REKAMAN WEBINAR

Medical Data Mining

 
Ilustrasi Text & Data Mining oleh Davide Bonazzi. Sumber: copyrightuser.org

Pelayanan kesehatan di Amerika memiliki domain yang sangat besar dengan kesempatan yang melimpah untuk dilakukan Data Mining. Pada tahun 2009, 2.5 triliun USD atau 17.3% dari Gross Domestic Product (GDP) digelontorkan oleh Pemerintah dalam Masa Presiden Barack Obama untuk bidang kesehatan. Sistem pelayanan kesehatan di negeri Paman Sam tersebut melibatkan penyedia, pembayar, dan pasien; pemerintah daerah dan pusat serta pihak swasta; praktek penelitian; dan regulasi, hukum serta kebijakan. Sektor-sektor pada pasien dan konsumen, penyedia serta pembayar, adalah contoh area dimana data mining dapat membantu meningkatkan kualitas dari sektor-sektor tersebut.

Dalam slide yang dijabarkan oleh Timothy Hays, Health IT Strategy Executive dari Dynamic Research Corporation (DRC), sektor yang dapat terbantu dengan adanya sistem data mining ini juga termasuk di ranah-ranah seperti hukum, regulasi, pedoman, pelaporan, penelitian dasar, kefarmasian, medical devices, genetika,  interaksi antar obat, pendukung keputusan diagnosa, penelitian biomedis, interopabilitas, pengembangan software, pertukaraan data, akses dan kemananan, training, pendidikan, dan masih banyak lagi.

Gambar Spectrum Medical Data Mining. Sumber slide Medical Data Mining oleh Timothy Hays

Pertanyaannya adalah, bagaimana kita dapat mendayagunakan ilmu data mining ini untuk ranah kesehatan? Timothy menyarankan untuk melakukannya secara bertahap. Dimulai dengan mempelajari dasar-dasar istilah untuk mengaplikasikan data mining seperti manajemen pengetahuan, informatika, serta analitik. Disamping itu, diperlukan tambahan ilmu pengetahuan seperti intelegensi bisnis dan kompetitif, computational science, bioinformatika, informatika kesehatan, predictive modeling, pendukung keputusan, artificial intelligence dan masih banyak lagi.

Kegunaan dari data mining ini memberikan solusi dari pertanyaan-pertanyaan yang muncul dari jawaban, anomali dari penemuan, penemuan ilmu pengetahuan baru, pemberitahuan keputusan, pengukuran probabilitas, model prediksi, pengambilan keputusan, peningkatan kesehatan, serta pengobatan yang ditujukan khusus untuk personal masing-masing.

Gambar alur penggunaan penggalian data ke pengambilan keputusan. Sumber slide Medical Data Mining oleh Timothy Hays

Meskipun begitu, Timothy menambahkan, apakah pemilik memiliki data, peralatan dan analisa untuk menjawab berbagai pertanyaan yang dapat muncul dari dampak penggunaan data mining seperti kegunaan data mining untuk manajemen pelayanan kesehatan, penipuan dan penyalahgunaan dari data yang diambil, kefektifan pengobatan dengan penambahan informasi dari data, dan keterlibatan serta hubungan antar pasien dengan menggunakan data yang ada.

Timoty Hays telah memberikan pemaparan yang sederhana namun berbobot dalam 33 slide informasi terkait medical data mining yang dirangkumnya. Ada beberapa contoh kasus juga yang dapat membantu pembaca untuk lebih memahami penerapan serta tantangan dari medical data mining dalam ranah praktek yang nyata.

Semoga rangkuman yang singkat ini dapat membantu pembaca dalam memahami medical data mining lebih baik, sebelum mempelajarinya dari slide yang dibagikan oleh pakar kesehatan IT ini, khususnya untuk pembaca yang aktif menggunakan data, serta tertarik untuk meningkatkan pelayanan kesehatan di Indonesia.

Semoga bermanfaat 🙂

Link download Power Point: Hays Medical Data Mining

 Review ditulis oleh Yudha E. Saputra, S.Farm, Apt.

Trackback from your site.

Leave a comment