Analiza danych w zdrowiu – dane to przyszłość

Jako fundacja CODE:ME chcemy rozwiać te wątpliwości, pokazując, jak wielki wpływ ma analiza danych na sektor opieki zdrowotnej. Przekonaj się, że DANE TO PRZYSZŁOŚĆ! Zaczynajmy.

Jaka jest rola analizy danych w nowoczesnej medycynie?

Wykorzystanie dużych zbiorów danych w medycynie precyzyjnej to nie przyszłość, a nasze “dzisiaj”.

Analiza danych umożliwia dopasowanie terapii do indywidualnych potrzeb pacjenta, co zmienia podejście do leczenia chorób. Mamy pierwsze dostępne terapie genowe na choroby do niedawna zupełnie nieuleczalne. Dzięki analizie genetycznej możliwe jest opracowanie skierowanych terapii, które są skuteczniejsze i mają mniej skutków ubocznych. Jest to kierunek, w którym na pewno medycyna będzie się dalej rozwijać, a specjalistów z dziedziny data science czekają ciekawe wyzwania.

Analityka predykcyjna w profilaktyce zdrowotnej

Analiza danych pozwala przewidywać ryzyko wystąpienia chorób i interweniować zanim dojdzie do pogorszenia stanu zdrowia. W przypadku niewydolności serca, możliwe jest wczesne identyfikowanie pacjentów zagrożonych ponownym przyjęciem do szpitala. Na tę chwilę wciąż potrzeba pacjentów monitorować czy posiadać specjalne urządzenia, ale czy jesteśmy daleko od kolejnej rewolucji? Obecne małe urządzenia, które mamy przy sobie typu smartwatch są w stanie monitorować puls, temperaturę, wykonywać pomiary jak EKG czy poziom saturacji krwi tlenem. Aplikacje na telefon na podstawie naszych danych są wstanie sugerować nam jak poprawiać wyniki sportowe. Dopasowana profilaktyka zdrowotna jest bliższa niż kiedykolwiek.

Poprawa zaangażowania i doświadczeń pacjentów

Skoro o urządzeniach codziennych mowa, analiza danych z urządzeń noszonych (wearables) i aplikacji mobilnych daje wgląd w codzienne aktywności pacjentów, a to pozwala na lepsze dostosowanie planów leczenia i poprawę ich zadowolenia oraz wyników leczenia.

Poprawa diagnostyki i wczesne wykrywanie chorób

Dzięki algorytmom uczenia maszynowego możliwe jest analizowanie obrazów medycznych oraz wyników badań. Wiemy, że to znacząco poprawia dokładność diagnostyczną i umożliwia szybsze rozpoznanie chorób. Przykładem jest wczesne wykrywanie retinopatii cukrzycowej, ta wywołuje ślepotę. Jesteśmy dzisiaj w momencie, gdy możemy zapobiegać pojawianiu się najgorszego z objawów. 

Dane w czasie rzeczywistym dla lepszych decyzji

Dostęp do bieżących danych pacjenta, wytycznych medycznych i wyników badań umożliwia lekarzom stosowanie najbardziej odpowiednich i opartych na dowodach metod leczenia. Umożliwia to zastosowanie terapii, które są nie tylko najbardziej odpowiednie, ale też dopasowane do bieżących potrzeb i możliwości medycznych, zwiększając szanse na skuteczność leczenia i minimalizując ryzyko wystąpienia niepożądanych efektów.

W sytuacjach kryzysowych, takich jak pandemia COVID-19, szybki dostęp do aktualnych danych epidemiologicznych i klinicznych z całego świata stał się kluczowy. Analiza danych w czasie rzeczywistym umożliwiła identyfikację wzorców rozprzestrzeniania się wirusa, monitorowanie skuteczności wprowadzanych interwencji i dostosowanie strategii leczenia do dynamicznie zmieniającej się sytuacji. Narzędzia analityczne pozwoliły również na przewidywanie obciążeń systemów opieki zdrowotnej i szybkie reagowanie na zmieniające się potrzeby, jak na przykład zapotrzebowanie na łóżka szpitalne, sprzęt medyczny czy środki ochrony osobistej.

Optymalizacja zasobów i kosztów

Szpitale i placówki medyczne, podobnie jak każda duża organizacja, stawiają czoła wielu wyzwaniom operacyjnym. Analiza danych umożliwia im optymalizację zarządzania, zwiększenie oszczędności identyfikując obszary najbardziej narażone na marnotrawstwo zasobów. Dodatkowo, pozwala na eliminację niepotrzebnych procedur medycznych, co obniża koszty i zmniejsza ryzyko dla pacjentów. Te zmiany widać w USA Dzięki precyzyjnej analizie, placówki mogą lepiej dostosować opiekę do potrzeb pacjentów, co przekłada się na lepsze wyniki leczenia i konkurencyjność. Wdrażanie oprogramowania opartego na analizie danych sprawia, że szpitale stają się bardziej zwinne. Zdolne do szybszego reagowania na nagłe wydarzenia medyczne, co zwiększa ogólną skuteczność i bezpieczeństwo pacjentów.

Zarządzanie zdrowiem populacji

Ostatnim punktem, który warto przytoczyć to spojrzenie na zdrowie jako problem populacyjny. Na drodze analitycznej na dużą skalę możliwe jest identyfikowanie trendów zdrowotnych i zapobieganie chorobom na poziomie populacji. To informacje ważne dla rządów krajów, które mierzą się z problemami zdrowia publicznego czy dla WHO, tworzącego wytyczne regionalne. Strategie zarządzania zdrowiem populacji mogą znacznie zmniejszyć obciążenie chorobami cywilizacyjnymi i przewlekłymi.

Chcesz wkroczyć w fascynujący świat analizy danych? Kurs zdalny "Podstawy Data Science" są właśnie dla Ciebie! Bez względu na to, czy dopiero zaczynasz swoją przygodę z analizą danych, czy pracujesz już w IT i chcesz rozszerzyć wiedzę, ten kurs przyniesie Ci niezbędne umiejętności do zrozumienia i praktycznego wykorzystania analizy danych. Kto wie, może Twoja przyszłość leży w medycznych scenariuszach.

Dzięki zdobytym umiejętnościom otworzysz sobie drzwi do fascynującej kariery, gdzie dane są kluczem do innowacji i przyszłości. Gotowy, by odkryć nowe możliwości? Sprawdź kurs >> "Podstawy Data Science" już teraz!