारण निर्णय कर सकते हैं। तेजी से पहनने योग्य उद्योग के अलावा, ऑनलाइन स्वास्थ्य स्रोत जैसे

वेबएमडी (डब्ल्यूबीएमडी) व्यक्तिगत स्वास्थ्य सिफारिशों को प्रदान करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। एक नेटफ्लिक्स (एनएफएलएक्स एनएफएलएक्सएनेटफ्लिक्स इंक 200. 13+ 0 06% हाईस्टॉक 4 के साथ बनाया गया। 2. 6 ) फ़िल्म की सिफारिश, मरीज़ों के इनपुट के लक्षणों को वेबएमडी के प्लेटफार्म में जो एक संभावित स्वास्थ्य जटिलताओं की सूची निचला रेखा

स्वास्थ्य सेवा उद्योग के रूप में बड़े पैमाने पर डेटा और विश्लेषिकी को गोद लेता है, सकारात्मक बदलाव के लिए बहुत बड़ी संभावना है वर्तमान में, बड़ी डेटा क्रांति वित्त, विपणन और स्वास्थ्य सेवाओं के साथ ही सही हो गई है। यू.एस. में स्वास्थ्य देखभाल की बढ़ती लागत के साथ, कई अमेरिकी अर्थव्यवस्था को कमजोर करने के लिए इस उद्योग की छानबीन की। दवा में अधिक कुशल आर एंड डी के माध्यम से, सकारात्मक रोगी परिणाम, डेटा पारदर्शिता और निवारक रोग के तरीकों के लिए संभावित, विश्लेषिकी यू.एस. अर्थव्यवस्था अरबों डॉलर को बचाने के लिए अनुमान लगाया गया है।