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I big data sono di enorme importanza per l'industria sanitaria, compreso il suo utilizzo in qualsiasi ambito, dalla ricerca genetica alla diagnostica per immagini avanzata e alla ricerca sul miglioramento della qualità dell'assistenza. Mentre condurre analisi di grandi quantità di dati in ciascuna di queste aree è significativo nel promuovere la ricerca, un importante vantaggio è l'applicazione di queste informazioni alla medicina clinica.
Se vengono catturati abbastanza dati, questi dati possono essere applicati praticamente e rapidamente al momento giusto per salvare vite umane. Medici e ricercatori medici utilizzano i dati in streaming per accelerare il processo decisionale nelle strutture ospedaliere e migliorare i risultati sanitari per i pazienti.
I medici fanno uso di grandi quantità di dati sensibili al fattore tempo durante la cura dei pazienti, compresi i risultati di test di laboratorio, rapporti patologici, raggi X e immagini digitali. Usano anche dispositivi medici per monitorare i segni vitali di un paziente come la pressione sanguigna, la frequenza cardiaca e la temperatura.
Mentre questi dispositivi forniscono allarmi quando le letture escono da un intervallo normale, in alcuni casi, potrebbero essere intraprese azioni preventive se i medici fossero in grado di ricevere un allarme tempestivo. Piccoli cambiamenti nelle condizioni di un paziente sono spesso difficili da raccogliere con un esame fisico, ma potrebbero essere rilevati monitorando i dispositivi se esistesse un modo per avere un accesso più immediato ai dati.
I dispositivi di monitoraggio utilizzati nelle unità di terapia intensiva generano migliaia di letture ogni secondo. In passato, queste letture sono state riassunte in una lettura ogni 30-60 minuti. Questi dispositivi stavano monitorando enormi volumi di dati, ma a causa della limitazione della tecnologia, molti di quei dati non erano disponibili per l'analisi.
Utilizzando la tecnologia di streaming, un team di ricerca universitario ospedaliero è in grado di catturare il flusso di dati dai monitor del letto e processarlo utilizzando algoritmi progettati per cercare i segni premonitori di gravi infezioni.
I dati vengono utilizzati in tempo reale per fornire avvertimenti precoci sui cambiamenti nelle condizioni di un paziente. In alcune situazioni, i medici stanno scoprendo di essere in grado di adottare misure correttive per aiutare un paziente quasi 24-36 ore prima rispetto alla mancanza della tecnologia di streaming dei dati. Un altro vantaggio è la capacità dei medici di confrontare l'analisi con un database di esiti dei pazienti che potrebbe fornire ulteriori informazioni.
