7 esempi di Big Data Analytics in ambito sanitario che possono salvare i pazienti

I Big Data hanno cambiato il modo in cui gestiamo, analizziamo e sfruttiamo i dati in qualsiasi settore in cui operiamo: dall’agricoltura alla manifattura, dai servizi bancari e finanziari a quelli sanitari.

Una delle aree più promettenti e interessanti a cui i Big Data possono essere applicati per apportare un cambiamento significativo è l’assistenza sanitaria. Interpretare i dati dei pazienti vantano il potenziale di ridurre i costi del trattamento, prevedere epidemie, evitare malattie prevenibili e migliorare la qualità della vita in generale.

La durata media della vita umana sta aumentando sempre di più, il che pone nuove sfide derivanti dall’utilizzo delle tecnologie digitali.

Gli operatori sanitari sono in grado di raccogliere enormi quantità di dati e ricercare le migliori strategie per utilizzare questi numeri. Vediamo in questa guida in che modo i Big Data possono salvare vite umane e migliorare la qualità delle prestazioni sanitarie.

Assistenza sanitaria: 7 esempi di Big Data Analytics in ambito sanitario

L’utilizzo dei Big Data nel settore sanitario avrà effetti molto positivi per la popolazione mondiale e aiuterà a prevenire le epidemie, curare le malattie, ridurre i costi, ecc.

Con l’analisi dei dati sanitari, prevenire è meglio che curare e riuscire a delineare un quadro completo di ogni paziente, consentirà alle Compagnie assicurative di offrire una polizza sanitaria ad hoc per ogni paziente.

Inoltre, i Big Data consentiranno ai medici e ricercatori scientifici di individuare i potenziali fattori di rischio che possono cagionare la comparsa di gravi malattie e trattarle subito con minori costi per il sistema sanitario.

L’obiettivo dei Big Data nel settore dell’Healthcare è proprio quello di raccogliere i “frammenti” e i dati archiviati negli ospedali, cliniche, ambulatori, ecc., per interpretarli e fornire una migliore assistenza sanitaria.

Ecco i 7 esempi di Big Data Analytics in ambito sanitario:

#1. Predire il numero di pazienti e migliorare l’organizzazione del lavoro dei medici e degli infermieri all’interno della struttura ospedaliera o della clinica

#2. Gestione dei documenti sanitari elettronici (EHR)

#3. Supportare i medici nel processo decisionale

#4. Prevenire l’abuso di oppioidi

#5. Utilizzare i dati sanitati per una migliore pianificazione strategica

#6. Curare il cancro

#7. Ridurre i furti e migliorare la sicurezza

Il settore sta cambiando e, come ogni altro comparto, i Big Data hanno iniziato a trasformarlo, ma c’è ancora molta strada da percorrere. Il comparto sanitario adotterà lentamente le nuove tecnologie per consentire agli operatori sanitari di prendere decisioni più informate e migliorare la qualità delle prestazioni.

Come utilizzare i Big Data nell’assistenza sanitaria

L’applicazione dei Big Data nel settore sanitario consentirà un netto miglioramento dell’esperienza dei pazienti, inclusa la qualità del trattamento e la soddisfazione; anche la salute generale della popolazione dovrebbe migliorare nel tempo; e i costi della spesa sanitaria dovrebbero ridursi. Diamo un’occhiata ora a un esempio concreto di come utilizzare l’analisi dei dati nell’assistenza sanitaria, in un ospedale:

I Big data in ambito sanitario sono applicati sotto forma di dashboard KPI di un ospedale, con visualizzazione di analisi sanitarie specifiche che aiutano nella gestione di tale struttura. Si può visionare quali sono le metriche più importanti riguardanti vari aspetti: il numero di pazienti che sono stati accolti nella struttura sanitaria, quanto sono rimasti e dove, quanto costa trattarli e il tempo medio di attesa nei pronto soccorso. Questo è fondamentale per prendere decisioni più informate che miglioreranno le prestazioni complessive delle operazioni, con l’obiettivo di trattare meglio i pazienti e di disporre del personale più adeguato e competente possibile. Questa dashboard sanitaria consente ad ogni Direttore sanitario di gestire la struttura sanitaria senza inefficienze, sprechi, colli di bottiglia, duplicazioni di attività, ottimizzando le risorse e puntando al miglioramento della qualità delle prestazioni sanitarie a livello di struttura.

Bibliografia: Rezzani, Big Data Analytics. Il manuale del data scientist, Apogeo Education,2017; Mandelli, Big Data Marketing: Creare valore nella platform economy con dati, intelligenza artificiale eIOT, Egea, 2017

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