Медицинские компании сотрудничают для разработки приложений больших данных

Таковы последние результаты независимой фирмы исследования медицинского рынка Kalorama Information (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США).

Использование методологии больших данных происходит в благоприятное время для отрасли здравоохранения, поскольку руководители стремятся улучшить результаты и контролировать расходы. Считается, что в секторе здравоохранения США в случае продуктивного использования большие данные могут ежегодно создавать ценности более чем на 300 млрд долларов США. Ключевым фактором к использованию больших данных является экономия затрат благодаря идеям, накопленным в управлении этими огромными наборами данных, а также преимуществам для пациентов, которые будут получены от использования доказательной медицины в больших масштабах.

В течение последних двух лет было образовано более 130 ключевых партнерств, приобретений, альянсов и организаций в сфере здравоохранения в попытке удовлетворить требования огромных массивов данных, которые ежедневно формируются медицинскими работниками, производителями, регулирующими органами, учеными и т.д.. В качестве примера можно привести Flatiron Health (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США), которая агрегирует данные онкологических пациентов из широкого круга источников, чтобы помочь врачам принимать решения о лечении. Компания получила 130 млн долларов США финансирования в мае 2014 года, большая его часть была получена от Google Ventures (Маунтин-Вью, штат Калифорния, США).

Другим примером является соглашение между Forest Laboratories (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США), ConvergeHealth (Ньютон, штат Массачусетс, США) и Intermountain Healthcare (Солт-Лейк-Сити, штат Юта, США) в апреле 2014 года, которое включает в себя многолетнее сотрудничество с целью проведения исследования исходов, используя платформу следующего поколения для повышения эффективности лечения респираторных заболеваний.

Большие данные – совокупное определение любого набора данных, настолько объемных и сложных, что их становится трудно обрабатывать с помощью традиционных приложений по обработке данных. Проблемы включают в себя анализ, получение, поиск, совместное использование, хранение, передачу, визуализацию и конфиденциальность. Тенденция к большим наборам данных вытекает из-за дополнительной информации, получаемой из анализа одного большого набора связанных данных, по сравнению с отдельными малыми наборами с тем же общим количеством данных, что позволяет обнаруживать корреляции. Определение больших данных также постоянно меняется, начиная от нескольких десятков терабайт до многих петабайт данных.

Ссылки по теме:
Kalorama Information
Flatiron Health
Google Ventures