Cómo incorporar datos grandes en el diagnóstico de enfermedades
En todo el mundo, las fuentes de datos grandes para la salud están siendo creados y puestos a disposición para su integración en los procesos existentes. Los datos clínicos de los ensayos, la genética y los datos de mutaciones genéticas, los datos de proteínas terapéuticas, y muchas otras nuevas fuentes de información pueden ser cosechadas para mejorar los procesos de atención médica diaria.
Los medios sociales pueden y serán utilizados para aumentar los datos y procesos existentes para proporcionar vistas más personalizadas de tratamiento y terapias. Nuevos dispositivos médicos controlarán tratamientos y transmitir los datos de telemetría para tiempo real y otros tipos de análisis. La tarea por delante es comprender estas nuevas fuentes de datos y complementar los datos y los procesos existentes con los nuevos tipos de datos grandes.
Así que, ¿cuál sería el proceso asistencial parecerse con la introducción de datos grandes en el proceso operativo de identificación y gestión de la salud del paciente? He aquí un ejemplo de lo que el futuro podría ser:
Entender el problema que estamos tratando de resolver:
Necesidad de tratar a un paciente con un tipo específico de cáncer
Identificar los procesos involucrados:
Diagnóstico y pruebas (identificar la mutación genética)
Análisis de resultados incluyendo la investigación de las opciones de tratamiento, análisis de ensayos clínicos, análisis genético y el análisis de proteínas
Definición de protocolo de tratamiento, posiblemente incluyendo la terapia de gen o proteína
Monitorear paciente y ajustar el tratamiento según sea necesario utilizando nuevo dispositivo inalámbrico para la entrega de tratamiento personalizado y seguimiento. Paciente utiliza las redes sociales para documentar la experiencia en general.
Identificar la información necesaria para resolver el problema:
La historia del paciente
Sangre, tejido, resultados de pruebas, y así sucesivamente
Resultados estadísticos de las opciones de tratamiento
Los datos de ensayos clínicos
Genética de datos
Datos de proteínas
Datos de los medios de comunicación social
Reunir los datos, procesarla, y analizar los resultados:
Comenzar el tratamiento
Monitorear paciente y ajustar el tratamiento según sea necesario
Esto representa el caso óptimo, donde no hay nuevos procesos necesitan ser creados para apoyar las integraciones de datos grandes. Mientras que los procesos son relativamente sin cambios, las tecnologías subyacentes incluyen las aplicaciones que necesitarán ser modificado para acomodar el impacto de las características de los grandes datos, incluyendo el volumen de datos, la variedad de fuentes de datos y la velocidad o la velocidad requerida para procesar esa datos.
La introducción de datos grandes en el proceso de gestión de la asistencia sanitaria hará una gran diferencia en la efectividad para el diagnóstico y manejo de la salud en el futuro. Este mismo proceso enfoque operativo se puede aplicar a una variedad de industrias. ¿Cuáles son las claves para aplicar con éxito los grandes datos para los procesos operativos? Éstos son algunos de los temas más importantes a considerar:
Comprender plenamente el proceso actual.
Comprender plenamente dónde existen lagunas en la información.
Identificar las fuentes de datos grandes pertinentes.
Diseñar un proceso para integrar los datos de vez en cuando cambia.
Modificar los procesos de análisis y toma de decisiones para incorporar el uso de datos grandes.
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