Информационное письмо
Образец оформления статьи
Анкета автора
20.03.2016

Большие данные в медицине

Ефимова Светлана Петровна
Факультет Математической Экономики, Статистики и Информатики, РЭУ им. Г.В. Плеханова Москва, Россия
Нусина Ангелина Юрьевна
Факультет Математической Экономики, Статистики и Информатики, РЭУ им. Г.В. Плеханова Москва, Россия
Аннотация: Ключевая особенность медицинской информации – это ее разнородность. Данные могут быть представлены в виде результатов диагностических и лабораторных исследований (ультразвуковых, компьютерной томографии, рентгенографии), записей о пациентах, страховки, значения температур, давления. Это, а также другие особенности медицинской информации, такие, как большой объем и скорость прироста в региональных масштабах, наталкивает на мысль о применении к ним методов анализа больших данных.
Ключевые слова: Большие данные, анализ больших данных, медицина, медицинская информация, болезни, вспышки заболеваний
Электронная версия
Скачать (570.7 Kb)

Существует несколько обоснований перспективности использования больших данных:

1.Рост активности пользователей в сети Интернет.

Заболевшие далеко не сразу обращаются к врачу. На обнаружение симптомов болезни и понимание того, что болезнь нелегко игнорировать уходит время. И даже заметив симптомы, они не идут к врачу, а жалуются на них в социальных сетях или пытаются найти объяснение в Google.

Проанализировав сообщения в поисковых системах, социальных сетях и микроблогах, звонки на линии экстренной помощи, данные об авиаперелетах, можно не только обнаружить уже появившиеся вспышки заболеваний, но предсказать потенциально возможные эпидемии.

Очевидное преимущество подобные методов в том, что они не требуют контактов с пациентами.

Не только информация, которой заполняют Интернет пациенты, может быть интересна для анализа. Так, проанализировав дискуссии врачей в профессиональных закрытых соцсетях, можно составить экспертную базу знаний по лечению определенных заболеваний. [4,5]

2.Необходимость централизованного хранения разрозненной информации.

Сегодня можно наблюдать тенденцию распространения государственных проектов создания медицинских баз данных. Так, в 2016 году в РФ запущены базы данных Регионального сегмента единого регистра застрахованных лиц и Персонифицированного учета медицинской помощи, доступ к которым имеют медицинские организации.

Полное ретроспективное представление истории взаимодействия пациента с врачами даст возможность видеть есть ли у него хронические болезни, аллергии, предрасположенности к определенным заболеваниям. В чрезвычайной ситуации доступ скорой помощи к подобной информации может помочь оказать квалифицированную помощь.

Подобные же данные, но в большем масштабе, представленные в виде статистики по определенной части населения могут помочь медицинским работникам отслеживать побочные действия различных препаратов и вспышки эпидемий [2].

Примеры применения:

1. Отслеживание в режиме реального времени электронных сигналов, посылаемых устройствами, носимыми тяжелыми пациентом, требующим круглосуточного ухода. Если жизненно важные показатели пациента выходят за допустимую норму, такие устройство будут посылать персоналу больницы сообщение.

2. Анализ больших данных для выработки единого стандарта действий врача при определенных жалобах пациента и обнаруженных симптомах.

Такой стандартизированный алгоритм может быть представлен в виде дерева решений и сведёт к минимуму вероятность врачебной ошибки.

3. Работа с «большими данными» позволяет оптимизировать работу медучреждений и уменьшить время ожидания пациента в очереди путем улучшения стратегии обслуживания. В отличие от классической теории обслуживания, методы больших данных способны учитывать множества непредсказуемых факторов, опираясь на эмпирический материал. Обобщив данные о том, как долго свободен тот или иной кабинет, сколько времени пациенты проводят в очереди в динамике, сколько времени длится то или иное исследование, можно выработать стратегию обслуживания, учитывающую реальные длины исследований, и разработать модель электронной очереди [1,3,4].

Список литература:

1. Большие Данные в медицине и здравоохранении // ИТ в здравоохранении URL: http://www.osp.ru/medit/2014/04/13040834.html

2. «Большие данные» помогут врачам выбрать способ лечения // Open Economy URL: http://opec.ru/1714255.html

3. Большие данные: революционные рецепты в медицине // NeroHelp.info URL: http://nerohelp.info/5599-bigdata-med.html

4. Как «большие данные» совершают революцию в медицине, образовании и медиа // pressfeed URL: https://blog.pressfeed.ru/kak-big-data-izmenyat-sferu-uslug/

5. Поисковики и социальные сети помогают раньше замечать эпидемии // Компьютерра URL: http://www.computerra.ru/92296/poiskoviki-i-sotsialnyie-seti-pomogayut-ranshe-zamechat-epidemii/