Використання методів Data Science для регулювання сфери охорони здоров’я

Abstract

Предмет дослідження – підхід щодо можливості використання методів Data Science у сфері охорони здоров’я для комплексної обробки та аналізу даних з метою оптимізації економічних та спеціалізованих процесів. Метою написання статті є розгляд питань, пов’язаних з особливостями використання методів Data Science у сфері охорони здоров’я на основі комплексної інформації, отриманої з різноманітних джерел. Методологія проведення роботи – системно-структурного та порівняльного аналізів (для дослідження напрямів застосування Data Science у сфері охорони здоров’я); монографічного (при вивченні різноманітних програмних рішень у сфері охорони здоров’я); економічного аналізу (при здійсненні оцінки ефективності використання даних у сфері охорони здоров’я як цінного ресурсу для прийняття ефективних економічних рішень). Розкрито основні джерела надходження даних про ключові процеси в медичній сфері. Представлено приклади інноваційних методів збору інформації у сфері охорони здоров’я, які набувають значного розповсюдження в умовах діджиталізації. Розкрито основні джерела даних у сфері охорони здоров’я, які використовуються у Data Science. Наведено специфіку застосування методів машинного навчання у сфері охорони здоров’я в умовах зростання конкуренції між учасниками ринку та підвищення попиту на відповідні продукти з боку населення. Інтенсифікація інтеграції Data Science в медичну сферу відбувається завдяки збільшенню оцифрованих даних (статистичні дані, текстова інформація, візуалізації тощо). Завдяки використанню методів машинного навчання лікарі та інші фахівці у сфері охорони здоров’я отримують нові можливості щодо підвищення ефективності функціонування системи охорони здоров’я у цілому.

Предмет исследования – подход к возможности использования методов Data Science в сфере здравоохранения для комплексной обработки и анализа данных с целью оптимизации экономических и специализированных процессов. Целью написания статьи является рассмотрение вопросов, связанных с особенностями использования методов Data Science в сфере здравоохранения на основе комплексной информации, полученной из различных источников. Методология проведения работы – системно-структурного и сравнительного анализов (для исследования направлений применения Data Science в сфере здравоохранения); монографического (при изучении различных программных решений в сфере здравоохранения); экономического анализа (при оценке эффективности использования данных в сфере здравоохранения как ценного ресурса для принятия эффективных экономических решений). Раскрыты основные источники поступления данных о ключевых процессах в медицинской сфере. Представлены примеры инновационных методов сбора информации в сфере здравоохранения, которые приобретают значительное распространение в условиях диджитализации. Раскрыты основные источники данных в сфере здравоохранения, используемые в Data Science. Приведена специфика применения методов машинного обучения в сфере здравоохранения в условиях роста конкуренции между участниками рынка и повышения спроса на соответствующие продукты со стороны населения. Интенсификация интеграции Data Science в медицинскую сферу происходит благодаря увеличению оцифрованных данных (статистические данные, текстовая информация, визуализации и т.п.). Благодаря использованию методов машинного обучения врачи и другие специалисты в области здравоохранения получают новые возможности по повышению эффективности функционирования системы здравоохранения в целом.

Using of data science in healthcare The subject of the research is the approach to the possibility of using data science methods in the field of health care for integrated data processing and analysis in order to optimize economic and specialized processes. The purpose of writing this article is to address issues related to the specifics of the use of Data Science methods in the field of health care on the basis of comprehensive information obtained from various sources. The research methodology is system-structural and comparative analyzes (to study the application of Bi-systems in the process of working with large data sets); monograph (the study of various software solutions in the market of business intelligence); economic analysis (when assessing the possibility of using business intelligence systems to strengthen the competitive position of companies). The scientific novelty the main sources of data on key processes in the medical field. Examples of innovative methods of collecting information in the field of health care, which are becoming widespread in the context of digitalization, are presented. The main sources of data in the field of health care used in Data Science are revealed. The specifics of the application of machine learning methods in the field of health care in the conditions of increasing competition between market participants and increasing demand for relevant products from the population are presented. The intensification of the integration of Data Science in the medical field is due to the increase of digitized data (statistics, textual information, visualizations, etc.). Through the use of machine learning methods, doctors and other health professionals have new opportunities to improve the efficiency of the health care system as a whole.