Given the sheer size of data create

Given the sheer size of data created every day, Big Data has become a trendy topic over the past few years. Built on 4 core principles, many industries have successfully integrated and created value from big data analysis. Fundamentally, big data is helping organizations become more productive, efficient, and reduce costs. Like many other industries, healthcare has adapted to data analytics not only for its financial returns but also improving patients' quality of life.

Reducing Healthcare Waste
Due to a lack of transparency, a majority of healthcare spending in the U.S. has been criticized as wasteful. It is estimated of the 2.2 trillion spent on healthcare, up to $1.2 trillion can be considered excess. As a result of costly malpractice suits, defensive medicine is the leading contributor to inefficient cost control in healthcare. By building on the big data revolution, healthcare decisions can be based on data analysis rather than the clinical judgment of the physician.

Besides its cost impacts, data analysis creates value by aggregating patient information. Understanding as much as possible early in a patient’s life may help prevent diseases or treat illnesses in their early stages. With widespread implications to healthcare providers, big data will also transform the pharmaceutical industry. (See also, Healthcare Cures That Don't Work.)

Cost Impacts
As healthcare costs continue to rise, it is estimated that by 2021, healthcare spending in the U.S. should reach $4.8 billion and nearly 20 percent of GDP. With per capita spending on healthcare eclipsing $8000, there have been no long term health benefits associated with such high costs. As obesity continues to plague the U.S., life expectancy has fallen 1.5 years short of the OECD average. Integrating big data and analytics may not extend life expectancy. On the other hand, there are many financial benefits by way of reduced costs.

As patient and clinical records continue to grow, improved data management has cut down on excess information. Due to patient confidentiality standards, cleaning data was difficult to accomplish in the past. Costing hospitals 1.5 million per year, duplicate records can now be effectively removed through innovative electronic medical record (EMR) systems. Likewise, defensive medicine continues to boost costs as 20% of radiology tests are duplicates and waste approximately $20 billion per year.

Not only does big data eliminate costs of duplicate records, predictive analytics can more effectively identify early treatments in a patient’s history, prevent future medical episodes and avoid future readmission. Currently preventable diseases such as smoking and obesity cost $2 trillion worldwide. By integrating big data, providers can incorporate family history and current conditions for more effective preemptive care. As a result, it is reported this could reduce total healthcare costs by over $38 billion.

Overall, through disease prevention, reducing readmission rates, better patient outcomes, data transparency and accelerating R&D the big data revolution in healthcare is expected to reduce U.S. expenditures by $300 to $450 billion. (For more, see: How An Advisor Can Help Cut Your Healthcare Costs.)

Patient Impacts
Besides vast financial impacts, analytics within health organizations are expected to improve the quality and efficiency of healthcare provided. Traditionally, physicians and healthcare providers operated under a fee for service platform. This method pays practicing professional for each service performed such as tests and office visits.

What makes big data appealing to health care is the use of predictive analytics. Predictive analytics extracts information from preexisting data sets to determine future patterns and trends. Provided specific patient data is located in a single data database, algorithms can create personalized health experiences. Following the evolution of new data and technology, healthcare analytics encourages patients to pursue active lifestyles, select highly rated providers, and follow data driven results rather than clinical judgment.

R&D Pharmaceuticals
Outside of clinical healthcare, data growth generates opportunities to effectively develop new drugs. Effective end-to-end integration of data presents pharmaceutical companies an opportunity to maximize the benefit from technology trends. Through predictive modeling, technology connects biological and clinical data in order to identify potential candidates for drug trials. As a $300 billion a year industry, global pharmaceuticals continue to spend millions of dollar each year on developing new drugs.

Driving R&D, profits ensure drug development has the highest return on the company’s investment. Through advanced algorithms, real time monitoring of clinical trials can effectively shorten the time between development and public use of new drugs. Accelerating the process between product development and release off

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รับขนาดแท้จริงของข้อมูลที่สร้างขึ้นทุกวัน ข้อมูลขนาดใหญ่ได้กลายเป็น หัวข้อทันสมัยไม่กี่ปีผ่านมา สร้างขึ้นบนหลักการพื้นฐาน 4 อุตสาหกรรมสำเร็จรวม แล้วสร้างมูลค่าจากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ลึกซึ้ง ข้อมูลขนาดใหญ่จะช่วยให้องค์กรกลายเป็นมีประสิทธิภาพมากขึ้น มีประสิทธิภาพ และลดค่าใช้จ่าย เช่นอุตสาหกรรมต่าง ๆ มีปรับการดูแลสุขภาพการวิเคราะห์ข้อมูลไม่เพียงแต่ สำหรับการคืนเงิน แต่ไข้การปรับปรุงคุณภาพชีวิตลดของเสียสุขภาพเนื่องจากการขาดความโปร่งใส ส่วนใหญ่ของการดูแลสุขภาพที่ใช้ในสหรัฐอเมริกามีการวิพากษ์วิจารณ์เป็นสิ้นเปลือง มันคือประมาณของล้าน 2.2 ที่ใช้ในการดูแลสุขภาพ ถึง $1.2 ล้านล้านส่วนเกิน เป็นผลมาจากชุดจ่ายทุร ยาป้องกันเป็นการสนับสนุนที่นำไปควบคุมต้นทุนไม่มีประสิทธิภาพในการดูแลสุขภาพ การสร้างการปฏิวัติข้อมูลขนาดใหญ่ ตัดสินใจดูแลสุขภาพสามารถพื้นฐานในการวิเคราะห์ข้อมูลมากกว่าการตัดสินทางคลินิกของแพทย์นอกจากผลกระทบต้นทุน การวิเคราะห์ข้อมูลสร้างมูลค่า โดยการรวบรวมข้อมูลผู้ป่วย เข้าใจมากที่สุดในชีวิตของผู้ป่วยอาจช่วยป้องกันโรค หรือรักษาโรคในช่วงแรก ๆ ของพวกเขา มีผลกระทบอย่างกว้างขวางในการดูแลสุขภาพ ข้อมูลจะเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมยา (เห็นด้วย แพทย์รักษาที่ไม่ทำงาน)ผลกระทบต่อต้นทุนค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพยังคงเพิ่มขึ้น มันคือประมาณว่า โดย 2021 ใช้จ่ายสุขภาพในสหรัฐอเมริกาควรถึง 4.8 พันล้านดอลลาร์และเกือบร้อยละ 20 ของ GDP ต่อหัวใช้จ่ายในการดูแลสุขภาพ eclipsing $8000 ได้รับลองไม่มีประโยชน์ต่อสุขภาพที่เกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่ายสูงในระยะ เป็นโรคอ้วนยังคงเกิดภัยพิบัติสหรัฐฯ อายุขัยได้ลดลง 1.5 ปีเส้นค่าเฉลี่ย OECD รวมข้อมูลและวิเคราะห์อาจสามารถขยายอายุการใช้งาน บนมืออื่น ๆ มีประโยชน์มากมายทางการเงินโดยวิธีการลดต้นทุนระเบียนผู้ป่วย และทางคลินิกยังคงเติบโต การจัดการข้อมูลที่ดีขึ้นมีตัดทอนข้อมูลส่วนเกิน เนื่องจากมาตรฐานการรักษาความลับผู้ป่วย ข้อมูลการทำความสะอาดได้ยากที่จะประสบความสำเร็จในอดีต ต้นทุนโรงพยาบาล 1.5 ล้านต่อปี ระเบียนที่ซ้ำกันสามารถตอนนี้จะมีประสิทธิภาพออกผ่านนวัตกรรมใน (EMR) ระบบ ทำนองเดียวกัน ยาป้องกันยังคงจะเพิ่มทุนเป็น 20% ของรังสีวิทยาการทดสอบซ้ำ และเสียประมาณ $20 พันล้านต่อปีไม่เพียงข้อมูลกำจัดค่าใช้จ่ายของระเบียนที่ซ้ำกัน การวิเคราะห์งานสามารถเพิ่มประสิทธิภาพระบุรักษาต้นในประวัติของผู้ป่วย ป้องกันตอนทางการแพทย์ในอนาคต และหลีกเลี่ยง readmission ในอนาคต ในปัจจุบันโรคที่ป้องกันได้เช่นการสูบบุหรี่และโรคอ้วนค่าใช้จ่าย $2 ล้านทั่วโลก โดยรวมข้อมูลขนาดใหญ่ ผู้ให้บริการสามารถรวมประวัติครอบครัวและสภาพปัจจุบันดูแล preemptive มีประสิทธิภาพมากขึ้น เป็นผล มีรายงานนี้สามารถลดค่าใช้จ่ายสุขภาพโดยกว่า 38 พันล้านเหรียญโดยรวม ผ่านการป้องกันโรค ลดอัตรา readmission ผลผู้ป่วย ข้อมูลความโปร่งใส และเร่ง R & D การปฏิวัติข้อมูลขนาดใหญ่ในการดูแลสุขภาพคาดว่าจะลดค่าใช้จ่ายของสหรัฐอเมริกาโดย $300 ถึง 450 พันล้านเหรียญ (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดู: วิธีการปรึกษาสามารถช่วยตัดของคุณดูแลสุขภาพค่าใช้จ่าย)ผลกระทบต่อผู้ป่วยนอกจากผลกระทบทางการเงินที่ใหญ่ การวิเคราะห์ภายในองค์กรด้านสุขภาพคาดว่าจะปรับปรุงคุณภาพและประสิทธิภาพของการดูแลสุขภาพให้ ประเพณี แพทย์และดูแลสุขภาพดำเนินการภายใต้ค่าบริการแพลตฟอร์ม วิธีนี้จ่ายมืออาชีพฝึกสำหรับแต่ละบริการที่ดำเนินการเช่นสำนักงานและการทดสอบเข้าชมสิ่งที่ทำให้ข้อมูลที่น่าสนใจการดูแลสุขภาพคือ การใช้การวิเคราะห์งาน การวิเคราะห์แยกข้อมูลจากชุดข้อมูลมาก่อนเพื่อกำหนดรูปแบบในอนาคตและแนวโน้ม โดยเฉพาะข้อมูลที่ผู้ป่วยจะอยู่ในฐานข้อมูลเดียว อัลกอริทึมสามารถสร้างประสบการณ์สุขภาพส่วนบุคคล ต่อวิวัฒนาการของเทคโนโลยีและข้อมูลใหม่ วิเคราะห์สุขภาพกระตุ้นให้ผู้ป่วยติดตามวิถีชีวิตการใช้งาน เลือกผู้ให้บริการที่ได้รับ และทำตามข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยผลมากกว่าการตัดสินทางคลินิกR & D ยานอกทางคลินิกการแพทย์ ข้อมูลการเจริญเติบโตสร้างโอกาสในการพัฒนายาใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ มีประสิทธิภาพสู่ปลายรวมข้อมูลนำเสนอบริษัทยาโอกาสที่จะใช้ประโยชน์จากแนวโน้มของเทคโนโลยี ผ่านการสร้างโมเดลทำนาย เทคโนโลยีเชื่อมต่อทางชีวภาพ และ ข้อมูลทางคลินิกเพื่อระบุผู้ที่มีศักยภาพสำหรับการทดลองยาเสพติด เป็น $300 พันล้านในปีอุตสาหกรรม ยาทั่วโลกต่อไปใช้ปีละหลายล้านดอลลาร์ในการพัฒนายาใหม่R & D การขับขี่ให้ผลกำไรสูงจากการลงทุนของบริษัทมีการพัฒนายาเสพติด ผ่านขั้นตอนวิธี ตรวจสอบเวลาจริงของการทดลองทางคลินิกสามารถมีประสิทธิภาพลดระยะเวลาระหว่างการพัฒนาและการใช้ยาใหม่สาธารณะ เร่งการพัฒนาผลิตภัณฑ์และรุ่นปิด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่กำหนดขนาดที่แท้จริงของข้อมูลสร้างขึ้นทุกวัน, ข้อมูลขนาดใหญ่ได้กลายเป็นหัวข้อที่อินเทรนด์ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ที่สร้างขึ้นบนหลักการ 4 อุตสาหกรรมจำนวนมากได้รวมประสบความสำเร็จและสร้างความคุ้มค่าจากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ พื้นฐานข้อมูลขนาดใหญ่จะช่วยให้องค์กรเป็นมากขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพและลดค่าใช้จ่าย เช่นเดียวกับอุตสาหกรรมอื่น ๆ อีกมากมายการดูแลสุขภาพได้ปรับให้เข้ากับการวิเคราะห์ข้อมูลไม่เพียง แต่สำหรับผลตอบแทนทางการเงิน แต่ยังมีการปรับปรุงคุณภาพชีวิตของผู้ป่วย.

ลดการดูแลสุขภาพของเสีย
เนื่องจากการขาดความโปร่งใสส่วนใหญ่ของการใช้จ่ายด้านการดูแลสุขภาพในสหรัฐได้รับการวิพากษ์วิจารณ์ว่าสิ้นเปลือง มันเป็นที่คาดของ 2200000000000 ใช้จ่ายในการดูแลสุขภาพถึง $ 1200000000000 สามารถพิจารณาส่วนเกิน อันเป็นผลมาจากการทุจริตต่อหน้าที่ที่เหมาะสมกับค่าใช้จ่ายยาป้องกันเป็นผู้สนับสนุนที่นำไปสู่การควบคุมค่าใช้จ่ายไม่มีประสิทธิภาพในการดูแลสุขภาพ โดยการสร้างการปฏิวัติข้อมูลขนาดใหญ่ในการตัดสินใจด้านการดูแลสุขภาพอาจขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ข้อมูลมากกว่าการตัดสินใจทางคลินิกของแพทย์.

นอกจากนี้ยังส่งผลกระทบต่อค่าใช้จ่ายของการวิเคราะห์ข้อมูลสร้างมูลค่าโดยรวมข้อมูลผู้ป่วย การทำความเข้าใจให้มากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ในช่วงต้นชีวิตของผู้ป่วยอาจช่วยป้องกันโรคหรือการรักษาโรคในระยะแรกของพวกเขา ที่มีผลกระทบอย่างกว้างขวางกับผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพข้อมูลขนาดใหญ่ก็จะเปลี่ยนอุตสาหกรรมยา (ดูสุขภาพรักษาที่ไม่ได้ทำงาน.)

ผลกระทบต่อค่าใช้จ่าย
เป็นค่าใช้จ่ายในการดูแลสุขภาพยังคงเพิ่มขึ้นก็คาดว่าโดย 2021 การใช้จ่ายด้านการดูแลสุขภาพในสหรัฐควรจะถึง $ 4800000000 และเกือบร้อยละ 20 ของ GDP ด้วยการใช้จ่ายต่อหัวในการดูแลสุขภาพ eclipsing $ 8000 ยังไม่มีประโยชน์ต่อสุขภาพในระยะยาวที่เกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่ายสูงเช่น ในฐานะที่เป็นโรคอ้วนยังคงระบาดสหรัฐอายุขัยได้ลดลง 1.5 ปีในระยะสั้นของโออีซีดีเฉลี่ย การบูรณาการข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์อาจจะไม่ขยายอายุขัย บนมืออื่น ๆ ที่มีผลประโยชน์ทางการเงินจำนวนมากโดยวิธีการลดค่าใช้จ่าย.

ในฐานะที่เป็นผู้ป่วยและคลินิกบันทึกยังคงเติบโตการจัดการข้อมูลที่ดีขึ้นได้ลดลงในข้อมูลส่วนเกิน เนื่องจากมาตรฐานการรักษาความลับของผู้ป่วยข้อมูลการทำความสะอาดเป็นเรื่องยากที่จะประสบความสำเร็จในอดีต ต้นทุนโรงพยาบาล 1.5 ล้านต่อปีระเบียนที่ซ้ำกันขณะนี้คุณสามารถลบออกได้อย่างมีประสิทธิภาพผ่านนวัตกรรมเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ระบบ (EMR) ในทำนองเดียวกันยาป้องกันอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มค่าใช้จ่ายถึง 20% ของการทดสอบรังสีที่ซ้ำกันและของเสียประมาณ $ 20 พันล้านต่อปี.

ไม่เพียง แต่ข้อมูลขนาดใหญ่กำจัดค่าใช้จ่ายของระเบียนที่ซ้ำกัน, การวิเคราะห์การทำนายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นสามารถระบุวิธีการรักษาในช่วงแรกผู้ป่วยป้องกันในอนาคต ตอนทางการแพทย์และหลีกเลี่ยงการกลับมารักษาซ้ำในอนาคต โรคที่สามารถป้องกันในปัจจุบันเช่นการสูบบุหรี่และโรคอ้วนเสียค่าใช้จ่าย $ 2000000000000 ทั่วโลก โดยบูรณาการข้อมูลขนาดใหญ่ผู้ให้บริการสามารถรวมประวัติครอบครัวและสภาพปัจจุบันสำหรับการดูแลมาตรการมีประสิทธิภาพมากขึ้น เป็นผลให้มีรายงานนี้จะช่วยลดค่าใช้จ่ายในการดูแลสุขภาพโดยรวมกว่า $ 38 ล้านบาท.

โดยรวมผ่านการป้องกันโรคการลดอัตราการกลับมารักษาซ้ำ, การรักษาผู้ป่วยที่ดีขึ้น, ความโปร่งใสของข้อมูลและการเร่ง R & D การปฏิวัติข้อมูลขนาดใหญ่ในการดูแลสุขภาพที่คาดว่าจะลดค่าใช้จ่ายของสหรัฐฯโดย $ 300-450000000000 $ (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดูที่: วิธีที่ปรึกษาสามารถช่วยลดค่าใช้จ่ายดูแลสุขภาพของคุณ.)

ผลกระทบต่อผู้ป่วย
นอกจากนี้ผลกระทบทางการเงินกว้างใหญ่ Analytics ภายในองค์กรสุขภาพที่คาดว่าจะปรับปรุงคุณภาพและประสิทธิภาพของการดูแลสุขภาพที่จัดไว้ให้ ตามเนื้อผ้าแพทย์และบุคลากรทางการแพทย์ดำเนินการภายใต้ค่าใช้จ่ายสำหรับแพลตฟอร์มบริการ วิธีการนี้จะจ่ายการฝึกมืออาชีพสำหรับการให้บริการในแต่ละดำเนินการเช่นการทดสอบและการเข้าชมสำนักงาน.

สิ่งที่ทำให้ข้อมูลขนาดใหญ่ที่น่าสนใจกับการดูแลสุขภาพคือการใช้การวิเคราะห์ทำนาย การวิเคราะห์การทำนายสารสกัดจากข้อมูลจากนิยายชุดข้อมูลในการกำหนดรูปแบบและแนวโน้มในอนาคต จัดให้มีข้อมูลผู้ป่วยเฉพาะตั้งอยู่ในฐานข้อมูลข้อมูลเดียวอัลกอริทึมสามารถสร้างประสบการณ์สุขภาพส่วนบุคคล ต่อไปนี้วิวัฒนาการของข้อมูลใหม่และเทคโนโลยีการวิเคราะห์ด้านการดูแลสุขภาพส่งเสริมให้ผู้ป่วยที่จะไล่ตามไลฟ์สไตล์การใช้งานเลือกผู้ให้บริการการจัดอันดับสูงและติดตามผลข้อมูลการขับเคลื่อนมากกว่าคลินิกตัดสิน.

R & D ยา
นอกของการดูแลสุขภาพทางคลินิกข้อมูลการเจริญเติบโตสร้างโอกาสในการได้อย่างมีประสิทธิภาพในการพัฒนายาใหม่ ที่มีประสิทธิภาพแบบ end-to-end บูรณาการข้อมูลนำเสนอ บริษัท ยามีโอกาสที่จะเพิ่มผลประโยชน์จากแนวโน้มเทคโนโลยีที่ ผ่านการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เทคโนโลยีเชื่อมต่อข้อมูลทางชีวภาพและทางคลินิกเพื่อที่จะระบุผู้ที่มีศักยภาพสำหรับการทดลองยาเสพติด ในฐานะที่เป็น $ 300 พันล้านปีที่อุตสาหกรรมยาทั่วโลกยังคงใช้จ่ายล้านดอลลาร์ในแต่ละปีในการพัฒนายาใหม่.

ขับรถ R & D กำไรมั่นใจว่าการพัฒนายาเสพติดที่มีผลตอบแทนสูงสุดจากการลงทุนของ บริษัท ฯ ผ่านขั้นตอนวิธีขั้นสูงตรวจสอบเวลาจริงของการทดลองทางคลินิกได้อย่างมีประสิทธิภาพสามารถลดระยะเวลาระหว่างการพัฒนาและการใช้ที่สาธารณะของยาเสพติดใหม่ เร่งกระบวนการระหว่างการพัฒนาผลิตภัณฑ์และการเปิดตัวออกไป