TIKET DQGRATIS UNTUK KAMU!
Sesi Belajar Excel Basic hingga Visualisasi Data Sederhana bersama DQLab  
DAFTAR SEKARANG
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 18 Jam 33 Menit 16 Detik 

Kenali Manfaat Big Data dalam Dunia Medis

Belajar Data Science di Rumah 12-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/714d54456903e1d5b6ebab01357b35de_x_Thumbnail800.png

Data besar dalam perawatan kesehatan berasal dari berbagai sumber - mulai dari catatan kesehatan elektronik hingga log server mesin pencari dan perangkat yang dapat dikenakan. Ini adalah lautan data tanpa akhir yang menawarkan daftar peluang tanpa akhir. Hal utama adalah mengetahui bagaimana memanfaatkan data ini dengan baik. Dengan penyimpanan yang tepat dan alat analitik di tangan, semua pemain dalam sistem perawatan kesehatan termasuk organisasi kesehatan (HCO), pasien, staf medis, produsen farmasi, dll. dapat menuai sejumlah manfaat. Secara umum, pasien menjadi lebih sehat, dokter dapat meningkatkan hasil medis secara signifikan, HCO dapat menghemat biaya dan meningkatkan efisiensi operasi, produsen farmasi dan penyedia layanan kesehatan lainnya dapat membuat keputusan yang lebih tepat.


Big data telah mengubah cara kami mengelola, menganalisis, dan memanfaatkan data di seluruh industri. Salah satu area paling menonjol di mana analisis data membuat perubahan besar adalah perawatan kesehatan. Faktanya, analitik perawatan kesehatan berpotensi mengurangi biaya pengobatan, memprediksi wabah epidemi, menghindari penyakit yang dapat dicegah, dan meningkatkan kualitas hidup secara umum. Rata-rata umur manusia meningkat di seluruh populasi dunia, yang menimbulkan tantangan baru bagi metode pemberian pengobatan saat ini. Profesional kesehatan, seperti halnya pengusaha bisnis, mampu mengumpulkan data dalam jumlah besar dan mencari strategi terbaik untuk menggunakan angka-angka.


Lalu dimana saja peran big data analytics dalam kiesehatan?


1. Diagnostik

Dengan bantuan Big data dan analitik data, dimungkinkan untuk mendiagnosis penyakit dengan cepat dan akurat. Biasanya, dokter memeriksa pasien, berbicara dengan mereka tentang penyakit mereka, dan membandingkan gejala mereka dengan gambaran penyakit yang mereka ketahui. Dalam kasus yang kompleks, mereka meneliti literatur dan berkonsultasi dengan rekan kerja. Tetapi data besar menyajikan cara yang lebih cerdas untuk mendiagnosis pasien. Dokter dapat dengan mudah mengumpulkan data pasien dan memasukkannya ke dalam algoritme yang akan menyarankan diagnosis yang paling mungkin. Algoritma juga akan mengusulkan tes bernilai tinggi dan mengurangi penggunaan tes yang tidak perlu secara berlebihan. Juga, computer vision (CV) banyak digunakan dalam diagnostik. Misalnya, teknologi ini membantu pemeriksaan retina dengan tujuan untuk mendeteksi anomali pada tahap awal dan mencegah penyakit.


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


2. Hasil pemodelan dan peramalan

Data besar dan analitik prediktif membantu spesialis perawatan kesehatan dengan pengambilan keputusan klinis. Pemodelan prognostik banyak digunakan dalam perawatan kesehatan untuk tujuan yang berbeda. Beberapa model ditujukan untuk memprediksi hasil penyakit dan/atau perawatan di masa mendatang. Lainnya fokus pada mengidentifikasi pasien yang mungkin berisiko untuk pengembangan kondisi tertentu. Ada juga model yang meramalkan penyebaran penyakit di antara populasi. Misalnya, pemodelan prediktif telah berhasil diterapkan di banyak negara untuk mengidentifikasi diabetes yang tidak terdiagnosis, memprediksi kelangsungan hidup setelah resusitasi kardiopulmoner di rumah sakit, dan memperkirakan penyebaran pandemi COVID-19.


3. Kesehatan penduduk

Big data membantu meningkatkan kualitas hidup masyarakat. Ini memiliki potensi untuk memprediksi dan mencegah wabah dan penyebaran penyakit menular. Alat data besar tidak tersedia selama pandemi sebelumnya. Dalam kasus virus corona, data besar membantu meningkatkan pengawasan dan respons epidemi. Negara-negara di seluruh dunia menggunakan data besar dan analitik data untuk menyediakan statistik waktu nyata, melacak penyebaran virus, dan memprediksi dampak wabah ini.


4. Manajemen rumah sakit

Big data adalah kunci manajemen rumah sakit. Ini dapat meningkatkan operasi rumah sakit dan secara signifikan mengurangi biaya. Misalnya, melalui analitik berbasis data, sahabat data dapat memprediksi kapan sahabat data mungkin membutuhkan staf di departemen tertentu pada waktu sibuk sambil mendistribusikan personil terampil ke area lain selama periode tenang. Selain itu, dengan melacak kinerja karyawan secara menyeluruh, sahabat data dapat menggunakan analisis data perawatan kesehatan untuk mendapatkan wawasan tentang siapa yang membutuhkan dukungan atau pelatihan dan kapan. Namun, menerapkan solusi big data dalam perawatan kesehatan membutuhkan strategi yang matang. sahabat data dapat mengembangkan solusi sahabat data sendiri atau membeli produk yang sudah jadi. Hal utama adalah memiliki gagasan yang jelas tentang apa kebutuhan dan tujuan sahabat data.


Baca juga : Belajar Big Data: Karakteristik, Fungsi, Kelebihan dan Kekurangan Big Data


5. Belajar Big Data bersama DQLab Academy!

Salah satu bentuk nyata transformasi digital adalah melimpahnya data di dunia. Namun, jika sahabat data salah menggunakan data maka akan salah juga penafsirannya. Yuk mulai belajar data step by step dari langkah paling sederhana hingga paling kompleks dengan live code editor anti ribet bersama DQLab!


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!