 |
Сутність Business Intelligence (BI) у медицині
Business Intelligence у медицині — це сукупність підтверджених практикою hi-tech цифрових інформаційно-аналітичних технологій для забезпечення більш якісного виконання завдань медицини.
Business Intelligence покращує виконання таких завдань медицини:
- Збір та аналіз даних про роботу медичних закладів для виявлення "вузьких місць" та покращення загальної ефективності.
- Аналіз потоків пацієнтів для скорочення часу очікування шляхом більш ефективного розподілу ресурсів (персонал, обладнання).
- Відстеження ефективності різних методів лікування та медикаментів для різних груп пацієнтів, що дозволяє коригувати терапію на основі об'єктивних даних.
- Персоналізація лікування на основі індивідуальних даних пацієнта для досягнення кращих результатів.
- Епідеміологічний контроль та прогнозування.
- Виявлення закономірностей у поширенні захворювань для раннього прогнозування спалахів епідемій і розробка та реалізація ефективних превентивних заходів.
- Фінансовий менеджмент та бюджетування:
- Забезпечення прозорості витрат шляхом аналізу фінансових звітів.
- Допомога керівникам у прийнятті обґрунтованих рішень щодо перерозподілу бюджету для підвищення рентабельності та ефективності.
- Аналіз даних про потреби та вподобання пацієнтів для покращення якості обслуговування.
- Управління маркетингом та розвитком послуг.
- Аналіз демографічних даних, історії звернень та переваг пацієнтів для налаштування рекламних кампаній.
- Покращення якості лікування та діагностики.
- Виявлення потенційних нових напрямків розвитку послуг на основі аналізу даних про ринок та потреби пацієнтів.
- Персоналізація підходу до кожного пацієнта для підвищення їхньої лояльності.
- Підвищення задоволеності пацієнтів послугами медицини.
За даними профільних досліджень, у 2025 році глобальний ринок BI у медицині перевищить $11.4 млрд, а до 2034 року сягне $35.72 млрд з CAGR понад 13%. CAGR (Compound annual growth rate) — сукупний середньорічний темп зростання. Зростання ринку обумовлене, зокрема, наслідками пандемії, розвитком діджиталізації, впровадженням електронних медичних записів (EMR/EHR), популяризацією дистанційної медицини та зростанням обсягів даних, які щоденно продукують заклади охорони здоров’я. EMR – це цифровий аналог традиційної паперової картки пацієнта, а EHR включає всі дані в EMR плюс додаткову інформацію, наприклад, результати лабораторних досліджень, зображення, дані про страхування та демографічні відомості.
Компоненти Business Intelligence у медицині
Типовими BI-компонентами у медицині можна назвати наступні.
Data Lake (Озеро Даних): централізоване сховище, яке приймає та зберігає великі обсяги даних з різних джерел у їхньому вихідному, неструктурованому або частково структурованому форматі, без попередньої глибокої трансформації. Зазвичай це єдине сховище даних, що включає необроблені копії даних вихідної системи, дані датчиків, соціальні дані тощо, та перетворені дані, що використовуються для таких завдань, як звітність, візуалізація, розширена аналітика та машинне навчання. Озеро даних може включати структуровані дані з реляційних баз даних (рядки та стовпці), напівструктуровані дані (CSV, журнали, XML, JSON), неструктуровані дані ( електронні листи , документи, PDF-файли ) та двійкові дані (зображення, аудіо , відео). Озеро даних може бути створене локально (в центрах обробки даних організації) або в хмарі за допомогою хмарних сервісів.
ETL (Extract, Transform, Load): забезпечує екстракцію даних з різних джерел (EHR, CRM, реєстри лабораторних досліджень; фінанси, HRM, страхові реєстри), перехід до єдиного формату, завантаження у централізоване сховище даних, ін.
Сховище даних (Data Warehouse) — у секторі охорони здоров'я сховища даних є критично важливими компонентами медичної інформатики, що дозволяють інтегрувати, зберігати та аналізувати великі обсяги клінічних, адміністративних та операційних даних. Ці системи консолідують інформацію з різних джерел, таких як електронні медичні записи (EHRs), лабораторні інформаційні системи , системи архівування та зв'язку зображень (PACS) та платформи медичного білінгу . Завдяки централізації даних сховища даних охорони здоров'я підтримують низку функцій, включаючи дані про здоров'я населення, підтримку клінічних рішень (clinical decision support), покращення якості, спостереження за станом громадського здоров'я та медичні дослідження. Ці сховища забезпечують керовану даними охорону здоров'я (data-driven healthcare), підтримуючи ретроспективні дослідження, дослідження порівняльної ефективності та прогнозну аналітику (predictive analytics), часто з використанням штучного інтелекту, що застосовується в охороні здоров'я (healthcare-applied artificial intelligence).
OLAP - багатовимірний аналіз даних в режимі online (інтерактивні зведені таблиці, графіки, схеми).
Data Mining ("інтелектуальний аналіз даних"): інструменти для класифікації, кластеризації, пошуку асоціацій і послідовних подій, прогнозування, ін. для виявлення трендів, кореляцій, активації інсайтів на основі великих масивів даних.
Елементи Text Mining - це процес перетворення неструктурованого тексту в структурований формат для виявлення значущих закономірностей та нових ідей. Ви можете використовувати TM (текстовий інтелектуальний аналіз) для аналізу величезних колекцій текстових матеріалів, щоб виявити ключові концепції, тенденції та приховані зв'язки.
Data Visualization and Reporting: інтерактивні таблиці, діаграми, схеми та звіти для потреб управління, лікарів, дослідників.
Вказані основні засоби архітектури Business Intelligence підтримують всі цикли підтримки рішень (decision support):
- збір і облік “сирих” даних;
- ймовірнісний аналіз для розуміння того "що сталося",
- ймовірнісний аналіз для передбачення того "що може статися" унаслідок того, що сталося,
- ймовірнісні пропозиції про те, "що треба робити" за результатами аналізу того "що сталося", "чому сталося" і "що може статися";
- ймовірнісне генерування "рішення";
- аналіз результатів рішень;
- зворотній вплив для корегування аналітично-управлінського процесу.
Ключові переваги BI у медичних установах випливають із виконання перерахованих завдань BI у медицині.
Публікації
Коментарі