Dane dotyczące sieci kopalń w sektorze opieki zdrowotnej

Sprzedawcy farmaceutyczni dokładają wszelkich starań, aby znaleźć lekarzy, którzy nie przepisują ich leków – i opracować metody dotarcia do nich. Ale MedNetworks, startup, który wyrósł z harwardzkiego laboratorium socjologa i lekarza Nicholasa Christakisa, proponuje firmom farmaceutycznym drogę na skróty. Eksplorując anonimowe dane dotyczące oświadczeń medycznych, firma twierdzi, że może określić, którzy lekarze mogą mieć najsilniejszy wpływ na ich kolegów.

MedNetworks korzysta z narzędzi obliczeniowych opracowanych w laboratorium Christakisa, aby przyjrzeć się schematom przepisywania leków dużym grupom lekarzy, tworzyć mapy powiązań zawodowych i śledzić wzrost popularności nowego leku. Firma odkryła, że ​​niektórzy lekarze mają szczególnie silne wpływy: kiedy ci lekarze wypisują recepty na nowo wydany lek, wkrótce idą w ich ślady koledzy znajdujący się w odległości trzech stopni. Mając takie historyczne spostrzeżenia, pokazaliśmy, że możemy przewidzieć przyjęcie leków przez lekarzy, mówi współzałożyciel MedNetworks, Larry Miller.

Takie podejście może wykraczać daleko poza pomoc firmom farmaceutycznym. Wydobywając wzorce z pozornego chaosu partnerstwa lekarzy i skierowań, kart zdrowia pacjentów i kart wypisywania recept, narzędzia komputerowej analizy społecznej mogą również zidentyfikować, którzy ludzie w społeczności byliby najbardziej wpływowi w rozpowszechnianiu wiadomości o zdrowiu publicznym.

W tym celu MedNetworks pracuje nad identyfikacją takich wpływowych osób wśród mieszkańców Hermosa Beach, Redondo Beach i Manhattan Beach w Kalifornii. Zaczynając od informacji publicznych, takich jak dane ze spisu ludności, wykazy klubów i listy PTA, firma próbuje ustalić, które osoby działają jako wpływowe społeczności i sąsiedztwo. Klient w takim przypadku — Healthways, konsultant dla pracodawców próbujących obniżyć koszty opieki zdrowotnej — chce znaleźć ludzi, którzy najskuteczniej rozpowszechniają informacje o ograniczaniu palenia i otyłości.

Erik Brynjolfsson, profesor technologii informatycznych i dyrektor MIT Center for Digital Business w Sloan School of Management, mówi, że istnieją ogromne możliwości efektywniejszego wykorzystania danych zarówno w systemie opieki zdrowotnej, jak i w badaniach nad sieciami społecznościowymi. Ale, ostrzega, można śmiało powiedzieć, że ustalenie przyczynowości w badaniach sieci społecznościowych jest bardzo trudne. Najlepszym sposobem określenia przyczynowości są rygorystyczne eksperymenty, z grupami kontrolnymi badanymi obok grup eksperymentalnych, mówi, a takie podejście rzadko jest możliwe przy użyciu informacji retrospektywnych.

Kilka lat temu Christakis i współpracownicy przeanalizowali dane z Framingham Heart Study – trwającego dekady badania tysięcy ludzi we Framingham w stanie Massachusetts – i zbadali, jak otyłość, szczęście i inne zjawiska rozprzestrzeniają się w sieciach społecznościowych. Christakis wykazał, że przyrost masy ciała u poszczególnych osób zwiększał prawdopodobieństwo przybrania na wadze u innych osób w sieci społecznościowej tej osoby, ale mógł jedynie zgadywać, jaki mechanizm jest w tym przypadku.

Marketerzy już rozumieją, że internetowe sieci społecznościowe, takie jak Facebook, oferują nowe możliwości rozwoju biznesu i że różne produkty, takie jak oprogramowanie społecznościowe IBM Lotus Connections, pomagają ludziom analizować istniejące relacje w celu zwiększenia wydajności. Ale najnowsze pomysły mogą również pomóc im stać się zdrowszymi. Jest nowa nisza, mówi Wydawca Wykonawca , profesor nauk behawioralnych na Northwestern University, odnosząc się do zastosowania obliczeniowej wiedzy z zakresu nauk społecznych w świecie biznesu. Współtworzył dwie firmy konsultingowe oparte na obliczeniowych naukach społecznych. Uważam, że wśród większości wyzwań społecznych, jakie stoją przed nami, zdrowie znajduje się na szczycie obszarów, które mogą skorzystać na analizie sieciowej.

Lauren Cox jest reporterem Przegląd technologii.

ukryć