Як британці використовують big data для поліпшення здоров’я населення
31.07.2020
Ситуація з коронавірусом підштовхує до нових підходів у різних галузях. Зокрема у медицині: приміром, британська служба охорони здоров’я відкрила для себе потенціал big data та аналітики даних для ефективного розподілу ресурсів та турботи про пацієнтів.
Криза часто створює умови для процвітання інновацій. І справді, під час пандемії Covid-19 більшість підрозділів британської Національної служби охорони здоров’я NHS (84%) прискорили розробку нових підходів для аналізу даних, пише керівник data analytics компанії Qlik Адам Меєр.
Нові аналітичні кейси спрямовані на підтримку персоналу “на передовій” медицини та керування ключовими ресурсами. Фахівець зазначає, що швидкий перехід NHS на data science підходи для управління реакцією на пандемію показав, як стратегія використання даних для організацій охорони здоров’я може відігравати важливу роль у покращенні здоров’я населення.
Наприклад, доступ до даних про пацієнтів у реальному часі дозволив медичним працівникам відстежувати та контролювати пацієнтів із вірусом та безпечно керувати доглядом за ними. Цей стрес-тест британських медичних служб показав, що існує значний потенціал застосувати той самий керований даними підхід до надання допомоги пацієнтам. Так, обмінюючись дата-аналітикою між різними організаціями охорони здоров’я (звісно, у безпечний та захищений спосіб), можна сприяти більш ранньому початку лікування для поліпшення результатів пацієнтів та зменшенню тиску на обмежені ресурси.
Успішні стратегії передачі даних під час пандемії
Пандемія показала, наскільки ефективним може бути спільний аналіз даних для покращення роботи не лише для однієї організації, а для широкої мережі закладів охорони здоров’я. Прикладом цього є StockWatch – застосунок, створений, щоб надавати організаціям державного сектору точні, майже в реальному часі дані про засоби індивідуального захисту (ЗІЗ). Більше 200 організацій громадського сектору, включаючи 70 підрозділів NHS, використовували цей безкоштовний застосунок для відстеження та обміну необхідними ЗІЗ, щоб забезпечити доступ персоналу до потрібного обладнання і продовжувати рятувати життя.
Завдяки такому аналізу даних організації громадського сектору, які, як правило, розрізнені та від’єднані, змогли об’єднати зусилля для управління регіональними запасами та визначити, де одна організація має надлишки запасів, необхідних іншим. Наприклад, у Манчестері 26 програм для громадських служб використовують цей застосунок – для охорони здоров’я, місцевої влади та постачальників транспорту. Це дозволяє їм краще прогнозувати попит та розподіляти ресурси.
Потенціал data science для підтримки ініціатив щодо охорони здоров’я
Застосунок StockWatch продемонстрував переваги дата аналітики для логістики в охороні здоров’я, зазначає Меєр. Утім, є чимало можливостей застосувати data science для надання допомоги пацієнтам.
Здоров’я населення є частиною довгострокового плану NHS для зменшення зростаючого тиску на медичну службу – зокрема, через дефіцит медичних працівників і старішання населення – і розширення можливостей лікування у затишку своєї оселі.
Однак, на даний момент лише 45% закладів NHS входять до широкої інтегрованої мережі, яка обмінюється даними для аналізу. Лише 60% інструментів дата-аналітики, що використовуються в підрозділах NHS, здатні ідентифікувати патерни громадського здоров’я та стратифікувати ризики.
Ширше залучення data science потрібне, щоб підвищити ефективність системи охорони здоров’я: аналіз даних може показати повну картину здоров’я пацієнтів, наголошує Меєр. Це не тільки допоможе медичним працівникам визначити індивідуальні можливості для раннього втручання, але і відкриє більш широкі моделі здоров’я та добробуту громади.
Шанс пришвидшити використання даних
Пандемія створила середовище, коли багато підрозділів NHS були змушені почати інновації, щоб зберегти ефективність. Ця ситуація продемонструвала, що прискорення використання даних медичними службами, особливо при спільному використанні з іншими організаціями охорони здоров’я, має потенціал для підтримки більш цілісної моделі надання медичної допомоги.
