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ヘルスケアにおけるデータマイニングへの洞察今日
、ヘルスケア業界は数多くの課題に直面しています。プロバイダーは、コストを削減し、透明性を高め、消費者体験を向上させる必要があります。ビッグデータの増加に伴い、プロバイダーは消費者データアクセスを最適化するためにアナリティクスを組み込む必要があります。また、患者データの安全性が確保され、規制へのコンプライアンスが確保されることも重要です。
一連のベストプラクティスを実施した患者に対応できない場合、訴訟、詐欺的な請求、患者提供者の関係が切断されます。専門家は、データ収集とマイニングの取り組みの改善がヘルスケア業界に革命をもたらすことを願っています。今や医療機関がデータマイニングを使用してケアを改善し、不正行為を減らし、医師の知識を向上させる方法をご確認ください。
データマイニングがヘルスケアを向上させる6つの方法さまざまな業界は、ビッグデータとビジネスインテリジェンス技術の多くの利点を享受しています。銀行はデータマイニングを使用して不正悪用を軽減しますが、他の企業はマーケティングキャンペーンを改善するために顧客について詳しく知っています。
鉱業データを活用する産業のうち、ヘルスケア業界はおそらく最も多く利用しています。医療分野では、マイニング手法とビッグデータ分析を使用して、患者との関係を最適化し、病気の予防などを行います。ここでは、マイニングデータが現実世界の医療を向上させる方法の上位6つを紹介します。
1.
データマイニングによる医師の意思決定の向上医療提供者は、ラボテストを使用して患者ケアを改善します。現在、アナリストは、予測モデルとマイニング技術を使用して、医師が患者の問題を特定するのに役立ちます。多くの場合、ラボの結果では、この種の洞察が単独では生成されません。
例えば、研究者は、鉱業アルゴリズムを使用して尿サンプル患者データをレビューしました。データマイニングを使用した結果、これらの患者の平均寿命率を推定することができます。データ分析におけるこのアプローチにより、医療機関は、患者が発症するよりも多くの病気がいつ発生しているかを特定できます。
医師は、データマイニングアルゴリズムから得られた洞察を使用して、より良い臨床判断を下し、患者へのさらなる害を防ぐことができます。
2.データマイニングは、
潜在的な薬物相互作用を軽減医療機関は、鉱業ツールを使用して、医師が投薬を処方する時期を決定するのに役立ちます。患者が特定の薬を服用するためには、潜在的に致命的な相互作用のために別の薬の服用をやめる必要があるかもしれません。アナリストは、ヘルスケアデータを使用して、これらのインタラクションが発生する前に軽減できます。
いくつかの相互作用はあまり一般的ではないので、すべての医師がそれらについて知っているわけではありません。ビッグデータ分析は、科学者が理論を生成する前に、これらの少ない一般的な相互作用を見つけるのに役立ちます。データマイニングは心血管薬の相互作用を理解するのに役立ちますが、他の医薬品に関する洞察も抽出できます。
3.
データマイニング購入パターンを決定する患者は、医師が適切に処方する薬を常に服用するとは限りません。アナリストは、マイニングツールを使用して、薬局での患者の購買習慣を研究しています。彼らはさらなる分析を使用して、この行動と医師の命令への遵守の間に相関があるかどうかを調べます。
たとえば、ある研究チームが薬局の患者分析データを調査しました。彼らは、倉庫内の医療データと医療記録を確認して、プロトコルに従わない患者のタイプを特定しました。
より多くを費やし、集荷時に処方箋以外のアイテムを購入した人の間には、より貧しい順守で関連がありました。この相関は関連付けルールを生成するのに十分ではないため、購入パターンを予測できませんでした。しかし、彼らが収集したアプリケーションデータは、彼らが低い遵守率の患者への介入を増加させるのに役立ちました。
4.
データマイニングによる患者の転帰と安全上の注意の向上医療業界は、コストを削減し、パフォーマンスを向上させる新しい方法を模索し続けています。多くのアナリストは、データマイニングを使用してそのようにしています。品質を向上させ、非効率性を低下させる正しい方法はありませんが、患者の安全はパフォーマンスに結びついています。
いくつかのケーススタディを通じて、研究者は、滞在期間と治療の数が患者の安全性と相関していることを知っています。医療機関は、これらの知見を利用して、安全対策を改善し、患者の再訪問を減らすことができます。
たとえば、医療機関は、電子医療記録とデータマイニングを使用して、2つ以上の悪事態が同時に発生したかどうかを分析できます。これにより、病院が将来的に安全上の問題を解消または最小限に抑えることができます。
5.
データマイニング詐欺を減らす多くの医療機関は、データマイニング技術と機械学習を使用して、健康保険の不正を減らします。従来、請求部門は各書類を審査して不正行為を探しましたが、警告サインを探すのに十分な時間がありませんでした。
アナリストは、 プロバイダがデータマイニングツールを使用して 、違法である可能性のある特定のドキュメントを見つけることができることを発見しました。これにより、時間を節約し、年間数百万ドルの費用がかかる不正な医療請求を防ぐことができます。
6.
データマイニングは専門医と患者とのマッチング異常状態の患者は、治療に必要な専門医を常に見つけることはできません。これは、医療提供者と患者の両方にとってイライラです。最近の研究では、医療提供者はデータマイニング手法を使用して、これらの患者を診断する医師の能力を向上させることができることが示されています。
また、医学的問題を診断する可能性が高い特定のプロバイダを見つけることもできます。これにより、潜在的なエラーを排除し、時間を節約し、プロバイダと患者の両方のコストを削減し、各顧客関係を最適化します。
ヘルスケアにおけるデータマイニングの主なポイント結論として、ここでは、医療機関がデータを使用してケアを最適化する方法について知っておくべきことについて説明します。
- データマイニングは医師の意思決定を最適化し、患者の問題を予測します。また、患者におけるあまり一般的ではなく、致命的な可能性のある薬物相互作用を防ぐことができます。
- データマイニングは、薬局での顧客の行動や購入パターンを予測することができます。これらの知見は、医師が介入を行い、患者が処方された通りに投薬を受けることを確実にする助けとなります。
- データマイニングは、患者の転帰と安全上の予防措置を改善し、コストを削減し、パフォーマンスを向上させます。また、災害を緩和するために、適切な安全対策を講じることにも役立ちます。
- データマイニングは、健康保険請求の不正使用を減らし、時間を節約します。また、患者が診断しにくいまれな病気を患っている場合は、専門医と患者を一致させることができます。
