Trong thời đại công nghệ phát triển, bùng nổ mạnh mẽ như  hiện nay, việc tăng cường big data - dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe là rất quan trọng, đặc biệt là trong đại dịch COVID-19.

Những tiến bộ công nghệ có thể tạo ra hoặc phá vỡ tương lai của ngành y tế và có thể kiểm soát làn sóng coronavirus thứ hai. Một phương pháp có thể đạt được để làm cho việc chăm sóc sức khỏe hiệu quả hơn, chính xác hơn và giá cả phải chăng là sử dụng dữ liệu lớn - big data.

1. Thực tế về ứng dụng big data trong chăm sóc sức khỏe

Dữ liệu lớn đã hoàn toàn cách mạng hóa cách dữ liệu được phân tích, quản lý và tận dụng trong nhiều ngành công nghiệp. Các lĩnh vực đáng chú ý nơi phân tích dữ liệu đang tạo ra những thay đổi nổi bật trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe .

Người ta ước tính rằng dữ liệu lớn toàn cầu trong thị trường chăm sóc sức khỏe sẽ có xu hướng đạt 34,27 tỷ đô la vào năm 2022 với tốc độ CAGR là 22,07%. Hơn nữa, dữ liệu lớn trong thị trường chăm sóc sức khỏe dự kiến sẽ vượt qua con số 68,03 tỷ đô la vào năm 2024.

Không có gì ngạc nhiên khi nói rằng phân tích dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe mang lại kết quả tích cực nhưng vẫn tiết kiệm được tính mạng. Về cơ bản, dữ liệu lớn đề cập đến một lượng lớn thông tin được tạo ra bởi quá trình số hóa mọi thứ, được tổng hợp và phân tích bằng cách sử dụng các công nghệ nhất định.

Dữ liệu sức khỏe cụ thể của dân số được sử dụng để phòng chống dịch bệnh, cắt giảm chi phí, chữa bệnh, v.v. Các bác sĩ muốn hiểu rõ hơn càng nhiều càng tốt và càng sớm càng tốt về bệnh nhân của họ để phát hiện các dấu hiệu cảnh báo của một số bệnh nghiêm trọng đang xảy ra.

Chúng ta hãy đi sâu hơn vào các thách thức dữ liệu lớn, các ứng dụng và tương lai tươi sáng của nó trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Để chứng minh cách tiếp cận phân tích có thể tăng cường chăm sóc bệnh nhân, các quy trình và cuối cùng có thể cứu sống.

2. Những trở ngại khi triển khai ứng dụng dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe

Hầu hết các tổ chức nào trên thế giới gặp rất nhiều khó khăn, thách thức. Thường thì các tổ chức chăm sóc sức khỏe phải đối mặt với nhiều thách thức thuộc 3 loại chính bao gồm thách thức về quy trình và quyền riêng tư, quản lý và tổng hợp dữ liệu.

Khó khăn về Quy trình và Quyền riêng tư

Các vấn đề liên quan đến chính sách cần được giải quyết sau khi dữ liệu được xác thực và tích lũy sau khi trải qua nhiều quá trình. Các quy định của HIPAA yêu cầu các thủ tục và chính sách để bảo vệ và độ tin cậy của thông tin của bệnh nhân.

Nhiệm vụ trở nên phức tạp bởi bảo mật trong quá trình truyền, kiểm soát truy cập, xác thực và các quy tắc tương tự khác. Vấn đề này được giải quyết ở một mức độ nhất định bởi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây.

Thách thức quản lý

Nhận thấy các trường hợp sử dụng dữ liệu lớn trong phân tích chăm sóc sức khỏe yêu cầu các tổ chức điều chỉnh phương pháp điều hành doanh nghiệp. Các nhà khoa học dữ liệu, cùng với nhân viên CNTT được yêu cầu phải có một bộ kỹ năng cụ thể để chạy phân tích.

Rất ít tổ chức có thể đấu tranh với suy nghĩ phải “xé toạc và thay thế” phần lớn cơ sở hạ tầng của họ. Tuy nhiên, các dịch vụ đám mây làm giảm bớt một số mối quan tâm lớn này. Quản trị viên và bác sĩ có thể cần thời gian trước khi họ bắt đầu tin tưởng vào những lời khuyên chưa từng thấy sắp tới do dữ liệu lớn cung cấp.

Những thách thức về tổng hợp dữ liệu

Dữ liệu tài chính của bệnh nhân được trải rộng trên nhiều bệnh viện, văn phòng hành chính, người thanh toán, tủ tài liệu và các cơ quan chính phủ. Cần có nhiều kế hoạch cho sự hợp tác của người tạo dữ liệu với dữ liệu được tạo mới.

Hơn nữa, mọi tổ chức được yêu cầu phát triển sự hiểu biết tốt hơn về các định dạng và loại dữ liệu lớn mà họ muốn phân tích. Độ chính xác và chất lượng của dữ liệu được yêu cầu phải được thiết lập và duy trì ngoài vấn đề về định dạng mà chúng được lưu trữ.

Điều này yêu cầu quản trị dữ liệu cùng với việc làm sạch dữ liệu. Các tổ chức phải tự hỏi mình một số câu hỏi như dữ liệu đã được ghi lại một cách chính xác và hiệu quả chưa? Hay nó có lỗi?

 Những ứng dụng dữ liệu lớn tiềm năng trong chăm sóc sức khỏe

Tiềm năng dữ liệu lớn đang định hình lại toàn cảnh và kích thước của nhiều lĩnh vực, đặc biệt là chăm sóc sức khỏe theo cách không thể đoán trước và khó tin. Hãy đi sâu vào những ứng dụng hàng đầu của dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe .

Phân tích dự đoán trong chăm sóc sức khỏe

Trong hai năm liên tiếp, phân tích dự đoán được coi là một trong những xu hướng kinh doanh thông minh nhất nhưng các ứng dụng tiềm năng đã bỏ qua các doanh nghiệp và có thể tiến xa hơn nữa trong tương lai.

Một hợp tác nghiên cứu của Hoa Kỳ, Optum Labs đã thu thập EHR của hơn 30 triệu bệnh nhân để phát triển một cơ sở dữ liệu nhằm mục đích phân tích dự đoán nhằm tăng cường chăm sóc bệnh nhân. Hỗ trợ bác sĩ và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả là mục tiêu chính của hoạt động kinh doanh trực tuyến trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Điều này chắc chắn hữu ích trong trường hợp bệnh nhân gặp phải bệnh sử phức tạp và mắc nhiều bệnh. Các công cụ và giải pháp kinh doanh thông minh sáng tạo đủ khả năng để dự đoán rủi ro và đưa ra những lời khuyên hữu ích.

Tăng cường bảo mật và giảm gian lận

Các nghiên cứu đã mô tả rằng 93% tổ chức y tế đã phải đối mặt với việc vi phạm dữ liệu gần đây. Dữ liệu cá nhân có lợi nhuận cao nhưng vẫn có giá trị trên thị trường chợ đen.

Bất kỳ hoạt động vi phạm dữ liệu nào sẽ có hậu quả nghiêm trọng. Xét đến thực tế đó, các tổ chức đã bắt đầu sử dụng phân tích dữ liệu lớn để chống lại một cuộc chiến mạnh mẽ chống lại hành vi trộm cắp bảo mật và các hoạt động gian lận.

Các Trung tâm Dịch vụ Medicare và Medicaid cam kết rằng họ sẽ chống lại hành vi gian lận hơn $ 210,7 triệu trong vòng một năm. Rất may, dữ liệu lớnđủ khả năng chống lại các vấn đề an ninh và các tổ chức đang trở nên dễ bị tổn thương hơn so với trước đây. Các tiến bộ công nghệ như tường lửa, phần mềm chống vi-rút và công nghệ mã hóa nâng cao các tính năng bảo mật và nâng cao các giải pháp xác minh danh tính.

Phòng chống tự tử và tự làm hại bản thân

Gần 800.000 người chết hàng năm và 17% tổng dân số thế giới đang tự làm hại chính mình trong suốt cuộc đời của họ. Liên quan đến tỷ lệ tự tử và tự gây hại ngày càng tăng, dữ liệu lớn đang tạo ra những tác động tích cực trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Các tổ chức chăm sóc sức khỏe đang sử dụng phân tích dữ liệu để xác định những cá nhân có xu hướng tự làm hại hoặc tự sát.

Phát biểu về vấn đề này, điều tra viên cấp cao, MD và MPH tại Viện Nghiên cứu Sức khỏe Kaiser Permanente Washington, Gregory E. Simon, tuyên bố “Chúng tôi đã kết luận rằng chúng tôi có thể sử dụng dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử kết hợp với các công cụ khác để xác định chính xác những những người có nguy cơ cao tự tử hoặc tự làm hại bản thân.”

Tích hợp dữ liệu kiểu lớn với hình ảnh y tế

Tại Hoa Kỳ, khoảng 600 triệu thủ thuật chẩn đoán hình ảnh được thực hiện hàng năm vì hình ảnh y tế là rất quan trọng. Việc lưu trữ và sử dụng hình ảnh theo cách thủ công rất tốn kém cả về tiền bạc và thời gian.

Các bác sĩ X quang được yêu cầu kiểm tra từng hình ảnh riêng lẻ trong khi các bệnh viện lưu trữ chúng trong nhiều năm. Phân tích dữ liệu lớn cho chăm sóc sức khỏe có thể cách mạng hóa cách thức thực hiện hình ảnh y tế.

Bằng cách phân tích hàng trăm và hàng nghìn hình ảnh, một số thuật toán nhất định được phát triển để xác định các mẫu cụ thể trong pixel và sau đó chuyển chúng thành số để hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán. Trong tương lai gần, các nhà cảm xạ học sẽ chỉ phân tích khả năng vượt trội của thuật toán thay vì xem xét hình ảnh.

Dữ liệu lớn có thể chữa khỏi ung thư

Các nhà nghiên cứu y tế có thể sử dụng một lượng lớn dữ liệu để lập kế hoạch điều trị và theo dõi tỷ lệ hồi phục của bệnh nhân ung thư để phân tích các xu hướng có tỷ lệ thành công cao trên thế giới này.

Ví dụ, các nhà nghiên cứu có thể kiểm tra các mẫu khối u trong các ngân hàng sinh học có liên quan đến hồ sơ điều trị của bệnh nhân. Dữ liệu này hỗ trợ chữa khỏi một số loại ung thư phổi và có thể dẫn đến những lợi ích bất ngờ, chẳng hạn như việc tìm ra loại thuốc chống trầm cảm có tên là Desipramine.

3. Tương lai của big data trong chăm sóc sức khỏe

Có lẽ, phòng bệnh hơn chữa bệnh. Dữ liệu lớn giúp vẽ ra bức tranh toàn cảnh về bệnh nhân bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe và các chỉ số hiệu suất chính.

Tương tự, các giám đốc điều hành của các lĩnh vực công nghiệp và thương mại tuyên bố rằng các sáng kiến dữ liệu lớn của họ đã mang tính chuyển đổi, thành công và mang tính cách mạng, tuy nhiên, triển vọng của dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe thậm chí còn thú vị hơn trong những năm tới.

Trong các phần dưới đây là một số lĩnh vực mà dữ liệu lớn sẽ phải cách mạng hóa lĩnh vực chăm sóc sức khỏe .

Máy học

Thành phần quan trọng nhất của trí tuệ nhân tạo chủ yếu phụ thuộc vào dữ liệu lớn để giúp các bác sĩ cải thiện sức khỏe của bệnh nhân. Bộ đôi phân tích dữ liệu lớn và máy học nhân rộng khả năng chăm sóc sức khỏe và bệnh nhân.

Y học chính xác

Các viện y tế quốc gia hình dung một triệu người cung cấp thông tin sức khỏe của họ trong chương trình nghiên cứu “Tất cả chúng ta”, đây tương đối là sáng kiến của NIH Medicine.

Theo NIH, các sáng kiến nhằm phát triển sự hiểu biết tốt hơn về môi trường, di truyền và lối sống của một người để giúp xác định cách tiếp cận tốt nhất để phòng ngừa và chữa trị bệnh tật. Mục tiêu dài hạn của Sáng kiến Y học Chính xác là cung cấp thuốc chính xác trong tất cả các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe trên quy mô rất lớn.

Thiết bị đeo được và cảm biến IoT

Như đã thảo luận ở trên, dữ liệu lớn có tiềm năng rất lớn để thay đổi hoàn toàn lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và tăng cường chăm sóc bệnh nhân. Trong những năm tới, các thiết bị đeo hoặc cảm biến sẽ hỗ trợ cung cấp nguồn cấp dữ liệu trực tiếp, theo thời gian thực cho hồ sơ sức khỏe điện tử của bệnh nhân, cho phép nhân viên y tế theo dõi và tư vấn bệnh nhân từ xa hoặc trực tiếp.