ヘルスケアにおけるデータ・アナリティクスの応用

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Nikita N., freelance scientific writer on Kolabtree, outlines the top applications of data analytics in ヘルスケア

データアナリティクス」とは、膨大な量のデータを蓄積し、それを分析して含まれる情報から本質的な洞察を引き出すことです。最近では、新しいソフトウェアや技術により、大量のデータを簡単に調べて、隠れた情報を見つけることができるようになりました。

近年、医療業界はますます厳しくなっています。患者数の増加に伴い、医師やスタッフが効率的に業務をこなすことが難しくなっています。マッキンゼーの分析レポートによると、アメリカの医療費は 17.6% のGDPであり、米国の富と規模のベンチマークよりも$6000億円近くも多いのです。このようなニーズの高まりを受けて、データアナリティクスは、ヘルスケア業界の課題を解決する有望なソリューションとなります。市場分析によると、データアナリティクス分野では、以下のように予想されています。 $68.03 2024年には10億ドルに達します。データアナリティクスが大きな変化をもたらす対象となる医療分野には、創薬、疾病予防、診断、治療、治療後のモニタリング、病院運営などがあります。 

ヘルスケアにおけるデータサイエンスの応用

創薬

一般的に、創薬プロセスには約12年という長い時間と、約10億円という莫大な費用がかかります。 $2.6億円.データ分析は、医学における薬物送達プロセスの速度を向上させ、米国食品医薬品局での迅速な承認取得と患者の早期治癒に貢献します。 多くの企業が、さまざまな分野での応用を目的とした人工知能マシンを開発しています。例えば、BenevolentAIという会社は、以下のような様々な人工スマートデバイスを開発しています。 バイオサイエンス・マシン・ブレイン and other model algorithms to create new medicines for hard to treat diseases. The organization is an example of a fully integrated AI company with clinical development and pharmaceutical discovering capabilities. The technology revolutionizes pharmaceutical industries by lowering costs, decreasing failure rates, and delivering medicines to the patients at a faster pace. 

疾病予防

データアナリティクスは、リスクを早期に認識することで病気を予防し、予防策を提案するツールでもあります。データアナリティクスを活用したさまざまなスマートデバイスは、人々の遺伝子情報や過去のパターンを利用して、問題が手遅れになる前に認識します。

様々な企業が、データ分析を用いて患者の様々な行動計画を早期に分析するスマートデバイスを開発しており、これにより、糖尿病、高血圧、高コレステロールなどの慢性疾患などの病気を早期に予防することができます。 

診断と治療

医療におけるデータサイエンスのもう一つの有用なアプリケーションは、医療用画像で、アルゴリズムが効率的に解釈します。 X線、MRI、マンモグラフィーなどの画像で、データのパターンを識別し、腫瘍や臓器の異常、動脈の狭窄などを明確に検出することができます。  データ解析のアルゴリズムモデルで不整脈の診断が可能に また、心電図を心臓専門医よりも早く解析したり、悪性の病変と良性の皮膚の傷の画像を明確に区別したりすることができます。 

今日の医療における治療は、個々の患者の特性に関するより多くのデータを利用できるようになったことで、より正確な処方データの提供や個別の治療が可能になり、快適になっています。データサイエンスは、遺伝子治療という新しい分野を強化しています。遺伝子材料を細胞に挿入し、従来の薬剤を置き換えることは、以前よりも管理しやすくなっています。 

などのアナリティクス・コンサルティング会社が ベイン または サイエンスソフト は、ヘルスケア業界を含む様々な業界向けのデータ分析ソフトウェアを開発することができます。  糖尿病、喘息、心血管疾患などの様々な慢性疾患を持つ患者さんでは、アポイントメント間の患者さんと介護者のコミュニケーションが不足しており、患者さんのエンゲージメントも不足しています。EHRと患者さんから受け取ったソフトウェアは、健康データを分析し、ケアチームのメンバーや患者さんに効果的な解決策を提示します。これは 処方された薬が、患者さんの現在の状態や病気と矛盾していないかどうかを、モバイル患者用アプリケーションとEMRに統合されたデスクトップアプリケーションで確認できます。 このデータ分析ソフトウェアは、治療の全サイクルにわたって疾患の治療にかかる費用を追跡することで、コスト管理を支援します。また、治療結果に影響を与えることなくコストを大幅に削減する機会を見つけ、治療にかかるコストと治療結果を比較します。.

Companies such as NextBio are developing data analytics models to customize patient’s treatment as well and provide more available options by examining previous clinical and genomic data. For example, radiation therapy is the only form of treatment for cancer patients. Data analytics models provide customized treatment and offer alternative treatment methods. 

ケア後のモニタリング

また、在宅患者の治療にもデータ解析が活用されています。一般的に、手術の後、患者は合併症や繰り返し起こる痛みを訴えますが、退院後に医師がこれを管理するのは困難です。遠隔在宅モニタリングにデータアナリティクスを応用すれば、医師が患者と連絡を取り合うことが容易になります。それゆえ、高価な病院のリソースの必要性を削減することができます。例えば、EMRデータに基づいて 病院は、患者が今後30日以内に再入院する必要があるかどうかを予測することができます。 

ホスピタル・オペレーション

Data analytics help to enhance the workforce of the staff members at Hospitals by assigning them certain hours, ensuring enough hospital beds are available, enhancing utilization in the operating room. Another data analytics tool, i.e., Predictive analytics, can optimize scheduling. 

ヘルスケアにおけるデータサイエンスの未来

他の産業と同様に、ヘルスケアにおけるデータサイエンスの利用には長所と短所があります。病院や行政機関のデータは、一般的に絶望的な状態にあります。データアナリティクスを医療システムに組み込むのは困難です。患者は自分の健康情報のプライバシーと保護に関心がある.データサイエンスが医師不足を解決できることは疑いの余地がありません。しかし、患者と医師の関係がコンピュータ・アルゴリズムに奪われることを懸念する声も少なくありません。 とはいえ、データアナリティクスとヘルスケアの融合は、今後数年間で成長すると予想されています。 市場分析によると、ヘルスケアにおけるデータアナリティクスは、次のような規模になると考えられています。 $34.27億円 2022年までの年平均成長率は22.07%です。

実際、データサイエンスは、病気の早期診断、医療用画像処理、より迅速な創薬、地方での複雑な病院運営への対応などに応用され、エイズやがん、エボラ出血熱などの重大な病気の治療に貢献することで、ヘルスケア分野の質を高める手段の一つとなっています。 

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著者について

Ramya Sriramは、科学者のための世界最大のフリーランス・プラットフォームであるKolabtree (kolabtree.com)で、デジタルコンテンツとコミュニケーションを管理しています。出版、広告、デジタルコンテンツ制作の分野で10年以上の経験があります。

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