ヘルスケアは、患者のアウトカムを改善するための大きなデータ分析に変わります

ポッドキャストを聞く。 iTunesで検索してください。フルテキストを読むか、コピーをダウンロードしてください。スポンサー:HP。

nalyticsプラットフォームと新しい医療特有のソリューションは、医療提供者が患者のケア、コスト、成果をどのように管理しているかについて、はるかに大きな洞察と知性を提供しています。

今週のバルセロナで開催されたHPディスカバリー会議では、病院やケア提供者が組織を変革しようとする際にデータに基づく新たな利点をもたらすソリューションのエコシステムが登場しました。

方法を学ぶために、BriefingsDirectはAvnet Services Healthcare PracticeのSenior Practice ManagerであるPatrick KellyとHPのChief Software EvangelistであるPaul Mullerと協力して、ビッグデータ技術とソリューションが高度にダイナミックな医療業界に与える影響を検証しました。このディスカッションは、Interarbor SolutionsのプリンシパルアナリストであるDana Gardnerによって調整されています。 [開示:HPはブリーフィングのダイレクトポッドキャストのスポンサーです。]

ここにいくつかの抜粋があります

ガードナー:大きなデータとヘルスケアのアナリティクスの必要性との間には、どの程度緊密な関係がありますか?

ミラー:間違いなく世界的な傾向です、ダナ。私の心に残る1つの統計は、2012年に推定されたものは、世界中の約500ペタバイトのデジタル医療データでした。これは2020年までに25,000ペタバイトに達すると予想されています。したがって、これはデジタル医療データの量が50倍に増加すると予想しています。

ミュラー

その理由は、より良いデータを持つことが、私たちがより良い医療成果を生み出すのに役立つということだけです。そして私たちはそれをさまざまな方法で行うことができます。私たちは、あなたが好きな人には、テストのバッテリーやスクリプトに従うよりも、ほとんどのエビデンスベースの医薬品と呼んでいます。

各個人と一緒に実施されるテストやアクティビティは、提示されている症状に基づいてより明確に調整され、データによってこれらの決定を下すのに役立ちます。

彼の他の要素は、現在、より多くの人々を連れて来て、基本的な医学研究でより多くの人々を巻き込むことです。例えば、米国では、退役軍人庁は、様々な軍人退役軍人の血液サンプルと健康情報を使用している自発的なプログラムを持っています。 150,000人以上が参加して、私たちに医療の理解を深めています。

私たちは、アイスランドやその他の国々で、長期的な医療と統計データを使用して、実際の問題になる前に、医療上の課題を見つけて解決するのに役立つ同様のプログラムを持っていました。

もう一つはもちろん、医療データをより良く管理する方法です。多くのリスナーは、電子医療記録(EHR)が注目されている国に住んでいると確信しています。プロジェクトが進行中であるか、既にそれらを持っているかもしれませんが、それらを確立し、それらのレコードが交換可能であることを確認する全プロセスが絶対に重要です。

もちろん、公開されているデータを利用する機会があります。人々がインフルエンザの症状を抱く頻度に基づいて、各国のインフルエンザの発生を特定するためにGoogleが利用されていると聞いてきました。

だから、データから来る機会が膨大であることは間違いありません。私たちが頻繁に見つける課題は、大きなデータについて話すとき、収集するデータのサイズだけでなく、さまざまなデータについて話すことです。あなたは構造化されたEHRのようなものを持っています。あなたは構造化されていない臨床上の注意を持っています。あなたが医者の落書きを見たことがあるなら、あなたは私が何を話しているのか知っています。

基礎医学研究

HPは、ドイツテレコの複雑な課金プロセスの中でボトルネックを解決しています.Cardlytics on Bank Verticaは、銀行カードのコンシューマーに何百万もの迅速なマーケティングを提供し、効率的な大容量データ機能により、Cernerエンピレックスは複雑な通信事業者のネットワークパフォーマンスデータを提供しています。大きなデータを使用すると、DNCは政治を政治学に変え、品質と必要性を求めて、医療のアウトカムを改善する必要があります。高性能センタラのアプリケーションの近代化の旅、Yammer、Spil Games、Jobrapidoの顧客分析ゲームの大きなデータ変更、アプリケーション開発効率の向上による医療技術プロバイダTriZettoのアジャイル・ペイオフ、HP Verticaを使用したMZI HealthCareによる大きなデータ患者の生産性宝石の特定方法、 Unに焦点を当てた予測的診断を提供itéedAirlines、HP Verticaアーキテクチャにより、インフィニティ保険の厳しいBIクエリへの大幅なパフォーマンス向上

ビッグデータ分析、Big Data Analytics、DataRobotはデータサイエンスの欠点を自動化することを目指している、Big Data Analytics、MapR創設者のJohn Schroederが辞任し、交換するCOO

あなたには、医用画像データ、遺伝データ、疫学データがあります。あなたが集める必要がある膨大な数のデータがあります。それに加えて、その大きさを考えているだけです。もちろん、これらすべてを支配することは、我々が対処しなければならない規制とプライバシーの問題です。これは豊かで魅力的な話題です。

ガードナー:パトリック・ケリーは、この膨大な医療データの海とそれをうまく活用するための大きな可能性について、技術的に運転が必要であるとみなしていることについて少し教えてください。

ケリー:それは本当に大量のデータに対処する方法の問題です。また、アフォーダブルケア法(ACA)法のために行われている大きな変化があり、それはビジネスモデルだけでなく、電子カルテへの切り替えの必要性にも影響しています。

これまでのEHRの視点から見ると、ITはそのデータをキャプチャすることに集中しています。彼らは、医療記録を電子フォーマットに変換して転記します。残念なことに、取り込んだデータをビジネスに活用し、アナリティクスで有用かつ有意義なものにし、ビジネスモデルを変える必要があるためにビジビリティを獲得し、ピボットして変更できるように支援するという点では不十分です業界を支えてきました。

データの取り込み

重大な負荷

ガードナー:Avnetに慣れていない視聴者のために、あなたの組織について記述してください。あなたはいろいろな活動に関わってきましたが、現在、グループでは医療がかなり目立っているようです。 [Avnetのヘルスケアアナリティクスプラクティスについての詳細はこちら]

ケリー

ケリー:Avnetは、世界のサービス面を強化するために過去24ヶ月間にかなりの投資を行っています。 HPは今日まで話しているように、ヘルスケアからハードウェア、教育サービス、HPなどのサポートパートナーまで、エコシステム内のすべてのものに焦点を当てるために、約2,000名の新規人員を搭乗しました。私たちはHPの最大の企業ディストリビューターです。また、クリティカルなチャネルパートナーも多数存在します。

システム内の廃棄物

過去8ヶ月間、私たちは一緒に来て、医療とセキュリティに深い専門知識を持つ多くの個人を迎え入れました。彼らはサービスを提供するだけでなく、医療分析プラットフォームのようなものを開発している医療実践の構築に集中するように努めています。

ガードナー:ポールミュラー、箱でヘルスケア分析を買うことはできません。これは本当にチームスポーツであり、エコシステムアプローチです。 Avnetとは何か、それらがHPの役割においてどれほど重要であるかについて少し教えてください。もちろん、より多くのプレイヤーがいるでしょう。

Muller:リスナーは、HAnetのプラットフォームと呼ぶAvnetとHPが一緒になったことについて、過去2、3日にわたるHP Discoverの発表を聞いたことがあります。 Hadoop、Autonomy、Vertica、Enterprise Securityの略で、「n」は何種類かのアプリです。 [HAVEnプラットフォームについての詳細はこちら]

「n」または任意の数のアプリは、実際にパートナーと協力してプラットフォームを活用し、より大きなビッグデータ対応アプリケーションを構築する場所です。これは実際にパートナーが持つ重要な機能です。

Avnetがもたらすのは、HAVEn技術の理解と、医療と分析の分野における深い専門知識との組み合わせです。これを組み合わせることで、我々はここで今話しているこの素晴らしい新機能を作り出しました。

ガードナー:適切な人にヘルスケアの情報と分析機能を迅速に提供するために解決しなければならない最重要問題は何ですか?

Kelly:分析と近代化を医療に進化させるという問題や挑戦のいくつかを見て、実際にはいくつかの分野に分かれています。その一つは、それがかなり大きな文化的変化だということです。

現在、私たちは電子カルテをオンラインにしたり、ICD-10のさまざまなコンプライアンスに対処するために苦労している過度のIT部門を抱えており、依然として意味のある使用に対応しています。だから、それはそれらの人にとってかなり重大な負荷です。

今、彼らは世界のビジネス側に情報を提供することを検討するよう求められています。そして今、企業全体の視点から、ヘルスケアでの分析をどのようにうまく利用するかをよく理解していません。

標準化された入力

そのため、ガバナンスと戦略があり、そこにどのように到達するかについての企業全体のロードマップを見ていくことが課題の一部です。テクノロジーの観点から見ると、業界の準備状況にはまったく問題があります。 30年前のメインフレームから最新のシステムまでさまざまなレガシーシステムが存在します。だから、システムを近代化してから一緒に結びつけるという大きな仕事があります。そのすべてがデータのロジスティクスと断片化の問題につながり、実際にはコストと複雑さに匹敵します。

他の業界がエンタープライズ・データ・ウェアハウスと伝統的な抽出、変換、ロード(ETL)アプローチを採用してきた伝統的なアプローチの1つは、コストがかかりすぎる、遅すぎる、医療システムが活用するのが難しいことです。最後に、ワークフローのプロセスには多くの課題があります。

ミュラー:患者のアウトカムへの影響はかなり劇的です。私の頭に残る1つの統計は、米国の入院は、医療費の年間コストの約30%を占めると推定され、入院30日以内に全入院の約20%が発生すると推定されています。

言い換えれば、問題を完全に解決することなく人々を潜在的に去らせることです。ビッグデータ技術を活用すると、例えば、あなたの家族の医療成果に非常に大きな影響を与えることができます。その周りの他の考え、パトリック?

可視性について

ケリー:ポール、再入院について本当に重要なメモを書きました。あなたが言及したように、患者の成果に本当の影響を与えているものです。それはコストドライバーでもあります。払い戻し率は、失敗のために減少している。病院は、教育やフォローアップケアの不足に対処して、患者をERに戻すことになります。

あなたは再入学で死んでいます。大きなデータの観点から見ると、2つの段階があります。伝統的なビッグデータの課題ではないにもかかわらず、遡及的な外観が課題です。再入院した患者を特定し、それを追跡するためには、まだ多くのデータと多くの要素があります。

しかし、より刺激的で興味深いのは、予知的であり、患者の状態、病的状態、病気、治療の種類、どのような教育を受けるか、フォローアップケア彼らが外界でどのようにふるまうかについても触れています。そして、それをまとめてモデルを構築し、この人物が再確認の危険性があるかどうかを判断できるようにします。もしそうなら、どのようにリスクを軽減するためにケアを対象としていますか?

ガードナー:私たちは確かに解決すべき技術的な問題や文化的な変化を起こしていますが、医療界の目標は何ですか?私は費用を削減するなどのことを考えていますが、治療や経験についてのことや、どこにいるのかに関係なく、おそらく患者の全体像を得ることさえも考えています。

Muller:あなたはダナのように、コストを削減しています。私は今日のレポートを読んでいましたが、それは衝撃的でした。私たちが知っているように、システムには膨大な量の無駄があります。米国では、医療に重点を置いているGDPの17.6%の6000億ドルが潜在的に間違っていると言われています。その多くは、不必要な手順やテスト、および運用上の非効率性によるものです。

プロバイダの観点からは、それらの不要なプロシージャを処理しています。私はあなたに例を挙げます。選択配信の過去10年間で誰かが来て、何らかの理由で早期に配信したいと言っているところが増えています。残念なことに、この影響は赤ちゃんの新生児集中治療室(NICU)の追加時間です。

それは多くのコストを引き上げ、母親と子供の両方にとって危険です。したがって、廃棄物が4つの壁のどこにあるのか、操作上、不要な手順、またはテストで、リーンシックスシグマを適用できるかどうかを把握することが必要です。

次に、治療法と結果の改善方法についてお話しました。もう一つの衝撃的な統計は、医療過誤が米国で3番目に大きな死亡原因であることです。それに加えて、雇用主は、外科手術部位の感染を受けるたびに、ほぼ40,000ドルを支払うことになります。

これらの医療上の誤りは、患者の中に残っているスポンジから、投薬の誤った投与、感染症のすべてになります。それらはすべて、病院だけでなく保険の支払人のためにコストを押し上げるだけでなく、多くの不必要な死につながります。これらは、どこで変化が起こっているのかを理解し、それを排除するための可視性がある領域です。

最後に、新しい側面は顧客体験です。どういうわけか、払い戻しがつながろうとしています。これは医療分野にとって新しいものです。私は患者としてどのように楽しんでいるのか、より良い言葉の欠如、病院としての経験、医療提供者との経験、自分の世話でこれらは、分析が提供するのに役立つ重要な尺度です。

ガードナー:今、私たちはこの大規模な挑戦の感覚を持っているので、Avnetのような組織とHPのような組織は、これを手がかりにしてくれるでしょうか?

Kelly:これらの分析業務の複雑さを軽減することは困難ですが、新しいシステムを病院に統合するのは非常にコストがかかり、時間がかかります。重要なことの1つは、病院に導入し、非常に特定の分析上の課題をターゲットにするシステムから、その時間を短縮することができることです。

Avnetの観点からは、HAVEnスタックを中心に開発中の医療プラットフォームを導入し、VerticaやHadoopなどの強力なテクノロジーを活用し、病院での統合作業を簡素化しようとしています。

環境内の新しい分析パッケージを統合する際の大幅な負担を軽減するために、他の臨床システムからの標準化された入力を構築しようとする、HL7からの入力を病院内の一般的なデータフォーマットとして構築しています。

さらに、患者のデータを一元的に表示することを目指しています。私たちはそれを病院の壁を越えて広げ、統一されたプラットフォームを構築したいと考えています。そのアイデアは、いくつかの非常に速い勝利、すでに話したような目標を持っていること、レシートメントから操作の一部を阻止して取り組むことに至るまで、さまざまなツールとモジュール分析を載せることです。患者の流れからキャパシティ・マネジメントの理解に至るまでのすべてになります。

組織内の統合と分析の配信を促進するプラットフォームをもたらすでしょう。さらに、早期評価からロードマップまでのさまざまなサービスと、ヘルプシステムを使用して製品を構築しサポートし続けるビジネスインテグレーションを支援するための戦略に取りまとめていきます。

目標は、分析を中心とした配信を加速し、ビジネスを可視化するために必要なツールを入手し、プロバイダーに力を与え、患者を完全に把握することです。

Kelly:これに関する最初のステップは、視認性に関するものです。それは、問題があり、手術室でのスケジューリングやその時間を患者の滞在期間に利用することのようなものに関して非常に基本的なことがある、組織内のプロセスについての目を開きます。

非常に速い勝利は、あなたの患者が何度も問題を抱えているように見え、ベッドにいればより長くなるように理解することです。彼らは、ベッド、病院、ケースワーカー、医療、および病院から早く退院し、アウトカムを改善するのに必要なすべてをリダイレクトするために、それらのベッドを満たしている間、能力があります。

大きなチャンス

大きなデータのターゲティング

あなたも興味がある可能性があります

何度も、私たちが見せてくれたときに驚きを見たことがあります。ここでは、2日間の滞在でなければならない手続きのために10日間滞在していて、そこに実際に視界を与えている患者がいます。これは最初のステップですが、非常に基本的です。

病院感染に関連してこれらの問題のいくつかを攻撃し始めると、プロバイダーは彼らがすべての拠点をカバーし、ベストプラクティスを実践していることを確認し、各医師とケア提供者の違いをなくし、人々の人生を救う上で実際の目に見える改善と成果。

どんな人口からも脳卒中があることがわかると、以前に話したように、心不全で再入院し、肺炎のような患者を避けることができるようになると、あなたは視界を持ちます。

予測モデルでは、プロバイダーと介護者の働き方を最適化することが重要です。いくつかの短期間の勝利があります。そのため、伝統的に、これらのマスターリポジトリを構築してから、レポートを作成しました。どのような価値を提供するにしても1年半です。非常に特定のユースケースに焦点を当て、90〜120日間で非常に迅速に対応しようとしています。

ミュラー:HPとパートナーのための機会は、人々の指先に適切なデータを置くことを可能にし、救命救助や生活習慣改善の洞察を生み出す可能性を秘めたことです。それは新しい薬を開発したり、気楽な経験を改善したり、遺伝子やその他の先天性疾患のような長期的な問題を特定するのを助けることができます。

私たちの見解では、基盤となるプラットフォーム技術HAVEnを大きなデータプラットフォームとして提供することです。私たちがAvnetで開発した偉大なパートナーエコシステムは、強力なプラットフォームを採用し、すぐに費用を節約できるだけのものに変えた組織のすばらしい例ですが、私が話したように、素晴らしいです。

ガードナー:私たちは、モバイル環境が患者環境だけでなく、病院やケアプロバイダーの組織でますます普及していることを認識しています。クラウドとハイブリッドクラウドサービスが利用可能になり、このデータを配布し、それをより多くの種類のプロセスに統合することができます。

私は、今では大規模なデータ分析機能に恩恵を受けるだけでなく、より多くの種類のデータがあるときに準備が整うようになります。つまり、より速いスピード、より多くのエンドポイント、インフラストラクチャが敷地内であろうと雲中であろうと、より多くの要件を満たすことができます。 AvnetとHP Solutionがこれらの将来のトレンドに備えていると思いますか?

ケリー:現時点では、今日のテクノロジーは、特に医療の分野では必要とされていません。 EKGは毎秒1,000データポイントを吐き出す。現時点では、適切な技術がなければ、実際に対処することはできません。

プロバイダーの監視が少ない未来を見れば、重要な収集は少なく、物理的なものは少なく、モバイルデバイスから来るものはすべて、インテリジェントなマシンから来ています。それに対処するためのインフラが必要です。

私はAvnetの前であっても、Verticaとの作業に多くの時間を費やしました。 Vertica、Hadoop、そして非構造化データの分野で経済を活用することは、資産となることを困難にするために必要なデータを活用するために必要となるスケーラビリティと成長を可能にするテクノロジです。医療を変革する。

その鍵は、この膨大なデータのロックを解除することです。この業界では、皆さんがお伝えしたように、それは人生と死であり、単なる純粋な金銭的インセンティブです。

ミューラー:これは我々が見失うことができない重要なポイントです。あなたと私が前回のショーを主催したときに言ったように、大きなデータも大きな目標です。

すべての医療専門家および規制当局、一般の人々が気に留める必要があることの1つは、機密性の高い個人識別可能な情報(PII)が大量に蓄積されていることです。

ガバナンスの問題だけではありませんが、それは道徳的な問題であり、肉体的ケアだけでなく、社会にどのように存在しているのかを信じている人々によって正しいことを確実にすることです。医療情報は、犯罪者だけでなく、将来の雇用者、家族のメンバーなどにも利用可能である場合には、敏感になる可能性があります。

気を付けなければならないことは、大きなデータを収集するだけでなく、データを保護する必要があることです。誰がアクセスしているのか、誰がアクセスしているのか、適切にアクセスしているのか、コピーを取っているのか、他の場所に移動したのかなど、悪意のある行為があることを示す可能性があります。

また、360度の視点から健康に関するコンテキストで大きなデータを考えることも重要です。

ケリー:それは大きなポイントです。そのことをもう一度考え直すと、HIPAAのやり方には、このデータの管理方法に関するいくつかの非常に明確なガイドラインがあります。私たちは、セキュリティをそれを暗号化から監査能力に至るまで、あらゆるものに組み込みます。

しかし、それはまた、これらの環境で働くスタッフを訓練し、その訓練がすべてそのデータの安全を確保するために行われることを確認しています。いつも私が頭を傷つけてしまうものの一つは、私が食料品店に通り下って、たくさんのものを買うことができるということです。私が登録をするまでに、私は病院に行くときよりも私についてもっと知っているようです。

それは大きなデータがここにくるまであなたが待つことができないと言う衝撃的な事の一つです。そのデータを集計し、誰もが正しく使用していることを確認するための法律は少なくとも存在するため、私はちょっとした慰めもあります。

ポッドキャストを聞く。 iTunesで検索してください。フルテキストを読むか、コピーをダウンロードしてください。スポンサー:HP。

LinkedInが新しいブログプラットフォームを発表

これはBig OLAPの時代ですか?

DataRobotは、データサイエンスの果実の低さを自動化することを目指しています

MapRの創設者John Schroederが辞任し、COOが辞任