Big data — the vast collection of digital information and insights — is transforming the world as we know it, especially soins de santé. A analyste de données sur la santé peut aider à analyser les grandes quantités de données qui sont collectées et générées à partir de diverses sources. Les données relatives aux soins de santé peuvent provenir, par exemple, d'appareils et de matériel médicaux, de données personnelles, de données de santé publique et de données de sécurité. wearables comme les smartwatches ou les trackers de fitness - et même des capteurs axés sur les données. Les dispositifs de mesure de la fréquence cardiaque reposent souvent sur un nœud placé sur le corps qui transmet des informations essentielles sur le patient.
Mais cela va bien au-delà de la santé et des statistiques personnelles. L'analyse des big data peut également informer les décideurs sur le fonctionnement d'un grand établissement, tel qu'un hôpital. Les temps d'attente des patients, les tendances en matière de soins, les fournitures et toute une série d'informations peuvent contribuer à améliorer l'ensemble des soins et des expériences au sein dudit établissement. Elle peut également atténuer les coûts croissants, tels que les dépenses inutiles de ressources.
Through what is often called business intelligence ou analyses de donnéesGrâce au système de gestion des données, les prestataires de soins de santé peuvent approfondir le type d'informations qui sont essentielles au fonctionnement normal. Une fois traitées et extraites, ces données peuvent fournir des informations de plus en plus précieuses pour améliorer tous les aspects d'un établissement ou d'un système.
Bien sûr, à l'origine de tout cela se trouve l'analyste de données qui passe la plupart de son temps à étudier les données brutes et à les brasser pour développer des renseignements exploitables. Essentiellement, il dirige l'ensemble du processus de collecte, de découverte et d'extraction des données. Cela soulève une question essentielle : Comment un analyste de données en santé peut-il contribuer à améliorer l'entreprise ?
1. Des processus de décision plus éclairés
The data flowing in from active devices and channels is often in its raw form. It is the easiest way to explain nearly unreadable datasets comprised of numbers and varying types of contents. Truly understanding the information and making it accessible requires organization, collation, and processing, which will return actionable insights like trends, behaviors, statistiques and the like.
Donc, en gros, voyez ça comme ça. Un appareil aussi simple qu'un moniteur de glycémie recueille des informations sur le taux de glucose d'un patient. Ces informations sont transmises par voie numérique, sous la forme d'une série de chiffres - comme on peut s'y attendre - mais elles ne sont ni organisées ni lisibles. Ce n'est pas comme si les informations figuraient dans une liste chronologique sur une feuille de papier. Pour prendre ces relevés numériques, les mettre en forme de manière compréhensible et identifier des schémas - tels que des antécédents de taux de glucose élevés - un analyste de données examinera l'ensemble des données brutes. Il élaborera ensuite un rapport, qui pourra être transmis aux professionnels de la santé, voire au patient.
De cette façon, Les analystes de données sur la santé aident à transformer les données en éléments d'information utiles, ce qui peut favoriser des processus décisionnels plus éclairés à long terme.
2. Faire des prédictions précises
In addition to more informed decision-making processes in the moment, healthcare professionals can also leverage the information far into the future, which is called analyse prévisionnelle. In retail, this is something as simple as gauging whether a business process or decision is going to be successful. But in soins de santé, predictive measures are much more complicated.
Prenons l'exemple d'un hôpital ou d'un établissement de santé qui doit constamment être au courant des demandes des patients. Ils doivent constamment s'assurer que la bonne quantité de fournitures, de chambres et de personnel est disponible pour répondre aux patients entrants. Les outils prédictifs peuvent aider à analyser les moments où les hôpitaux sont les plus occupés, ou ceux où les temps d'attente sont exorbitants.
Alternatively, the healthcare industry can use the data for more direct medical means like predicting potential health or disease issues based on a patient’s génétique or history. Doctors can make more accurate predictions for possible health ailments or treatments. The healthcare startup Prognos, for example, has access to 13 billion patient records — a huge amount of data on which AI is applied to help predict diseases earlier.
3. Identifier de nouvelles solutions de soutien
Les données, surtout lorsqu'elles sont en grande quantité, peuvent créer de nouvelles opportunités et de nouvelles voies de réussite. L'une des premières choses que l'on fait dans toute situation qui tourne mal est de prendre du recul et d'évaluer ce qui ne va pas et comment y remédier. C'est la même idée avec ce processus, sauf que les analystes de données utilisent leur accès à de vastes quantités d'informations pour améliorer les processus existants ou même en introduire de nouveaux.
Tout à coup, il devient possible d'améliorer l'efficacité de services que vous ne pensiez pas pouvoir atteindre. Ou bien, il devient beaucoup plus facile de résoudre un problème que vous rencontrez dans votre établissement depuis des années.
Un analyste de données sur les soins de santé interagit constamment non seulement avec des flux de données, mais aussi avec l'ensemble de l'organisation, y compris les membres individuels d'une équipe. Ils peuvent aider à repérer les goulets d'étranglement dans les processus et à se plonger dans le pourquoi de ce qui se passe et la manière de résoudre les problèmes.
4. Combler le fossé entre la direction et le personnel
Dans le secteur médical et des soins de santé en particulier, les médecins, les infirmières et les professionnels de la santé n'ont pas toujours le temps de s'asseoir avec la direction ou les décideurs pour proposer des solutions ou présenter les problèmes qu'ils rencontrent. Au lieu de cela, ils sont occupés à travailler, à sauver des vies et à mener à bien leur journée. Cela peut souvent créer un décalage entre la direction et la façon dont ils abordent diverses décisions.
Un analyste de données sur les soins de santé peut aider à combler le fossé entre ces deux parties afin de fournir les informations et les détails nécessaires pour susciter l'action.
5. Prendre de l'avance sur la courbe des données
Chaque fois que vous mettez en œuvre une nouvelle technologie ou un nouveau processus, vous devez faire face à un nouveau flux de données. Cela implique de savoir où il va, comment l'utiliser et même comment il s'intègre dans l'entreprise d'un point de vue légal ou réglementaire.
Dans un environnement axé sur les données, vous ne voulez pas être continuellement à contre-courant. En d'autres termes, vous devez être en avance sur la courbe des données, en utilisant constamment de nouvelles informations pour informer les processus et rendre vos installations ou vos processus plus efficaces. Engagez les bons analystes de données, et ils vous permettront d'y parvenir. Plus important encore, ils vous aideront à vous assurer que l'argent que vous consacrez aux analyses et aux données en vaut la peine.
Se préparer à un avenir numérique
En fin de compte, les analystes de données et les outils qu'ils emploient fournissent à toute entreprise les informations et les connaissances nécessaires à sa réussite. Il en va de même dans le monde des soins de santé, même si les données sont traitées différemment ou se présentent sous des formats différents.
Vous vous efforcez déjà de gagner en efficacité, de réduire les coûts et d'améliorer considérablement les opérations. Les données, en particulier les bonnes données, analysées par ceux qui les comprennent, peuvent vous conduire plus rapidement vers vos objectifs finaux et vous aider à prendre des décisions en toute confiance.
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