Comment intégrer les données de grandes dans le diagnostic des maladies

Partout dans le monde, les sources de données pour de grands soins de santé sont créés et mis à disposition pour l'intégration dans les processus existants. Données d'essais cliniques, de la génétique et des données de mutation génétique, de protéines thérapeutiques données, et bien d'autres nouvelles sources d'information peuvent être récoltées pour améliorer les processus quotidiens de soins de santé.

Les médias sociaux peuvent être et seront utilisés pour augmenter les données et les processus existants pour fournir des vues plus personnalisés de traitement et les thérapies. Nouveaux dispositifs médicaux vont contrôler les traitements et transmettre des données de télémétrie en temps réel et d'autres types d'analyse. La tâche à accomplir est de comprendre ces nouvelles sources de données et de compléter les données existantes et les processus avec les nouveaux types de données grands.

Alors, qu'est-ce que le processus de soins de santé ressembler avec l'introduction de données de grandes dans le processus opérationnel d'identification et de gestion de la santé des patients? Voici un exemple de ce que l'avenir pourrait ressembler:

1. Comprendre le problème que nous essayons de résoudre:

2. Nécessité de traiter un patient avec un type spécifique de cancer

3. Identifier les processus impliqués:

4. DIAGNOSTIC ET ESSAI (identifier une mutation génétique)

5. L'analyse des résultats des recherches, y compris les options de traitement, l'analyse de l'essai clinique, l'analyse génétique, et l'analyse des protéines

6. Définition de protocole de traitement, y compris éventuellement thérapie génique ou protéique

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   Surveiller le patient et d'ajuster le traitement au besoin en utilisant nouveau dispositif sans fil pour l'administration du traitement et le suivi personnalisés. Patient utilise les médias sociaux pour documenter l'expérience globale.

8. Identifier les informations nécessaires pour résoudre le problème:

9. Les antécédents du patient

10. Le sang, des tissus, des résultats de test, et ainsi de suite

11. Les résultats statistiques d'options de traitement

12. Données des essais cliniques

13. Les données de génétique

14. Protéine de données

15. Les données des médias sociaux

16. Rassembler les données, processus, et analyser les résultats:

17. Commencer traitement

18. Surveiller le patient et d'ajuster le traitement selon les besoins

    

Cela représente le meilleur des cas où aucun nouveau processus doivent être créés pour soutenir les grandes intégrations de données. Alors que les processus sont relativement inchangée, les technologies sous-jacentes comprennent les applications qui doivent être modifiés pour tenir compte de l'impact des caractéristiques des grandes données, y compris le volume de données, la variété de sources de données, et la vitesse ou la vitesse nécessaires pour traiter cette données.

L'introduction de données de grandes dans le processus de gestion des soins de santé fera une grande différence dans l'efficacité de la gestion des soins de santé de diagnostiquer et à l'avenir. Ce même processus d'approche opérationnelle peut être appliquée à une variété d'industries. Quelles sont les clés d'appliquer avec succès les données de grandes aux processus opérationnels? Voici quelques-unes des questions les plus importantes à considérer:

• Bien comprendre le processus actuel.

• Bien comprendre où il existe des lacunes dans l'information.

• Identifier les sources de données pertinentes grands.

• Concevoir un processus pour intégrer de façon transparente les données maintenant et comme il change.

• Modifier les processus d'analyse et de prise de décision d'intégrer l'utilisation de grands volumes de données.