10 วิธีที่ Big Data ได้เปลี่ยนการดูแลสุขภาพในอินเดีย

10 วิธีที่ Big Data ได้เปลี่ยนการดูแลสุขภาพในอินเดีย

นี่คือวิธีที่บิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์ได้เปลี่ยนแปลงภาคส่วนการดูแลสุขภาพในอินเดีย นวัตกรรมที่พัฒนาเพิ่มเติมกำลังถูกนำมาแสดงที่โต๊ะ เนื่องจากผู้เชี่ยวชาญในภาคส่วนการดูแลสุขภาพของอินเดียมองหาการจัดการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ข้อมูลขนาดใหญ่ควบคู่ไปกับการวิเคราะห์อื่น ๆ ในอุตสาหกรรมบริการทางการแพทย์ได้ทิ้งร่องรอยไว้ในพื้นที่ ข้อมูลขนาดใหญ่ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพของอินเดียในหลาย ๆ ด้าน มันสนับสนุนสำนักงานทางคลินิกทั่วโลก และภาคส่วนทั้งหมดสามารถจัดหาเงินจำนวนมหาศาลจากการวิเคราะห์อุตสาหกรรม ต่อไปเป็นสิบวิธีที่ข้อมูลขนาดใหญ่ได้เปลี่ยนภาคการดูแลสุขภาพของอินเดีย ข้อมูลขนาดใหญ่ในทางจิตวิทยา ต่างจากการวิจัยเชิงสหสัมพันธ์และเชิงทดลองที่ใช้ข้อมูลเชิงปริมาณ การศึกษาเชิงสังเกตมักจะใช้ข้อมูลเชิงคุณภาพ ตัวอย่างเช่น นักจิตวิทยาสังคม Roger Barker และ Herbert Wright ศึกษาว่าเด็กกลุ่มตัวอย่างมีปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อมในแต่ละวันอย่างไร วิธีที่มีประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูลเหล่านี้จึงสามารถอำนวยความสะดวกให้กับยาที่มีความแม่นยำ โดยช่วยให้สามารถตรวจหาความแตกต่างในการตอบสนองของผู้ป่วยต่อการรักษาและปรับแต่งการดูแลสุขภาพให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของแต่ละบุคคล ข้อมูลขนาดใหญ่ในระบาดวิทยาของหัวใจและหลอดเลือด ข้อมูลขนาดใหญ่ในระบาดวิทยาของโรคหัวใจและหลอดเลือดช่วยให้คุณศึกษาภูมิประเทศและกลุ่มประชากรต่างๆ ซึ่งสามารถจำลองแอมพลิจูดได้ขึ้นอยู่กับเป้าหมายของการตรวจสอบความชุก การเลือกประชากรย่อยในพื้นที่เฉพาะ การศึกษาสุขภาพของประชากรในพื้นที่ขนาดเล็กช่วยให้สามารถออกแบบนโยบายด้านสุขภาพในท้องถิ่นและการวางแผนที่เหมาะสมที่สุดสำหรับทรัพยากรที่ลดน้อยลง หากพื้นที่หรือประชากรที่กำหนดมีบันทึกทางอิเล็กทรอนิกส์ ข้อมูลสามารถสัมพันธ์กับการรักษาในโรงพยาบาล ซึ่งช่วยให้ตรวจสอบอุบัติการณ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้นและความพยายามในการเฝ้าติดตามอย่างต่อเนื่อง Big Data in Neurology ในด้านการใช้ภาพที่ทันสมัยและการประเมินการทำงานเพื่อปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย ประสาทวิทยาทางคลินิกได้ประโยชน์มากมายจากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ มีการศึกษาในอนาคตเพื่อรวบรวมข้อมูลการรักษาตามข้อบ่งชี้ เช่น การผ่าตัดกระดูกสันหลังส่วนเอว อาการบาดเจ็บที่ไขสันหลัง การบาดเจ็บที่สมอง และการผ่าตัดด้วยรังสี Stereotactic (SRS) Big Data in Nephrology ข้อมูลขนาดใหญ่ในโรคไตจะถูกรวบรวมผ่านการลงทะเบียนผู้ป่วย การศึกษาทางระบาดวิทยาขนาดใหญ่ บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ การประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ให้โอกาสพิเศษในการรับข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ เกี่ยวกับโรคไต อำนวยความสะดวกด้านการแพทย์เฉพาะบุคคล และปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย จะสร้างกลยุทธ์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพได้อย่างไร? ธุรกิจสมัยใหม่ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่อย่างไร บทวิจารณ์หนังสือ: การเป็นผู้ประกอบการและข้อมูลขนาดใหญ่: การปฏิวัติทางดิจิทัล ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับแพทย์ การพัฒนาทางการแพทย์ขั้นสูงช่วยให้แพทย์ผู้ดูแลสามารถคัดกรองคุณลักษณะต่างๆ เช่น แนวโน้มในการพักผ่อน ชีพจร ระดับกลูโคส และความเครียดของระบบไหลเวียนโลหิตของผู้ป่วย ขณะนี้สถานพยาบาลสามารถใช้ผลลัพธ์ที่สังเกตได้เหล่านี้เพื่อไม่ให้ผู้ป่วยออกจากคลินิกการแพทย์ การติดตามสถานะความเป็นอยู่ที่ดีของผู้ป่วยจะช่วยยับยั้งความก้าวหน้าของการเจ็บป่วยและอาการต่างๆ ที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากผู้ป่วยจะได้รับการพิจารณาในอุดมคติในโอกาสที่เหมาะสมที่สุด การมีส่วนร่วมของผู้ป่วยที่เพิ่มขึ้น ภาคการดูแลสุขภาพของอินเดียกำลังประสบกับการมีส่วนร่วมของผู้ป่วยที่เพิ่มขึ้นเนื่องจากการนำการวิเคราะห์และข้อมูลขนาดใหญ่มาใช้ การดึงความสนใจของลูกค้าที่มีต่อบีคอน GPS เพื่อสุขภาพที่แตกต่างกันและความก้าวหน้าที่สวมใส่ได้อาจได้รับการเปลี่ยนแปลงในเชิงบวกในพื้นที่ทางคลินิก นอกจากนี้ยังอาจนำไปสู่การลดลงอย่างเห็นได้ชัดในกรณีวิกฤต และทำให้อัตราการเสียชีวิตลดลงด้วย ในขณะที่ผู้ป่วยจำนวนมากขึ้นยังคงใช้อุปกรณ์เหล่านี้ แพทย์ที่ดูแลสร้างขึ้นเองจะง่ายขึ้นและส่งผลให้ผู้ป่วยมีส่วนร่วมมากขึ้น การดูแลผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูง ข้อมูลขนาดใหญ่สนับสนุนวิธีการบำบัดฟื้นฟูและสรุปปัญหาทางการแพทย์ที่คงอยู่ ขณะนี้โรงพยาบาลสามารถทำงานร่วมกับแนวทางการรักษาที่เปลี่ยนแปลงไปและคัดกรองผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงได้ เป็นเรื่องยากที่จะสร้างโครงการที่ขับเคลื่อนโดยผู้ป่วยด้วยข้อมูลไม่เพียงพอ และนั่นคือเหตุผลที่การใช้ไดรฟ์ข้อมูลมีความสำคัญในภาคการดูแลสุขภาพของอินเดีย ขจัดข้อผิดพลาดทางคลินิก องค์ประกอบต่างๆ ของมนุษย์สามารถทำให้เกิดข้อผิดพลาดทางคลินิกที่อาจส่งผลต่ออุตสาหกรรมได้ ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยปรับปรุงการรักษาได้ดีกว่าก่อนหน้านี้ และช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญทางคลินิกไม่เลิกใช้ยาที่ไม่เป็นที่ยอมรับ อีกวิธีหนึ่งที่ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้แพทย์ดูแลคือทางเลือกที่สำคัญซึ่งขึ้นอยู่กับข้อมูลปัจจุบัน บริการที่ได้รับการปรับปรุง ด้วยการวิเคราะห์ที่แม่นยำและข้อมูลขนาดใหญ่ ขณะนี้ผู้เชี่ยวชาญทางคลินิกมีผลลัพธ์ที่แม่นยำกว่าเมื่อก่อน การคำนวณในปัจจุบันใช้ข้อมูลปัจจุบันเพื่อถ่ายทอดการรักษาที่กำหนดเอง การรักษาแบบเฉพาะตัวอาจรวมถึงการสร้างยาที่ขึ้นอยู่กับตัวแปร เช่น วิถีชีวิตและสภาพอากาศ และการประสานงานกับยาเหล่านี้กับพันธุกรรมของผู้ป่วย ด้วยการวิเคราะห์ที่ชาญฉลาด เฟรมเวิร์กการบริการทางการแพทย์จะง่ายขึ้นในการรวบรวมประวัติผู้ป่วยและตรวจสอบ การลดต้นทุน ค่าบริการทางการแพทย์ไม่ได้มาเพียงเล็กน้อย และโรงพยาบาลจำนวนมากต้องต่อสู้กับค่าใช้จ่ายต่างๆ ที่มาจากการให้การรักษาทางคลินิก ต่อจากนี้ บิ๊กดาต้าที่มีทางเลือกในการลดค่าใช้จ่ายคือการขยายสู่อุตสาหกรรมการดูแลทางการแพทย์ สิ่งนี้เป็นไปได้เนื่องจากบิ๊กดาต้าสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อช่วยในการคาดการณ์อัตราการยืนยัน ซึ่งสามารถช่วยในการกำหนดพนักงาน ช่วยให้คลินิกทราบจำนวนพนักงานที่ต้องการและป้องกันไม่ให้มีการจองเกินจำนวนหรือจองเกินจำนวน ช่วยประหยัดเงินและทรัพย์สิน

  • บ้าน
  • ธุรกิจ
  • วิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • การตลาดดิจิทัล

  • ตลาดการค้า
  • Leave a comment

    Your email address will not be published. Required fields are marked *