Влияние цифровых биомаркеров на систему здравоохранение

Big Data в сфере здравоохранения действительно будут полезны только в том случае, если использовать их вместе с сильным набором клинических доказательств. Цифровые биомаркеры предоставляют возможность переводить данные из новых источников медицинских данных в информативные и готовые к применению знания.

На сегодняшний день цифровые биомаркеры переживают процесс становления

Ключевую роль в разработке цифровых биомаркеров играет получение релевантных данных о параметрах здоровья с мобильных устройства, которые собирают такую информацию. Эта система передачи-приема личной хэлси-информации вносит существенный вклад в развитие этой всей системы здравоохранения.

Немного терминологии: цифровые биомаркеры — это физиологические и поведенческие показатели, создаваемые пациентом. Они собираются при помощи разного рода цифровых устройств, а затем эти показатели могут быть использованы для исследований, которые помогут выявить причину заболевания и, возможно, пригодятся для разработки методов устранения.

То есть, то, что вы зафиксировали в своем смартфоне, может быть использовано для вашей же пользы

В будущем они столкнуться со множеством проблем, в том числе с теми же проблемами, с которыми сталкиваются обычные биомаркеры. Ученые верят в огромный потенциал для цифровых биомаркеров в медицинской сфере, в частности в психиатрии и неврологии.

Система здравоохранения переживает этап технологической трансформации, что важно для всех сфер жизни человека, в том числе для использования новых технологий в сборе и отслеживании данных. Сбор данных нацелен помочь ученым, врачам и пациентам улучшить и упростить путь от выявления проблемы до ее решения. Также это улучшит понимание заболевания и процесса выздоровления.

Однако, главный вопрос остается открытым: смогут ли цифровые биомаркеры стать эффективным инструментом для понимания здоровья и заболевания?

Давайте разберем пользу цифровых биомаркеров. Именно они позволяют быстро получить клинически важную и, что главнее, объективную информацию из рук самого пациента. Это происходит эффективным с точки зрения затрат способом.

Сегодня исследователи получают максимум полезной информации, используя данные mHealth-приложений, а также данные с устройств вроде смартфонов или умных часов. По сути, врачи могут максимально точно узнать о здоровье и привычках своих пациентов до персонального контакта. А где больше вводной информации, там более сильными будут итоговые решения. При систематическом учете подобной информации эффективность лечения может быть максимальной.

Смартфон сегодня — это некая точка доступа от исследователя/врача и пациенту. Например, в США около 30% владельцев смартфонов пользуются хотя бы одним медицинским приложением. База для работы с данными более чем приличная!

Основой многих mHealth-приложений является именно интеграция биомаркеров и клинических данных с универсальными инструментами прогнозирования. Как говорилось выше, они используются в работе с психическими и неврологическими заболеваниями. Например, с их помощью врач получает возможность предотвратить ранние попытки самоубийства среди психически нестабильных людей. Использование подобного инструментария позволяет создавать более безопасные наборы предиктивных биомаркеров.

Кстати, даже информация о посещаемых пользователем ресурсов во время поиска медицинской информации может стать полезной для выявления и предупреждения осложнений. Эти данные, а также информация с фитнес-треккеров и контакт с пациентом помогут создать максимально подробный портрет пациента, с которым врачу будет легче работать. С его помощью можно создать наиболее оптимальный план профилактики и лечения.

https://www.facebook.com/nurse.mobile/
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.it4medicine.nm

One clap, two clap, three clap, forty?

By clapping more or less, you can signal to us which stories really stand out.