Os dados e a analítica grandes esperaram jogar o maior protagonismo no mercado dos cuidados médicos de Singapura

O levantamento de dados contínuos para a gestão crônica da doença é crucial entregar o cuidado personalizado para pacientes. Na era da globalização, os pacientes ainda não têm as ferramentas direitas para recolher e compartilhar de sua informação fisiológico em um freqüente, base do tempo real. Isto torna-se mais crucial nas encenações aonde os pacientes viajam das regiões do mundo afetado por doenças epidémicas; por exemplo Ebola em África, MERS em Coreia do Sul, e para viajar como um anfitrião contaminado a outras partes do mundo.

Em Singapura, mais de 48% da carga da doença é relacionado às doenças crónicas e a proporção de população envelhecida 65 anos e mais velhos é esperada aumentar nos próximos 10 anos. Singapura igualmente está dirigindo para uma sociedade ràpida de envelhecimento e este fenômeno é provável aumentar a procura do público para melhores infra-estruturas e recursos dos cuidados médicos. Actualmente, a maioria das doenças crónicas são controladas no sistema da atenção primária que é conduzido pela taxa-para o modelo do serviço que sublinha o volume e a rentabilidade dos serviços, por exemplo clínicas do general médicos e polyclinics.

Contudo, na próxima década, os custos dos serviços médicos são esperados aumentar exorbitante. Os singapurenses exigirão então um modelo financeiro melhor para controlar pacientes com doenças crónicas e em um sistema onde os doutores sejam pagados uma soma garantida pelo paciente por uma população total especificada. Isto ofereceria incentivos para todas as partes interessadas para o estado da saúde dos pacientes de controlo com pouco ou nenhum a morbosidade e a custo mínimo, que forma subseqüentemente a base para cuidados médicos valor-baseados. Os dados e a analítica grandes são esperados jogar um maior protagonismo neste mercado.

Singapura é um dos poucos países em APAC, que tem uma base de dados eletrônica para se manter a par de todos os registros do hospital. A finalidade da gestão de dados da saúde é permitir avaliações construtivas de resultados clínicos da saúde e a qualidade do cuidado e para assegurar todos os tratamentos médicos e os cuidados médicos são disponíveis ao público.

Todos estes dados são denominados colectivamente como dados grandes, necessidades de ser consolidado e analisado. Destravando o valor escondido nos dados e a traduzir números à informação significativa são esperados melhorar cuidados médicos e alcançar a melhor rentabilidade nos próximos 5-10 anos. A proposição do valor da analítica dos dados é esperada permitir que os fabricantes de política sintetizem e descubram testes padrões e correlações dentro dos dados que não seriam revelados de outra maneira.

Actualmente, há uns sinais adiantados dos jogadores que estão usando dados grandes para controlar a doença. TeleMetrix+ (TM+) é o serviço comercial primeiramente nuvem-baseado de Telehealth em Singapura. Neste relatório nós consideraremos algumas das iniciativas originais que são já no lugar e podemos escalar acima nos próximos 5-10 anos.

Gestão da doença usando plataformas de Apps/IoT

Recentemente uma das empresas singapurenses “Healint” relatou uma maneira original de seguir dados dos pacientes que sofrem da enxaqueca. A plataforma permite que as várias partes interessadas dos cuidados médicos aproveitem-se de dispositivos móveis, de sensores, da aprendizagem de máquina e de dados grandes para a gestão óptima das doenças crónicas. Amigo da enxaqueca do app de Healint o primeiro foi alistado porque a enxaqueca a mais preferida app de seguimento do número um em dispositivos do andróide em 2015, e o app têm mais de 100.000 usuários global. Embora em sua fase onde inicial a empresa foi bem sucedida em recolher dados extensivos do amigo da enxaqueca, ele relatou os resultados de seu primeiro estudo virtual conduzido em enxaqueca. Actualmente a empresa está trabalhando com o hospital de Khoo Teck Puat, Singapura para controlar a estenose espinal usando o porte como um marcador. O app é esperado leverage os dados históricos dos pacientes com desordens neurológicas. Usa a tecnologia de sensor móvel, e a sua plataforma da analítica para compreender melhor condições crônicas em um ajuste do paciente não hospitalizado.

A Saúde-Assistência esperta de Singapura é um exemplo de como o ICM pode aumentar a qualidade do pessoa de vida, melhorar eficiências do trabalho, e criar oportunidades novas do crescimento usando a infra-estrutura de IoT. O país já tem uma infra-estrutura de telecomunicação patente, e é esperado executar por todo o país a infra-estrutura de IoT, logo. A mesma tecnologia pode igualmente ser usada para criar diverso o ecossistema home esperto de IoT e para adicionar o valor aos usuários oferecendo serviços tais como serviços públicos ou segurança. Com uma sociedade que rápida do envelhecimento isto não pode somente ajudar no seguimento mais rapidamente das doenças, ele ajudará doutores a monitorar seus séniores/pacientes montados base do conforto de suas HOME.

Um outro exemplo de serviços pacientes remotos da monitoração é do “sentinela myHealth”. Um serviço da monitoração seleccionou pela saúde de Jurong em 2014 para executar uma solução da integração do dispositivo (MDI) médico para o Hospital Geral do Ng Teng Fong e o hospital da comunidade de Jurong, Singapura. A sentinela de MyHealth igualmente estabeleceu a parceria com o hospital nacional da universidade e o grupo da saúde da fronteira em 2014, para distribuir serviços pacientes remotos da monitoração a seus pacientes não hospitalizados crônicos do cuidado.

Os próximos cinco anos serão interessantes para clínicos e o público geral em Singapura como umas plataformas mais grandes dos dados são esperadas ser usadas no mercado dos cuidados médicos, e os melhores apps estarão disponíveis para a gestão da doença. Os dados recolhidos destes apps podem ajudar a identificar melhor as condições tais como o curso ou os pacientes que estão no risco o mais alto de desenvolver o tipo-2 diabetes. Se os dados podem ajudar os fabricantes de política a se centrar mais sobre medidas preventivas em indivíduos do risco elevado, a seguir os dados grandes mostrarão seus encanto e valor como uma ferramenta eficaz na redução de custos. Espera-se que a analítica com carácter de previsão pode estratificar pacientes nas categorias diferentes do risco do readmission que são baseadas em seus história médica precedente, marcadores clínicos, e factores demográficos. Mais recursos podem ser atribuídos para assegurar-se de que os pacientes de alto risco recebam o cuidado freqüente da continuação e a reduzir readmissions evitáveis do hospital.

Source:

World Scientific