Μιλάμε συχνά για ανάλυση δεδομένων σε πολλούς τομείς. Κάποιες φορές όμως παραλείπουμε να αναφέρουμε την πραγματική σημασία τους, συνδέοντας τα πλεονεκτήματα που μας προσφέρουν με κλάδους όπως η υγεία.

Έτσι λοιπόν σήμερα θα μιλήσουμε για το πώς τα δεδομένα βελτιώνουν τον κλάδο της υγείας, αναλύοντας:

- Τι είναι τα δεδομένα στον κλάδο της υγείας;

- Πώς τα χρησιμοποιούμε;

- Ποια είναι τα πλεονεκτήματά τους;

Ας ξεκινήσουμε.

 Τι Είναι τα Δεδομένα στον Κλάδο της Υγείας;

Η ανάλυση δεδομένων στον κλάδο της υγείας, είναι μία διαδικασία κατα την οποία αναλύουμε προηγούμενα και τωρινά δεδομένα ώστε να κάνουμε προβλέψεις για πιθανές εξάρσεις ασθενειών, κατά πόσο θα βελτιωθεί ή όχι η υγεία ενός ασθενούς, πόσα φάρμακα θα χρειαστούν για τον Χ σκοπό και οτιδήποτε άλλο έχει νόημα, για έναν κλάδο τόσο σημαντικό όσο αυτός της υγείας.

Η ανάλυση αυτή βοηθά τους επαγγελματίες υγείας να πάρουν καλύτερες αποφάσεις, να βελτιστοποιήσουν τον τρόπο που δουλεύουν και να προσφέρουν καλύτερες υπηρεσίες στους ασθενείς τους.

Όλοι θυμόμαστε της εποχές που όλα τα ιατρικά αρχεία μας, οι ασθένειες που είχαμε περάσει, τα εμβόλιά μας κτλ καταγράφονταν σε ένα βιβλιάριο.

Η ηλεκτρονική καταγραφή τους λοιπόν τότε, ήταν ένα άπιαστο όνειρο.

Πλέον όμως, η σταδιακή καταγραφή τους σε ηλεκτρονικές πλατφόρμες, δίνει την δυνατότητα συλλογής εξαιρετικά χρήσιμων δεδομένων, τα οποία φέρουν πραγματικά μία επανάσταση στον κλάδο της υγείας.

Η διαδικασία αυτή, έχει αντίκτυπο ακόμη και σε τομείς που δεν μπορούμε να φανταστούμε, όπως για παράδειγμα η εξυπνότερη κατανομή των πόρων ενός ερευνητικού κέντρου το οποίο μελετά νέα φάρμακα ή θεραπείες.

 Τα Πλεονεκτήματα των Δεδομένων στον Κλάδο της Υγείας

Μέσω των δεδομένων, οι επαγγελματίες υγείας βελτιώνουν τον τρόπο με το οποίο πραγματοποιούν τις εγχειρήσεις, το πώς αλληλεπιδρούν με του ασθενείς, το τρόπο που προσφέρουν τις υπηρεσίες τους, καθώς και τα αποτελέσματά τους.

Πάμε να αναλύσουμε τα τρία βασικότερα πλεονεκτήματα που προσφέρουν τα δεδομένα στον κλάδο της υγείας.

   Ταχύτητα

Όσο περισσότερα δεδομένα συλλέγουμε, τόσο καλύτερα μπορούμε να μαθαίνουμε στους υπολογιστές μοτίβα τα οποία τους οδηγούν σε καλύτερες αποφάσεις, μέσω του machine learning.

Η διαδικασία αυτή αποκτά εξαιρετικά μεγάλη βαρύτητα αν δούμε πώς μπορεί να εφαρμοστεί στην πράξη.

Για παράδειγμα, στην πανδημία του Covid-19 ακούσαμε αρκετές φορές ότι οι γιατροί έπρεπε να επιλέξουν ποιους ασθενείς θα φιλοξενήσουν στις ΜΕΘ, ανάλογα με το ρίσκο που αντιμετώπιζαν.

Το πλεονέκτημα αυτό επίσης, έχει μεγάλο αντίκτυπο στην περίπτωση των επιδημιών, όπου μέσω των δεδομένων θα είμαστε σε θέση να προβλέψουμε πολύ πιο γρήγορα, άρα και να αποτρέψουμε επιδημίες.

Οι δύσκολες αποφάσεις αυτές λοιπόν, θα μπορούν να λαμβάνονται με μεγαλύτερη ταχύτητα και ακρίβεια, όσο έχουμε νέα πορίσματα από τα δεδομένα που συλλέγουμε.

   Καλύτερα Αποτελέσματα

Μέσα από την ανάλυση δεδομένων δεν ανακαλύπτουμε μόνο νέες θεραπείες και φάρμακα, αλλά κάνουμε και τα αποτελέσματα αυτών καλύτερα.

Με άλλα λόγια μειώνουμε τις παρενέργειες.

Η συλλογή των δεδομένων αυτών βέβαια γίνεται σε πραγματικό χρόνο για μία πιο ξεκάθαρη κατανόηση της κατάστασης.

Τα καλύτερα αποτελέσματα έρχονται και μέσα από την εξατομίκευση που μας παρέχει η ανάλυση δεδομένων.

Για παράδειγμα, στον τομέα της γενετικής, τα δεδομένα δίνουν την δυνατότητα στους ερευνητές να δημιουργήσουν εξατομικευμένες λύσεις. Αυτό προκύπτει από τη συλλογή δεδομένων σχετικά με το πώς διαχειρίζονται διαφορετικά άτομα, διάφορες ασθένειες.

   Βελτίωση Δομών Υγείας

Η οργάνωση των δομών υγείας κάθε χώρας, επηρεάζει άμεσα την ποιότητα των υπηρεσιών υγείας που λαμβάνουν οι πολίτες.

Αρχικά τα δεδομένα μπορούν να δώσουν μια πιο ξεκάθαρη κατεύθυνση για το που χρειάζεται να κατανεμηθούν οι πόροι των δομών αυτών. Κάτι τέτοιο μπορεί να αποτρέψει τις ελλείψεις σε φάρμακα και εξοπλισμό.

Επιπλέον, μέσω της ανάλυσης δεδομένων μπορούν να βελτιωθούν και τομείς όπως ο προγραμματισμός των επαγγελματιών υγείας, η χαρτογράφηση, η προετοιμασία των περιστατικών έκτακτης ανάγκης, η διοίκηση και άλλα πολλά.

 Με Λίγα Λόγια

Στο άρθρο αυτό πραγματικά αγγίξαμε μόνο την επιφάνεια του τι μπορεί να προσφέρει η ανάλυση δεδομένων στον τομέα της υγείας.

Συμπεραίνουμε λοιπόν ότι δεν είναι ανάγκη να ακολουθήσεις μόνο τον τομέα της ιατρικής για να προσφέρεις στον χώρο της υγείας.

Αν σκέφτεσαι λοιπόν να εξειδικευτείς στην ανάλυση δεδομένων, κάνε την εγγραφή σου στο Data Science Bootcamp που ετοιμάσαμε ειδικά για εσένα!