Big data en streaming dans le secteur de la santé
Big données est d'une importance énorme à l'industrie des soins de santé - y compris son utilisation dans tout, de la recherche génétique à l'imagerie médicale et la recherche sur l'amélioration de la qualité des soins. Tout en menant grande analyse de données dans chacun de ces domaines est importante dans la poursuite de la recherche, un avantage majeur applique cette information à la médecine clinique.
Si suffisamment de données sont saisies, ces données peut être appliquée concrètement et rapidement au bon moment pour aider à sauver des vies. Des médecins cliniciens et les chercheurs utilisent les données de streaming à la prise de décision de vitesse en milieu hospitalier et améliorer les résultats des soins de santé pour les patients.
Les médecins font usage de grandes quantités de données sensibles au facteur temps dans les soins des patients, y compris les résultats de tests de laboratoire, les rapports de pathologie, les rayons X et l'imagerie numérique. Ils utilisent aussi des dispositifs médicaux pour surveiller les signes vitaux d'un patient tels que la pression artérielle, la fréquence cardiaque et de la température.
Bien que ces appareils fournissent des alertes quand les lectures de sortir de la fourchette normale, dans certains cas, l'action préventive pourrait avoir lieu si les médecins étaient en mesure de recevoir un avertissement précoce. Des changements subtils dans l'état d'un patient sont souvent difficiles à ramasser avec un examen physique, mais pourraient être ramassés par des dispositifs de surveillance, si une manière existé d'avoir accès plus immédiat aux données.
Dispositifs de surveillance utilisés dans les unités de soins intensifs génèrent des milliers de lectures à chaque seconde. Dans le passé, ces lectures ont été résumées dans une lecture toutes les 30-60 minutes. Ces dispositifs ont été suivi très grands volumes de données, mais à cause de la limitation de la technologie, une grande partie de ce que les données étaient pas disponibles pour analyse.
En utilisant la technologie de streaming, une équipe de recherche de l'université de l'hôpital est en mesure de capter le flux de données à partir de moniteurs de chevet et de le traiter en utilisant des algorithmes conçus pour rechercher des signes avant-coureurs d'infections graves.
Les données sont utilisées en temps réel pour fournir une alerte précoce des changements dans l'état d'un patient. Dans certaines situations, les médecins découvrent qu'ils sont capables de prendre des mesures correctives pour aider un patient près de 24-36 heures plus tôt que sans la technologie de streaming de données. Un autre avantage est la possibilité de médecins pour comparer l'analyse à une base de données de santé des patients qui pourraient fournir des informations supplémentaires.
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