Data Mining dalam Healthcare

Apa Itu Data Mining di Healthcare? – Penambangan data memiliki potensi besar bagi industri perawatan kesehatan dimana dimungkinkan dalam sistem perawatan kesehatan dilakukan analisis data yang sistematis, mampu mengidentifikasi in-efisiensi sehingga diharapkan dapat meningkatkan perawatan dan mengurangi biaya. Banyak manfaat dari penerapan data mining dalam suatu proses bisnis. Berikut merupakan ulasan tentang tantangan penerapan data mining pada bidang healthcare/kesehatan.

Pendahuluan

Beberapa ahli percaya bahwa peluang untuk meningkatkan perawatan dan mengurangi biaya secara bersamaan dapat mencapai hingga 30% dari keseluruhan pengeluaran perawatan kesehatan.

Hal tersebut bisa menjadi solusi, namun karena kompleksitas perawatan kesehatan dan tingkat adopsi teknologi yang lebih lambat, industri kesehatan tertinggal dari yang lainnya dalam menerapkan strategi penambangan data.

Definisi paling dasar dari data mining adalah analisis kumpulan data besar untuk menemukan pola dan menggunakan pola ini untuk memprediksi atau memprediksi kemungkinan kejadian di masa depan. Bahkan banyak teknik data mining yang dapat digunakan untuk menggali informasi dati data.

Namun, tidak semua analisis data dalam jumlah besar adalah penggalian data. Secara umum dapat dipahami sebagai berikut:

  • Analisis deskriptif – Menjelaskan apa yang telah terjadi
  • Analisis prediktif – Memprediksi apa yang akan terjadi
  • Analisis preskriptif – Menentukan apa yang harus dilakukan, menarik kesimpulan

Penambangan data akan mengungkap pola utama dari data-data yang disimpan pada database.

Tantangan Data Mining pada Healthcare

Namun, implementasi data mining dalam bidang kesehatan saat ini mempunyai tantangan tersendiri. Salah satunya adalah sumber daya manusia dalam suatu institusi kesehatan yang mampu dalam melakukan analisis terhadap data dan penerapan data mining. Oleh karena itu, kita dapat menemukan adanya kerjasama antara rumah sakit dengan universitas atau lembaga pendidikan dalam suatu proyek penelitian. Manfaat bagi rumah sakit adalah dapat menambah pengetahuan, dan lebih jauh lagi dapat meningkatkan pelayanan bagi pasien, serta manfaat bagi akadmisis adalah keluaran karya ilmiah yang berkualitas dari analisis data-data aktual sehingga menjadi literatur.

Baca Juga:  Mengenal Metode Data Mining dan Berbagai Masalah yang Ada

Banyak para akademisi menggunakan pendekatan implementasi teknik data mining seperti pohon keputusan, teknik cluster, jaringan saraf tiruan, dan deret waktu untuk mempublikasikan penelitian mereka di bidang kesehatan. Mereka mengambil data dari data yang dimiliki oleh rumah sakit, kemudian data tersebut dianalisis. Keluaran dari penelitian akan divalidasi oleh expert (dokter/ pihak yang ahli dalam suatu permasalahan yang dianalisis).

Banyak industri berhasil menggunakan data mining. Sebagai contoh dalam industri bank. Teknologi data mining membantu bank dalam memprediksi profitabilitas dari pelanggan/ nasabah. Kasus penggunaan data mining serupa juga diterapkan pada bidang lainnya seperti bidang telekomunikasi, manufaktur, industri otomotif, pendidikan tinggi, ilmu kehidupan, dan banyak lagi.

Contoh Kasus Data Mining pada Healthcare

Penambangan data pada suatu proses bisnis digunakan untuk menarik informasi spesifik dari data untuk menemukan solusi bagi masalah bisnis rumah sakit. Data mining memiliki kemampuan untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat membantu perusahan tumbuh dengan membuat keputusan yang berlandaskan pada data. Hasil analisis data mining dapat membantu pengambil keputusan dalam membuat keputusan serta didukung oleh pengetahuan untuk meningkatkan layanan dari institusi kesehatan, rumah sakit dll.

Data Mining pada Healthcare
Teknik data mining untuk memprediksi kebutuhan obat sangat bermanfaat guna memastikan ketersediaan obat selalu tersedia namun tetap memperhatikan ruang penyimpanan obat (sumber gambar: unplash)

Dalam bidang kesehatan pendekatan tersebut juga dapat dilakukan misal, dengan memprediksi kebutuhan ketersediaan obat, sehingga dapat dipastikan obat selalu tersedia ketika pasien datang namun tetap memperhatikan supplies obat penyimpanannya di dalam gudang tidak menumpuk. Prediksi dilakukan dengan memperhatikan faktor musiman, misalkan ketika musim penghujan maka stok obat yang perlu diphatikan adalah obat flu, jika musim pancaroba maka obat yang diutamakan obat mata atau obat kulit. Maanfaat yang didapat dari prediksi yang akurat adalah layanan terhadap pasien akan terjamin karena ketersedian obat selalu ada, dan supply dari obat sendiri tidak berlebih.

Baca Juga:  Petunjuk Operasional (JUKOP) DAK Fisik Bidang Kesehatan Tahun 2021

Jika tidak ada inisiatif dari pihak institusi kesehatan dalam hal ini misalnya adalah rumah sakit, maka kemungkinan besar akan tetap menjadi sebuah penelitian di lingkup akademis dan menghasilkan makalah yang diterbitkan. Demikian ulasan tentang ulasan penerapan data mining/penambangan data di bidang healthcare di Indonesia, semoga artikel ini bermanfaat.

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*