ヘルスケアデータの急増が、より情報に基づいた意思決定、より良い診断、運用効率の向上、患者満足度の改善などの利点をもたらしている一方で、重大な課題も生じている。データの成長には「量、速度、多様性」という3つの主要な特性があり、これらはすべて指数関数的に増加している。特にヘルスケア業界では、世界のデータの30%が生成されており、その複合年間成長率は他の産業を上回っている。
ヘルスケアデータの増加には、仮想ヘルスケアの増加、電子健康記録、臨床および管理データ、ウェアラブル、接続されたヘルスケアデバイス、医療トラッカーモバイルアプリ、研究などが寄与している。しかし、このデータの増加は、コスト、複雑さ、セキュリティ、コンプライアンスという課題をもたらしている。
これらの課題に対処するために、ヘルスケア組織はデータ保護と管理を統合し、エンドツーエンドの可視性と制御を一元化することが重要である。また、AI駆動の技術を利用してデータ保護と管理を自動化することが、増加するデータ量、ランサムウェア攻撃、データプライバシー規制の厳格化に対応する鍵となる。
【ニュース解説】
ヘルスケア業界では、医療データの急速な増加が見られています。このデータ増加は、より情報に基づいた意思決定、より正確な診断、運用効率の向上、患者満足度の改善など、多くの利点をもたらしています。しかし、同時に、データの量、生成速度、そしてデータ形式の多様性の増加は、ヘルスケア組織にとって重大な課題を生じさせています。
ヘルスケアデータの増加は、仮想ヘルスケアの普及、電子健康記録、臨床データ、管理データ、ウェアラブルデバイス、接続されたヘルスケアデバイス、医療トラッカーモバイルアプリ、研究活動など、多岐にわたる要因によって推進されています。これらのデータは、ヘルスケアの質を向上させるための貴重な情報源となりますが、同時に、コストの増加、管理の複雑化、セキュリティリスクの増大、コンプライアンス遵守の難しさといった課題を引き起こしています。
これらの課題に対処するためには、ヘルスケア組織がデータ保護と管理を統合し、公共のクラウドサービスプロバイダーからオンプレミスのデータセンターまで、全てのデータを一元的に可視化し、制御することが求められます。しかし、現在のデータ保護と管理技術は、このような環境で理想的に機能するようには設計されていないことが多いです。
さらに、AI技術を活用してデータ保護と管理を自動化することで、データ量の増加、ランサムウェア攻撃、データプライバシー規制の厳格化といった課題に対応することが可能になります。AI駆動の技術は、自動的にデータ保護と管理サービスを提供、最適化、修復することで、ヘルスケア組織がこれらの課題を克服する手助けをします。
ヘルスケアデータの急増は今後も続くと予想されますが、データ保護と管理の統合と自動化によって、これらの課題を乗り越えることができるでしょう。これにより、ヘルスケア業界はデータの利点を最大限に活用し、患者ケアの質をさらに向上させることが期待されます。
from Getting a Grip on Ballooning Healthcare Data.
