Большие данные (Big Data) в медицине
www.zdrav.expert
Задачи и эффект
| Задачи | Эффект |
| Анализ (в т.ч. перекрестный) популяционных данных, данных ЕГИСЗ, омиксных данных, социальных сетей | Новые корреляции для дальнейшего научного исследования и применения в медицине |
| Повышение скорости и качества принятия врачебных решений | |
| Контроль отдаленных последствий оказания медицинской помощи | Изменение системы оценки и анализа оказания медицинской помощи |
| Моделирование деятельности медицинской организации | Повышение качества управления, оптимизация затрат |
| Умные учебные медицинские тренажеры | Повышение качества подготовки медицинских работников |
2018: Зачем фармгигантам большие данные о здоровье пациентов
Фармпроизводители стремятся получить доступ к медицинским данным пациентов и наперегонки заключают сделки с технологическими компаниями, сведущими в области анализа больших данных (Big Data) - инструмента, который открывает новые возможности для понимания того, как работают лекарства в реальной жизни, говорится в публикации Reuters от 1 марта 2018 года.
Один из свежих примеров - объявленная в феврале 2018 года сделка Roche, в рамках которой компания за $2 млрд приобретает все акции стартапа Flatiron Health, специализирующегося на сборе клинических данных онкологических пациентов.
Фармпроизводители стремятся получить доступ к медицинским данным пациентов и наперегонки заключают сделки с технологическими компаниями, сведущими в области анализа больших данных
Изучение реальных свидетельств позволяет фармпроизводителям доказывать полезность и ценности своих лекарств. Наиболее активно подобные исследования ведутся в области онкологии, заболеваний сердца и респираторных расстройств.
Данные о реальной практике применения препаратов собираются вне рамок традиционных рандомизированных клинических испытаний, которые сегодня являются золотым стандартом оценки лекарств, и интерес к этой сфере стремительно растет.
