Grandes Datos, Aprendizaje Profundo y Cadena de Bloqueo Mejorando la Industria de la Salud

Grandes Datos, Aprendizaje Profundo y Cadena de Bloqueo Mejorando la Industria de la Salud

A pesar de los notables avances en la innovación en diversos campos, la gestión de la salud y los marcos autorizados dejan un montón de oportunidades para mejorar. En la actualidad, en la mayor parte de las empresas de atención de la salud, la historia clínica de un paciente se guarda manualmente, lo que dificulta el mantenimiento de tan colosal medida de datos.

Es tan difícil mantener esta información de salud con precisión. Como cuestión de primera importancia, toda esta información cambia constantemente, los médicos se mueven siempre a través de los sistemas, adoptan continuamente nuevas coberturas de seguro, cambian de área de oficina y cambian sus afiliaciones con instalaciones y clínicas y el paciente es analizado en diferentes asociaciones de salud. Por lo tanto, la información sigue cambiando, excepto si los médicos son excelentes para llegar a sus sistemas cada vez que uno de esos campos de información cambia, lo cual dejará de sincronizarse rápidamente. Este procedimiento de refrescar los registros manualmente no es plausible ya que los registros pueden ser refrescados al final de cada doctor y adicionalmente al final del paciente. Además, este procedimiento hace que no se tenga en cuenta la privacidad del paciente.

Parece que se avecinan días felices para los especialistas en finanzas y los comerciantes interesados en ofrecer las tecnologías más interesantes a las asociaciones de salud. El mercado de productos y servicios establecido en la cadena de bloques, el aprendizaje profundo, y otros enfoques creativos para supervisar y analizar grandes datos están programados para ver un enorme desarrollo, según los últimos informes de mercado. Los proveedores, pagadores y diferentes socios parecen excepcionalmente ansiosos por invertir recursos en las herramientas, técnicas y marcos de trabajo que les ayudarán a prepararse para afrontar varias nuevas dificultades en los meses y años venideros. Los comerciantes y proveedores de servicios tendrán oportunidades excepcionales de ir tras la consideración de las empresas de atención de la salud con la esperanza de cumplir con objetivos clínicos y presupuestarios ambiciosos.

Según el Motor de Investigación de Mercados, el Aprendizaje Profundo, una de las partes más alentadoras de la inteligencia artificial, se anticipa que verá una gran tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 42% hasta el 2024. Para mediados de la década, las asociaciones de salud se unirán a sus amigos de diferentes negocios para quemar hasta 18 mil millones de dólares en innovaciones de aprendizaje profundo para descomponer imágenes, analizar la importancia de los datos no estructurados y apoyar la toma de decisiones.

Las asociaciones deben invertir recursos en hardware y, además, en software para ayudar a que las herramientas de aprendizaje profundo, las notas del informe y las organizaciones que ofrecen capacidades informáticas de vanguardia sean beneficiosas por el énfasis en la mejora de la infraestructura. Los fabricantes de chips con notoriedad acumulada y con mayor presencia en el sector sanitario, por ejemplo, NVIDIA, Intel y Qualcomm Technologies, podrían resultar especialmente atractivos para las asociaciones sanitarias que esperan aumentar su capacidad de procesamiento de IA.

Un informe de Market Research Engine predice que el interés en los chips de inteligencia artificial superará los 59.000 millones de dólares para ese año, lo que supone una tasa de crecimiento anual promedio del 36% durante todo el período estimado.

Luego, en el lado del almacenamiento y la analítica, las organizaciones, por ejemplo, IBM, Microsoft y Google, probablemente se pondrán en consideración a medida que vayan tomando progresivamente opciones de aprendizaje profundo e inteligencia artificial. No obstante, las entidades sanitarias deberían conquistar las dificultades de los silos de datos y la mala calidad de los mismos en caso de que tengan que capitalizar lo que el aprendizaje profundo aporta.

La tecnología Blockchain, fundamentalmente un libro de transacciones, que registra las transacciones compartidas por varias partes, garantiza un intercambio protegido e interoperable de información continua entre comerciantes, pagadores y pacientes en la industria de la salud. Se prevé que la utilización de la tecnología Blockchain en la asistencia sanitaria permita replantear el ecosistema en estrategias ilimitadas para beneficiar al individuo influido y que las mejoras en el cambio den como resultado la seguridad y los gastos. En efecto, los conocimientos técnicos mecánicos de la cadena en bloque tienen la posibilidad de cambiar genuinamente el envío de la atención sanitaria, poniendo al paciente en el punto central de los ecosistemas de servicios medicinales y la utilidad de ampliar la seguridad, la privacidad y el intercambio coherente de la información de la atención sanitaria. Blockchain ofrece una sincronización que solía ser la imperfección esencial en los procedimientos de actualización manual. Cada vez que se realiza una modificación o actualización, se ajusta como un violín de un cuadrado y, una vez que se acuerda con el sistema, actualizará consecuentemente a cada uno de los miembros que participan en el sistema.

La cadena de bloqueo en la atención médica disminuye el costo al eliminar los procedimientos manuales como los diferentes registros segregados, los procedimientos de gestión y da una mayor velocidad de los intercambios y la liquidación a través de un transporte rápido con mayor seguridad. También disminuye la tergiversación por métodos para compartir un borde típico e inmutable a lo largo de todo el sistema, y disminuye el peligro de un único punto de fallo y asalto a través de los centros de arreglo distribuidos.

El acercamiento a la información electrónica de aptitud física (EHR) ha ejecutado poco para mejorar la idea astillada de los servicios médicos. Comenzando desde el nacimiento, los pacientes recogen información de experiencias clínicas, aparatos que se pueden llevar puestos, etc. Y cada transferencia de datos añade otro bloque a su historial médico electrónico. Los registros de los tipos de información recopilada (datos de vacunación, informes de patología y así sucesivamente) se guardan en el EHR de los padres. Cada paciente posee su propia historia clínica electrónica y elige quién puede acceder a su información.

Además, cada establecimiento puede reconocer la información sanitaria electrónica y elegir cómo utilizar la información institucional. La información recopilada por medio del bienestar y el bienestar no público, los diagnósticos, la terapéutica, los formularios, los dispositivos inteligentes, las pruebas hereditarias y las diferentes fuentes podrían coordinarse de forma segura en el excepcional EHR de un paciente, disponible tanto para los pacientes como para los establecimientos de salud. El EHR podría proporcionar información controlada por el paciente e información a nivel institucional con claves de acceso encriptadas para compartir información. Cada conexión está escalonada en el tiempo e inmutablemente añadida a la cadena, añadiendo a su seguridad innata.

El aprendizaje profundo es sólo una pequeña parte del gran mercado de análisis de datos. Universalmente, se confía en que la gran sección de análisis de datos valdrá más de 68.030 millones de dólares para 2024, impulsada en gran medida por los intereses norteamericanos en los registros electrónicos de salud, practicados por las herramientas de gestión y las soluciones de gestión de la fuerza de trabajo. Esto habla de una CAGR del 19,72% sobre la valoración de 2017 de 19,72 mil millones de dólares. Para cumplir sus objetivos a largo plazo, las asociaciones invertirán enérgicamente en la agregación, análisis, modelización, mejora de la calidad, aprobación y presentación de informes de la información, según el informe.

En 2016, las asociaciones se concentraron en las herramientas analíticas relacionadas con el dinero, sin embargo, se prevé que sigan adelante con la creación de habilidades en el apoyo a las decisiones clínicas, la droga de precisión y la gestión de la salud de la población.

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