Анализ данных как конкурентное преимущество в частной медицине

Сериков И.О.  

выпускник группы MBA CIO-48

Школы IT-менеджмента 

РАНХиГС при Президенте РФ

1.      Введение.

Умение переосмыслить свой и чужой опыт, а затем на основе опыта принимать решения заложено в любом человеке природой. Однако гораздо больше способен сделать тот, кто выделит из этого опыта что-то принципиально новое, неочевидное. Такая способность выделяет в истории величайших полководцев, политиков, ученых и изобретателей.

Умение учиться – качество человека, определившее цивилизационный рывок, а вместе с даром переосмысления подарившее на научно-техническую революцию. Научный подход привел нас к описанию окружающего мира достаточно точными моделями, одновременно с этим принеся нам невероятную сложность и многообразие. Также это отразилось в экономической деятельности, заставляя организации сужать сферу приложения своих усилий, но все равно наращивая объемы обрабатываемой информации.

Современные компании накапливают все больше фактов в ходе своей деятельности, причем гораздо более важными становятся взаимосвязи, закономерности между этими фактами. Но вот выделять эти закономерности становится все сложнее, особенно если они неочевидны настолько, что человек не в силах их предположить. Именно в этих закономерностях и кроются знания, способные дать организации принципиально новое видение текущей ситуации и выработать более продуманную и обоснованную стратегию.

Коммерческая медицина сталкивается с теми же проблемами, что и другие участники хозяйственной деятельности. Выделенные знания, помимо конкурентного преимущества коммерческой клиники на рынке, в медицине помогают быстрее и лучше диагностировать заболевания, своевременнее и точнее проводить лечение, что сказывается на самой важной составляющей человеческой жизни – на его здоровье. Создание самообучаемой информационной системы, способной полностью заменить врача сдерживается скорее этическими и юридическими вопросами, нежели технической составляющей.

В данной работе большая амбициозная цель демонстрации возможностей новых методов анализа данных медицинскому центрурешалась путем проведения экспериментального выделения неочевидных правил в информации о пациентах. Полученный результат показывает все возможности DataMining, при этом результат относительно просто достигается и уже имеет практическую ценность для бизнеса.

В ходе выполнения работы было проведено исследование истории возникновения методов анализа информации, разобраны наиболее распорстраненные алгоритмы. Проведен анализ имеющихся на рынке программных решений, разработан план проведения эксперимента, получены результаты.

2.      Анализ данных в коммерческой деятельности предприятия.

Человек, используя данные природой навыки, разработал систему передачи накопленных поколениями знаний своим детям. Со времен общественно закрепленных правил до научных знаний и социальных навыков большого мира эта система стала основой научно-технического рывка. Это случилось благодаря тому, что человек научился выделять «знания» из массива данных и информации.

В 20 веке знания как активы компании вытесняют по значимости материальные ресурсы и основные фонды. Знания становятся основной ценностью компаний, и компании всерьез занимаются выращиванием знаний. Такая возможность была дарована благодаря развитию средств вычислительной техники.

С времен статьи Алана Тьюринга человечество пытается создать искусственный интеллект. Само понятие менялось в своем определении с 50-х годов. Сначала машины «научились» решать определенные задачи быстрее и лучше человека, но это не стало интеллектом. Самообучение, как главный признак интеллекта человека, не было достигнуто. Возврат идеи после некоторого охладевания случился уже в 21 веке, вместе с развитием методов анализа и выделения знаний.  Вычислительные истемы, способные обучаться и улучшать качество своих решений, и методы анализа стали формировать мощный союз. Об искусственном интеллекте снова заговорили, и теперь уже всерьез.

Сначала при помощи теории нечетких множеств стало возможно создавать алгоритмы, работающие в условиях неопределенности и неформально определенной нормы. Процесс принятия решений от вычисления сложных функций пришел к конечному набору инструкций «если…то…». Стало возможно работать с формулировками, присущими человеку. Речь идет о категориях вида «теплая куртка», «дорого для такой плохой машины», «очень хорошая цена для хорошей вещи», когда сложно оцен�