Nemzeti szintű egészségbiztosítási adatvagyon big data elemzési lehetőségei

Méret: px

Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Nemzeti szintű egészségbiztosítási adatvagyon big data elemzési lehetőségei"

Bálint Lukács
4 évvel ezelőtt
Látták:

1 Big data kutatócsoport Pécs, november 30. Nemzeti szintű egészségbiztosítási adatvagyon big data elemzési lehetőségei Prof. Dr. Boncz Imre PTE ETK Egészségbiztosítási Intézet

2 Az előadás témája: big data... Definíció Koncepció Gyakorlati alkalmazás

3 Big data első említése Cox M, Ellsworth D. Proceedings of the 8th IEEE Visualization '97 Conference, 1997;

4 Big data definíciók Wikipedia: Big data is a term for data sets that are so large or complex that traditional data processing application software is inadequate to deal with them. Big data challenges include capturing data, data storage, data analysis, search, sharing, transfer, visualization, querying, updating and information privacy. Oxford English Dictionary: data of a very large size, typically to the extent that its manipulation and management present significant logistical challenges

5 Big data definíciók (2) Cambridge English Dictionary: very large sets of data that are produced by people using the internet, and that can only be stored, understood, and used with the help of special tools and methods: Supermarkets make use of big data to track user behaviour and target consumers with things they like. Financial Times Lexicon: Big data is the term used to describe the huge volumes of data generated by traditional business activities and from new sources such as social media. Typical big data includes information from store point-of-sale terminals, bank ATMs, Facebook posts and YouTube videos.

6 Big data definíciók (3) A Big Data olyan, mint a tiniknél a - mindenki erről beszél, - senki sem tudja igazán, hogy hogyan kell csinálni, - mindenki azt hiszi, hogy a többiek csinálják, - ezért mindenki azt mondja, hogy ő is csinálja. Dan Ariely

7 Big data mértékegység?

8 Egészségügyi adatok (1) Laborértékek Képalkotó Digitalizált szöveg Kézírás / papír Grafika Betegdokumentáció

9 Egészségügyi adatok (2)

10 Egészségügyi adatok (3) Szám Szöveg: Digitalizált gépelt Kézzel írt Kép Grafika Digitalizált Analóg

11 5 aktuális big data trend az egészségügyben 1. Value-Based, Patient-Centric Care 2. The Healthcare Internet of Things (IoT), industrial internet 3. Reducing Fraud, Waste, and Abuse 4. Predictive Analytics to Improve Outcomes 5. Real-time Monitoring of Patients

12 Adat vezérelt szervezetek IBM Software. White Paper. Data-driven healthcare organizations use big data analytics for big gains

13 Adatelemzési mintázatok idővonala Big Data Value Association. Big Data Technologies in Health Care. 2016

14 Hol tartunk ma? Szövegek vagy számok feldolgozása?? Prediktív elemzések és összefüggések?? Még a számok deskriptív elemzését sem végeztük el...

15 A magyar egészségbiztosítási adatbázis Országos lefedettség Teljes lakosság (10 millió fő) Közfinanszírozott szolgáltatói kör 1993-tól... Egy szervezetnél, egy tárházban Évente milliárd Forint felhasználása Állampolgári hozzáférés, kontroll

16 A magyar egészségbiztosítási adatbázis

17 A magyar egészségbiztosítási adatbázis

18 Felhasználási stratégia ADAT ELEM- ZÉS INFOR- MÁCIÓ KÖVET- KEZTETÉS INTER- VENCIÓ KONT- ROLL

19 Példa: az egyes OEP kasszák Lorenz-féle koncentráció analízisének összhasonlítása Boncz I et al. Equity of health expenditures: Lorenz concentration curves of health expenditures on a nation wide dataset. Eur J Health Econ, 2006; 7(S1):109 KRÓNIKUS F. AKTÍV F. GYÓGYSZER JÁRÓ CT/MRI OTTHONÁP. GYSE MŰVESE 100% 90% 80% 70% KIADÁS (%) 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Páciensek 25 %-a IGÉNYBEVEVŐK (%, percentilis)

20 Mit látunk az ábrán? Egy naptári év betegforgalmi / kiadási adatait 1,7 millió ember 2,5 millió kórházi ellátása 8 millió beteg 160 millió kiváltott recept 8 millió járóbeteg 330 millió beavatkozása Az elemzés erőforrás igénye: 6 magasan kvalifikált szakember (orvos, gyógyszerész, közgazdász, informatikus) 2 hónap Gardróbe méretű szerverek Következtetés: magánbiztosítók ügyfélkörének kialakítása?

21 Példa: magyar emlőszűrési program év közötti nők számára Behívólevéllel végzett népegészségügyi célú emlőszűrés Közfinanszírozott ellátás 2 évente 1 alkalommal Cél: az emlőrákos halálozás csökkentése

22 Példa: magyar emlőszűrési program

23 Példa: emlőszűrés (incidencia, részvétel): 63 tanulmány értékelése Agency for Healthcare Research and Quality U.S. Department of Health and Human Services

24 A magyar OEP adatbázisra épülő elemzéseink hatása EU - European Commission The World Bank Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) The National Institute for Health and Care Excellence (NICE) U.S. Department of Health and Human Services

25 Következtetés Small data, medium data, big data Excel, SPSS, SAS, SQL, big data Számok, gépelt szövegek, kézírás, grafika, kép Az egészségügy évtizedek óta big data szereplő (v.ö. Internet, Facebook, stb.) Betegbiztonság, terápiakövetés, betegút elemzés Prediktív előrejelzések Folyamatos fejlődés, építkezés

26 Thank You for your kind attention! Prof. Dr. Imre BONCZ, MD, MSc(Rotterdam), PhD, Habil

Hasonló dokumentumok

A prevenció és rehabilitáció finanszírozási kérdései

II. Kardiológiai Prevenciós és Rehabilitációs Napok Sopron, 2013. március 23. A prevenció és rehabilitáció finanszírozási kérdései Prof. Dr. Boncz Imre PTE ETK Egészségbiztosítási Intézet E-mail: imre.boncz@etk.pte.hu