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वास्तव में healthcare analytics में उपचार की लागत को कम करने, महामारी के प्रकोप की भविष्यवाणी करने, रोकथाम योग्य बीमारियों से बचने और सामान्य रूप से जीवन की गुणवत्ता में सुधार करने की क्षमता है। दुनिया भर में औसत मानव जीवन काल बढ़ रहा है, जो आज के उपचार वितरण विधियों के लिए नई चुनौतियां पेश करता है। स्वास्थ्य पेशेवर, व्यावसायिक उद्यमियों की तरह, बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करने में सक्षम हैं और इन नंबरों का उपयोग करने के लिए सर्वोत्तम रणनीतियों की तलाश करते हैं।
इस लेख में, हम स्वास्थ्य देखभाल और अस्पताल के Big data में बड़े डेटा की आवश्यकता को संबोधित करने जा रहे हैं: यह क्यों और कैसे मदद कर सकता है? इसे अपनाने में क्या बाधाएँ हैं? इसके बाद हम स्वास्थ्य सेवा में Big data उदाहरण देखेंगे जो पहले से मौजूद हैं और चिकित्सा-आधारित संस्थान इससे लाभान्वित हो सकते हैं।
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Big Data in Healthcare Sector क्या है?
सबसे पहले, आइए big data,को याद करें, संक्षेप में, big data, हर चीज के डिजिटलीकरण द्वारा बनाए गए डेटा की जबरदस्त मात्रा को दर्शाता है, जो स्पष्ट प्रौद्योगिकियों द्वारा एकजुट और जांच की जाती है। यदि आप इसे स्वास्थ्य देखभाल पर लागू करते हैं, तो यह एक आबादी या यहां तक कि किसी विशिष्ट व्यक्ति के स्पष्ट स्वास्थ्य डेटा का उपयोग करेगा और संभावित रूप से महामारी को रोकने, बीमारी को ठीक करने, खर्चों को कम करने आदि में मदद करेगा।
स्वास्थ्य देखभाल में बड़े डेटा जांच के आवेदन में सकारात्मक और इसके अलावा जीवन-बख्शने वाले परिणाम हैं। सब कुछ बहुत तेजी से विकसित हो रहा है और भविष्य में हम पूरी तरह से आधुनिक दायरे को समझ पाएंगे।
हेल्थकेयर में बिग डेटा एप्लीकेशन- अब जब आप स्वास्थ्य बिग डेटा के महत्व को समझते हैं, तो आइए 18 वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों का पता लगाएं जो प्रदर्शित करते हैं कि कैसे एक विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण प्रक्रियाओं में सुधार कर सकता है, रोगी देखभाल को बढ़ा सकता है, और अंततः, जीवन बचा सकता है।
बेहतर स्टाफिंग के-
स्वास्थ्य सेवा में बिग डेटा के हमारे पहले उदाहरण के लिए, हम एक क्लासिक समस्या को देखेंगे जो किसी भी शिफ्ट मैनेजर का सामना करती है: मैं किसी भी समय अवधि में कितने लोगों को स्टाफ पर रखता हूं? यदि आप बहुत अधिक श्रमिकों को रखते हैं, तो आप अनावश्यक श्रम लागतों के बढ़ने का जोखिम उठाते हैं। बहुत कम कर्मचारी, आपके पास खराब ग्राहक सेवा परिणाम हो सकते हैं - जो उस उद्योग में रोगियों के लिए घातक हो सकता है।
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बिग डेटा इस समस्या को हल करने में मदद कर रहा है, कम से कम पेरिस के कुछ अस्पतालों में। इंटेल द्वारा एक श्वेत पत्र में बताया गया है कि कैसे चार अस्पताल जो कि असिस्टेंस पब्लिक-होपिटॉक्स डी पेरिस का हिस्सा हैं, विभिन्न स्रोतों से डेटा का उपयोग करके दैनिक और प्रति घंटा भविष्यवाणी के साथ आते हैं कि प्रत्येक अस्पताल में कितने रोगियों की उम्मीद है।
प्रमुख डेटा सेटों में से एक 10 साल का अस्पताल प्रवेश रिकॉर्ड है, जिसे डेटा वैज्ञानिकों ने "समय श्रृंखला विश्लेषण" तकनीकों का उपयोग करके क्रंच किया। इन विश्लेषणों ने शोधकर्ताओं को प्रवेश दरों में प्रासंगिक पैटर्न देखने की अनुमति दी। फिर, वे भविष्य में प्रवेश के रुझान की भविष्यवाणी करने वाले सबसे सटीक एल्गोरिदम को खोजने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकते थे।
रीयल-टाइम अलर्टिंग-
healthcare में डेटा एनालिटिक्स के अन्य उदाहरण एक महत्वपूर्ण कार्यक्षमता साझा करते हैं। अस्पतालों में, क्लिनिकल डिसीजन सपोर्ट (सीडीएस) सॉफ्टवेयर मौके पर ही चिकित्सा डेटा का विश्लेषण करता है, स्वास्थ्य चिकित्सकों को सलाह प्रदान करता है क्योंकि वे निर्देशात्मक निर्णय लेते हैं।
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हालांकि, डॉक्टर चाहते हैं कि मरीज महंगे इन-हाउस इलाज से बचने के लिए अस्पतालों से दूर रहें। विश्लेषिकी, जो 2019 में पहले से ही व्यापार खुफिया चर्चाओं में से एक के रूप में चलन में है, में एक नई रणनीति का हिस्सा बनने की क्षमता है। वियरेबल्स मरीजों के स्वास्थ्य डेटा को लगातार एकत्र करेगा और इस डेटा को क्लाउड पर भेजेगा।
इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर)-
यह चिकित्सा में big data का सबसे व्यापक अनुप्रयोग है। प्रत्येक रोगी का अपना डिजिटल रिकॉर्ड होता है जिसमें जनसांख्यिकी, चिकित्सा इतिहास, एलर्जी, प्रयोगशाला परीक्षण के परिणाम आदि शामिल होते हैं। रिकॉर्ड सुरक्षित सूचना प्रणालियों के माध्यम से साझा किए जाते हैं और सार्वजनिक और निजी दोनों क्षेत्रों के प्रदाताओं के लिए उपलब्ध होते हैं। प्रत्येक रिकॉर्ड में एक संशोधित फ़ाइल शामिल होती है, जिसका अर्थ है कि डॉक्टर समय के साथ बिना किसी कागजी कार्रवाई और डेटा प्रतिकृति के खतरे के बिना परिवर्तनों को लागू कर सकते हैं।
EHR चेतावनियां और अनुस्मारक भी ट्रिगर कर सकते हैं जब एक मरीज को एक नया प्रयोगशाला परीक्षण या ट्रैक नुस्खे प्राप्त करना चाहिए ताकि यह देखा जा सके कि कोई मरीज डॉक्टरों के आदेशों का पालन कर रहा है या नहीं।
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एनहांसिंग पेशेंट इंगेजमेंट-
कई उपभोक्ता व संभावित रोगी - पहले से ही स्मार्ट उपकरणों में रुचि रखते हैं जो उनके हर कदम, उनकी हृदय गति, सोने की आदतों आदि को स्थायी आधार पर रिकॉर्ड करते हैं। संभावित स्वास्थ्य जोखिमों की पहचान करने के लिए इन सभी महत्वपूर्ण सूचनाओं को अन्य ट्रैक करने योग्य डेटा के साथ जोड़ा जा सकता है। उदाहरण के लिए, पुरानी अनिद्रा और उच्च हृदय गति भविष्य में हृदय रोग के जोखिम का संकेत दे सकती है। रोगी सीधे अपने स्वयं के स्वास्थ्य की निगरानी में शामिल होते हैं, और स्वास्थ्य बीमा से प्रोत्साहन उन्हें एक स्वस्थ जीवन शैली का नेतृत्व करने के लिए प्रेरित कर सकता है (उदाहरण: स्मार्टवॉच का उपयोग करने वाले लोगों को पैसे वापस देना)।