Влияние данных: здравоохранение
Исторически сложилось так, что когда новые технологии становятся проще в использовании, они трансформируют отрасли. Вот что сейчас происходит с данными; по мере того как исчезают барьеры на пути реализации (стоимость, вычислительная мощность и т. д.), все больше и больше отраслей используют данные. Давайте посмотрим на примере сферы здравоохранения, как данные влияют на производительность и конкурентоспособность.
Большие данные в здравоохранении меняют способ выявления и лечения заболеваний, улучшения качества жизни и предотвращения смертельных исходов, которые можно предотвратить. С увеличением продолжительности жизни и увеличением численности населения мира сфера здравоохранения переживает быстрые изменения как в отношении стоящих перед ней задач, так и в плане предоставления лечения. Многие решения, связанные с этими изменениями, основаны на данных. Стремление теперь состоит в том, чтобы понять как можно больше о пациенте, как можно раньше, в его жизни, с надеждой выявления признаков серьезного заболевания на достаточно ранней стадии, чтобы лечение было намного проще (и дешевле), чем если бы оно было бы замечено позже.
Данные положительно меняют практически все аспекты здравоохранения, от диагностики и лечения рака до ухода за недоношенными детьми. В одном специализированном отделении для недоношенных и больных детей использовались методы больших данных для мониторинга сердцебиения и дыхания детей. Используя эти данные, подразделение смогло разработать алгоритмы, которые предсказывают инфекции за 24 часа до появления каких-либо физических симптомов. Вычислительная мощь аналитики больших данных уже позволяет нам декодировать целые строки ДНК в считанные минуты, а не дни или недели, что позволяет нам лучше понимать и прогнозировать паттерны заболеваний.
Такие компании, как Google, Apple и Samsung, вкладывают миллиарды в разработку новых биометрических датчиков и носимых технологий, которые отслеживают здоровье и фитнес. Фактически, носимые устройства отслеживания состояния здоровья в настоящее время являются трендом, где поставщики медицинского страхования поощряют людей делиться данными с этих устройств в обмен на вознаграждения. Только представьте, как невероятно будет, когда все индивидуальные данные от умных часов и носимых устройств могут быть применены к миллионам людей и их различным заболеваниям.
Машинное обучение уже вносит существенные изменения в здравоохранение, помогает улучшить диагностику, прогнозировать результаты и вводить новый уровень персонализированной помощи. В одном примере калифорнийская фирма Apixio, занимающаяся когнитивными вычислениями, добывает данные из медицинских карт, а также наборы биллинговых и административных данных, чтобы помочь улучшить принятие решений в области здравоохранения, сократить расходы на здравоохранение и улучшить результаты лечения пациентов. Более того, анализ больших данных позволяет учреждениям здравоохранения отслеживать и прогнозировать развитие эпидемий и в настоящее время помогает в борьбе с вирусом Зика.