ヘルスケアデータアナリストがビジネスを変える5つの方法

Big data — the vast collection of digital information and insights — is transforming the world as we know it, especially ヘルスケア. A ヘルスケアデータアナリスト は、さまざまなソースから収集・生成される膨大なデータの分析に役立ちます。ヘルスケアデータは、例えば、医療機器やハードウェア、個人情報、医療保険、健康保険、医療保険組合などからのものである。 ウェアラブル スマートウォッチやフィットネストラッカーのような、データドリブンなセンサーもです。心拍センサーは、患者の重要な情報を伝達する体内ノードに依存することが多い。

しかし、それは個人の健康状態や統計にとどまりません。ビッグデータ解析は、病院のような大規模施設の運営に関する意思決定者にも情報を提供することができます。患者の待ち時間、治療の傾向、備品や様々な情報は、当該施設内での全体的なケアや体験を改善するのに役立ちます。また、リソースの無駄遣いなど、増大するコストを軽減することも可能です。

Through what is often called business intelligence または データアナリティクス医療機関では、通常の業務に不可欠な情報をより深く掘り下げることができます。この情報を処理し、抽出することで、施設やシステムのあらゆる側面を改善するための貴重な洞察を得ることができます。

もちろん、これらの根底には、データアナリストがいます。彼らは、実用的なインテリジェンスを開発するために、生のデータに目を通し、それをかき集めることにほとんどの時間を費やしています。データアナリストは、データの収集、発見、抽出の全プロセスを統括しています。ここで、本質的な疑問が浮かびます。医療データアナリストは、どのようにビジネスの改善に貢献できるのでしょうか。

1.より多くの情報に基づく意思決定プロセス

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, statistics and the like.

だから、基本的にはこう見てください。血糖値モニターのようなシンプルなものが、患者さんのグルコースレベルに関する情報を収集します。この情報は、デジタルで提供され、数字の羅列になります。紙の上に時系列で並んでいるのとはわけが違うのです。データアナリストは、これらのデジタル測定値を理解しやすいようにフォーマットし、高血糖の履歴などのパターンを特定するために、生データのコレクション全体を調べます。そして、医療専門家や患者さんに渡すことができる報告書を作成します。

このように ヘルスケアデータアナリストは、データを有用な情報に変換することで、長期的にはより多くの情報に基づいた意思決定プロセスを促進することができます。

2.正確な予測をする

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 プレディクティブ・アナリティクス. In retail, this is something as simple as gauging whether a business process or decision is going to be successful. But in ヘルスケア, predictive measures are much more complicated.

例えば、病院や医療施設では、患者の需要を常に把握する必要があります。このような施設では、来院する患者に対応するため、適切な量の備品、部屋、スタッフを常に確保しなければなりません。予測ツールは、病院が最も混雑する時期や、待ち時間が非常に長くなる時期を分析するのに役立ちます。

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 genetics 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.新しいサポートソリューションの特定

特に大量にあるデータは、新しいチャンスや成功への道筋を生み出すことができます。どんな状況でも、うまくいかないときに最初にすることのひとつは、一歩下がって何が問題なのか、どうすれば解決できるのかを見極めることです。データアナリストは、膨大な量の情報にアクセスすることで、既存のプロセスを改善したり、新しいプロセスを導入したりすることができるのです。

今まで不可能だと思っていた部門の効率化が、突然可能になるのです。あるいは、長年抱えていた問題を簡単に解決できるようになる。

ヘルスケアデータアナリストは、データの流れだけでなく、チーム内の個々のメンバーを含む組織全体と常に関わり合っています。 プロセスのボトルネックを特定し、何が起きているのか、どのように問題を解決するのか、その理由を深く掘り下げることができるのです。

4.マネジメントとワークフォースのギャップを埋める

医療・ヘルスケア業界では特に、医師や看護師、医療従事者が、経営者や意思決定者とともに、抱えている共通の問題点や解決策を提案する時間は、必ずしもありません。それどころか、彼らは忙しく働き、命を救い、一日をやり過ごすのに精一杯です。そのため、経営陣と様々な意思決定との間に、しばしば断絶が生じることがあります。

ヘルスケアデータアナリストは、この両者の橋渡しをし、必要なインサイトと詳細を提供することで、さらに行動を喚起することができるのです。

5.データカーブに先手を打つ

新しい技術やプロセスを導入するたびに、新しいデータの流れに対応する必要があります。そのため、データの行き先や利用方法、さらには法的・規制的な意味でのビジネスへの影響などを把握する必要があります。

データ駆動型の環境では、常に潮流に逆らっているようでは困ります。つまり、データカーブの先を行き、常に新しい情報を使ってプロセスに情報を提供し、設備やプロセスをより効率的にする必要があるのです。適切なデータアナリストを雇えば、このようなことが可能になります。 さらに重要なことは、アナリティクスやデータに費やすお金が投資に見合うものであることを確認するのに役立つということです。

デジタルの未来に備える

データアナリストと彼らが使用するツールは、あらゆるビジネスに適切な洞察と情報を提供し、成功へと導くものです。たとえデータの扱いや形式が異なっていても、それはヘルスケアの世界でも同じことです。

すでに効率化、コスト削減、業務の大幅な改善に努めていることでしょう。データ、特に正しいデータを、それを理解する人が分析することで、より早く最終目標に近づき、自信を持って意思決定できるようになります。

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