Zdrowie i dane. Jak za pomocą Big Data lepiej leczyć i zwiększać zyski

Spersonalizowana medycyna to nie tak odległa przyszłość, jak mogłoby się wydawać. Nie trudno wyobrazić sobie lekarzy, którzy za każdym razem tworzą dopasowane do pacjenta leki w oparciu o jego genotyp, codzienną aktywność czy aktualny stan zdrowia.

Medycyna staje się perspektywicznym obszarem do inwestycji z zakresu Big Data, a digitalizacja systemu leczenia oraz popularyzacja przenośnych urządzeń to obecnie dwa trendy, które rewolucjonizują myślenie o funkcjonowaniu placówek opieki zdrowotnej oraz leczeniu i zapobieganiu chorób.

Perspektywiczne ścieżki rozwoju dla firm związanych z opieką zdrowotną

Biorąc pod uwagę stosunek poniesionych kosztów i zysków w inwestycje Big Data, autorzy raportu „The big data revolution in health care” (McKinsey&Company, Big data revolution in healtcare, 2013) proponują pięć ścieżek rozwoju dla podmiotów związanych z branżą opieki medycznej. Warto jednak pamiętać, że selekcja właściwiej drogi w każdym przypadku powinna wynikać z uważnej obserwacji i weryfikacji wiadomości zwrotnych otrzymywanych od pacjentów danej firmy. Może się okazać, że wybrana droga przynosi profity w jednym otoczeniu, a w drugim zawodzi. Dlatego tak ważna jest ciągła analiza danych. Spójrzmy, jakie cele gromadzenia danych mogą okazać się najkorzystniejsze dla firm z branży medycznej.

5 ścieżek rozwoju:

1. Right living koncentruje się na zachęcaniu ludzi do zmiany stylu życia na zdrowszy m.in. poprzez odpowiednie odżywianie i trening. Pacjenci biorą tutaj czynny udział we własnym leczeniu, włączając działania prewencyjne. Jeśli jakaś osoba zachoruje, dopiero wtedy świadczeniodawca usług zdrowotnych oferuje swoją pomoc. Dzięki dedykowanym programom pacjenci mogą sami kontrolować wyniki badań i w razie nieprawidłowości udać się do odpowiedniego specjalisty. Tego typu dane mogą być zbierane poprzez urządzenia codziennego użytku, np. Apple Watch czy Jawbone.

2. Right care polega na zapewnieniu pacjentów o najwyższej jakości oferowanych usług w danym czasie. Ten sposób myślenia o opiece wymaga współpracy wszystkich dostawców usług zdrowotnych, aby wyeliminować gromadzenie tych samych informacji i powielanie nieskutecznych strategii leczenia. Za sprawą agregowania wszystkich danych związanych z przebiegiem choroby pacjenta z różnych placówek, chory otrzymuje najbardziej dopasowaną do jego przypadku metodę leczenia.

3. Right provider zakłada opiekę pacjentów przez najlepiej dopasowanych do danego zadania profesjonalistów, których leczenie przynosi pożądane efekty dla pacjentów i największe zyski dla firmy. Oznacza to, że najbardziej wyspecjalizowany lekarz opiekuje się pacjentem dopiero wtedy, gdy rzeczywiście wymaga on leczenia przez osobę posiadającą takie kompetencje. Weryfikacja danego przypadku i wybór odpowiedniego lekarza odbywa się za pomocą narzędzi wykorzystujących Big Data.

4. Right value odnosi się do zapewnienia tej samej, bądź lepszej opieki zdrowotnej, mając pewność, że jest ona opłacalna. W tym celu stosuje się różne mierniki, np. porównanie kosztów inwestycji do zysków, co z kolei pozwala na eliminacje nadużyć.

5. Right innovation kładzie nacisk na ciągłe poszukiwanie nowych rozwiązań, ulepszanie obecnej oferty, eksperymentowanie w oparciu o gromadzone informacje w zakresie rozszerzenia usług i środków leczenia. Sukces tej ścieżki rozwoju zależy w dużej mierze od analizy wcześniejszych danych, zestawienie ich z aktualnymi i sformułowania słusznych wniosków.

Przenośne urządzenia i systemy interaktywne – jedne z najpopularniejszych metod gromadzenia danych

Zastanawiacie się, w jaki sposób pozyskać dane w branży medycznej? Przenośne urządzenia połączone z centralnymi bazami danych są znakomitym sposobem na gromadzenie informacji o przebiegu choroby pacjenta. Jednym z omawianych narzędzi jest specjalna nakładka dla astmatyków. Wyposażone w nią inhalatory łączą się przez Bluetooth ze smartfonami i za pomocą aplikacji monitorują stosowanie leku. Dzięki temu chory automatycznie aktualizuje historię zużycia lekarstwa, a lekarz otrzymuje wiarygodne dane o przebiegu choroby, na podstawie których może lepiej prowadzić terapię. Inne inhalatory są natomiast wyposażone w nadajniki GPS i GSM. W centralnej bazie gromadzone są dane o zażywaniu leków, dzięki czemu możliwe jest wyznaczenie terenów aktualnie niekorzystnych dla astmatyków oraz agregowanie informacji o przebiegach chorób wielu osób. W ten sposób pojawiają się dodatkowe możliwości na odkrycie nowych sposobów leczenia.

Przyjrzyjmy się również innym rozwiązaniom. Interesującym sposobem na wykorzystywanie informacji o pacjentach są także systemy interaktywne, stosowane w leczeniu przewlekle chorych. Umożliwiają gromadzenie danych dla wielu podmiotów zaangażowanych w leczenie. Działanie tych systemów opiera się na synchronizacji informacji z wielu źródeł takich jak: dane szpitalne, czyli informacje o pacjentach hospitalizowanych, informacje o opiece ambulatoryjnej czy wizytach na pogotowiu ratunkowym. Pod uwagę można wziąć również bazy danych zawierające wyniki badań klinicznych. Dzięki temu możliwe staje się zdiagnozowanie osób z grupy podwyższonego ryzyka zachorowania na daną chorobę i podjęcie stałej komunikacji z nimi. Wykorzystywanie takich systemów pozwala również na ciągłą aktualizację przebiegu choroby pacjenta, porównywanie jej z podobnymi przypadkami i spersonalizowanie leczenia.

Big Data – trend, którego nie opłaca się bagatelizować

Opisane przykłady to zaledwie kilka z możliwości wykorzystania gromadzenia danych w sposób, który przynosi korzyści zarówno pacjentom, jak i podmiotom oferującym opiekę medyczną. Dzięki zastosowaniu rozwiązań z zakresu Big Data szpitale mogą znacznie zredukować koszty związane z opieką nad chorymi przez specjalistów, prowadzeniem ich kart czy szybkością i trafnością diagnozy. Z kolei dla chorych korzystanie z usług takich placówek to wygoda monitorowania przebiegu leczenia on-line, zaoszczędzony czas i – co najważniejsze – lepiej dobrane leczenie i szybszy powrót do zdrowia.

Edward Mężyk

CEO Datarino

Zajmuje stanowisko CEO w Datarino – firmie specjalizującej się w projektowaniu i wdrażaniu narzędzi do gromadzenia, integrowania, optymalizowania oraz analizowania danych. Big Data Ekspert – swoje doświadczenie zdobywał jako Koordynator Projektów IT w Departamencie Badań w NK.pl. Zbudował zespół profesjonalnych Data Scientist, którzy stworzyli jedną z pierwszych i największych hurtowni danych w Polsce (a może i w Europie). Prelegent na licznych konferencjach związanych z tematyką Big Data i nowymi technologiami.