Bagaimana Big Data Memberdayakan Sektor Kesehatan Untuk Bekerja Lebih Cerdas

Teknologi terobosan membuat dunia lebih digital. Pandemi yang mengguncang ekonomi global hanya mempercepat ini. Laporan ilmiah benih menyatakan bahwa seharusnya ada 175 zettabytes data pada tahun 2025.

Merek dan organisasi di berbagai domain, termasuk layanan kesehatan, menggabungkan data ini ke dalam model bisnis mereka. Analisis data besar secara signifikan mengubah cara organisasi berfungsi.

Big Data – Gambaran Umum

Data besar adalah kumpulan kumpulan data kompleks yang sangat besar yang mencakup data besar, sumber daya manajemen data, dan data waktu nyata. Beberapa dekade sebelum pengenalan data besar, bisnis menerapkan proses analitik data besar untuk memeriksa sejumlah besar data.

Pada dasarnya, sistem analitik data besar modern memungkinkan Kamu memperoleh wawasan dan mengungkap tren untuk membuat keputusan bisnis yang cepat. Kemampuan untuk membuat keputusan bisnis dengan tangkas ini menawarkan keunggulan kompetitif bagi bisnis.

Merek Berdasarkan Data Menggunakan Big Data Analytics

Merek Berbasis Data membentuk model bisnis di mana data digunakan untuk membuat keputusan bisnis dari pengembangan produk atau pemasaran.

1. Netflix

Netflix adalah salah satu contoh terbaik yang menggunakan analitik data besar untuk pemasaran dan periklanan. Dengan lebih dari seratus juta pelanggan, merek ini mengumpulkan data yang sangat besar, yang merupakan kunci bagi Netflix untuk meningkatkan penjualan.

Misalnya, jika Kamu pelanggan, Kamu pasti pernah mengalami bagaimana mereka mengirimkan saran serial atau film berikut yang harus Kamu tonton.

Ini dilakukan dengan menggunakan hasil penelusuran dan data tontonan Kamu sebelumnya. Data ini membantu mereka mendapatkan wawasan tentang apa yang paling menarik minat pelanggan.

Netflix Menggunakan Bigdata
Sumber

2. Amazon

Amazon Fresh and Whole Foods adalah contoh sempurna tentang bagaimana big data memainkan peran penting dalam berinovasi dan mengoptimalkan pengembangan produk. Amazon menggunakan analitik data besar untuk mendapatkan keunggulan kompetitif dalam skala besar.

Secara keseluruhan, berfokus pada analitik data besar memungkinkan seluruh makanan Amazon untuk memahami proses pemikiran pelanggan dan pemasok untuk membeli bahan makanan dan berinteraksi dengan toko kelontong. Data ini memberikan wawasan kapan pun penting untuk menerapkan perubahan lebih lanjut.

3. UOB Bank Singapura

Bank UOB menggunakan data besar untuk mendorong manajemen risiko. Sebagai lembaga keuangan, mereka memiliki potensi kerugian yang cukup besar jika manajemen risiko tidak dipikirkan dengan baik.

Menggunakan sistem manajemen risiko big data membantu bank mengurangi waktu perhitungan nilai yang berisiko. Awalnya, dibutuhkan sekitar 18 jam dengan proses tradisional, tetapi hanya membutuhkan waktu beberapa menit dengan sistem manajemen risiko big data.

Bagaimana Sektor Kesehatan Menggunakan Big Data

Industri kesehatan adalah salah satu domain terbesar dan kompleks dalam masyarakat zaman modern. Akibatnya, ada permintaan yang konsisten untuk Bantuan yang akurat dan produktif bagi pasien.

Oleh karena itu, industri kesehatan menghadapi gangguan total. Selama beberapa tahun terakhir, industri perawatan kesehatan telah melihat kemajuan besar dalam mengukur data.

Data membuat perjalanan yang mudah untuk memahami pasien dengan cara yang ideal, mendapatkan indikasi dan sinyal sebelum jadwal yang memungkinkan untuk perawatan penyakit yang sebenarnya.

1. Telemedis

Telemedicine adalah contoh menonjol dari penggunaan Big Data dalam perawatan kesehatan. Internet of Things (IoT) memungkinkan untuk melacak tanda vital dan mengontrol proses perawatan. Selain itu, smartphone, perangkat nirkabel yang dapat dipakai memungkinkan penyampaian layanan klinis jarak jauh.

Analisis Big Data membuat diagnosis awal lebih efisien berdasarkan data pasien lain dengan gejala, genetika, dan hasil tes laboratorium yang sama. Analisis prediktif juga digunakan untuk mendeteksi kejadian medis akut dan mencegah kondisi pasien memburuk dan kunjungan UGD yang tidak perlu.

Selain itu, data besar dalam telemedicine dapat mendeteksi secara akurat dan sering pasien tidak sehat dalam program kesehatan populasi dan memberikan perawatan yang lebih baik sekaligus mengurangi biaya.

2. Peringatan Waktu Nyata

Dalam domain perawatan kesehatan, peringatan real-time dianggap sebagai kasus penting dari analitik data besar. Ini karena peringatan ini dapat secara efektif mencegah infeksi rumah sakit.

Menurut health.gov, 1 dari 25 pasien rawat inap terinfeksi dalam perawatan di rumah sakit. Infeksi ini menyebabkan ribuan kematian di AS setiap tahun.

Misalnya, OhioHealth dan IBM tandem menggunakan analitik data besar yang digabungkan menggunakan jaringan sensor nirkabel IBM dan analitik data besar waktu nyata yang mengukur praktik mencuci tangan di rumah sakit di Columbus, Ohio.

Di stasiun cuci tangan di rumah sakit, sensor dipasang dan mentransfer data tentang penggunaan setiap stasiun melalui jaringan mesh nirkabel. Selanjutnya, data dicocokkan dengan staf rumah sakit yang masuk dan keluar kamar pasien.

Teknologi cloud sangat membantu untuk menganalisis dan menyimpan data secara real-time untuk menghasilkan laporan dan studi kepatuhan. Motifnya adalah untuk memberikan data kebersihan tangan kepada administrator rumah sakit OhioHealth secara real-time. Sehingga dapat digunakan dalam memitigasi risiko infeksi terkait perawatan kesehatan (healthcare Associated Infections/HAIs).

3. Data Besar dan EHRS

Salah satu kasus penggunaan penting untuk data besar dalam perawatan kesehatan adalah catatan kesehatan elektronik (EHRs). Undang-undang HITECH mendukung penggunaan EHR, dan mematuhi aturan dan standar HIPAA.

Penggunaan dan analisis EHR membantu mengoptimalkan koordinasi perawatan dan mengurangi biaya perawatan kesehatan. Misalnya, berbagi data antara dokter dan penyedia layanan dapat menghilangkan tes duplikat dan resep obat.

Selain itu, pemodelan prediktif berdasarkan data dari pasien lain dengan kondisi serupa, faktor genetik, dan gaya hidup dapat menghasilkan terapi yang lebih tepat sasaran.

Menggunakan analitik data besar berdasarkan pertemuan klinis nyata dapat mengidentifikasi hubungan antara penyakit dan memperbarui pedoman dan protokol perawatan yang direkomendasikan klinis.

4. Analisis Prediktif

Analitik prediktif adalah penggunaan analitik Big Data yang tersebar luas. Mari kita ambil contoh empat rumah sakit dari Assistance Publique-Hôpitaux de Paris di Paris. Mereka sedang menguji sistem pembelajaran mesin dan analitik data besar untuk memperkirakan tingkat penerimaan.

Sistem ini menggabungkan data dari berbagai sumber internal dan eksternal. Misalnya, menggunakan teknik analisis deret waktu mencakup catatan penerimaan rumah sakit sepuluh tahun untuk memprediksi jumlah hari dan tingkat jam yang diharapkan akan dicapai pasien. Secara keseluruhan, sistem ini bermanfaat dalam penyebaran sumber daya dan hasil pasien yang lebih baik secara efisien.

Bagaimana Pengujian Big Data Dapat Menguntungkan Sektor Kesehatan

Untuk memanfaatkan data besar yang dihasilkan, perusahaan perangkat lunak di berbagai domain, termasuk layanan kesehatan, fokus untuk mengujinya. Beberapa keuntungan dari pengujian data besar dibahas di bawah ini.

1. Tingkatkan Keputusan Bisnis

Big data membantu manajemen dalam membuat atau mengotomatisasi proses pengambilan keputusan yang lebih baik. Ketika data yang benar ada di tangan pada waktu yang tepat, ini membantu memprediksi risiko. Dengan demikian, ini berkontribusi pada proses pengambilan keputusan.

Survei Accenture menunjukkan bahwa organisasi yang tidak merangkul data besar akan kehilangan posisi kompetitif mereka dan bahkan menghadapi kepunahan.

2. Data Akurat

Data yang akurat akan membantu bisnis menganalisis persaingan bisnis mereka dan fokus pada area lemah mereka untuk memperkuat kekuatan mereka. Data ini harus divalidasi untuk akurasi dan keandalannya dalam aplikasi data besar apa pun. Hal ini dapat dicapai dengan proses pengujian data besar yang tangguh.

3. Meminimalkan Kerugian dan Meningkatkan Pendapatan

Menurut Gartner, rata-rata, bisnis kehilangan $8,2 juta setiap tahun karena buruknya kualitas data besar. Oleh karena itu, banyak merek telah mulai menempatkan strategi kualitas untuk menganalisis data yang tidak mencukupi dari data yang baik; tetap saja, kerugiannya berada di puncaknya.

Pengujian data besar membantu mengurangi kerugian tersebut dengan memisahkan data berharga dari tumpukan data semi-terstruktur dan tidak terstruktur.

Membungkus

Big Data sedang dan akan terus meningkat di era digital ini. Banyak merek terkemuka di seluruh industri sudah mengalaminya. Para pemimpin bisnis yang memahami bagaimana mendapatkan keuntungan dari big data akan tetap berada di depan para pesaing mereka dalam jangka panjang. Jadi jangan ragu; bekerja lebih cerdas!

Rate this post
Share Jika Bermanfaat Ya 🙂

Leave a Comment