Dữ liệu lớn (Big data) đã cách mạng hóa việc quản lý và phân tích dữ liệu trên nhiều lĩnh vực khác nhau, đặc biệt trong lĩnh vực Y tế. Phân tích chăm sóc sức khỏe có tiềm năng to lớn, từ việc giảm chi phí điều trị đến dự đoán dịch bệnh và ngăn ngừa bệnh tật, cuối cùng là nâng cao chất lượng cuộc sống nói chung. Khi tuổi thọ trung bình của dân số trên toàn cầu tăng lên, hệ thống Y tế phải đối diện với những thách thức mới trong việc cung cấp giải pháp điều trị hiệu quả. Điều này buộc họ phải khai thác nguồn dữ liệu lớn và phát triển các chiến lược tối ưu, tương tự như cách các doanh nghiệp thương mại. Từ đó, khái niệm Big data trong Y tế đã ra đời.  

Big Data Trong Y tế Là Gì?  

Big data trong Y tế (hay Dữ liệu lớn trong Y tế) đề cập đến lượng lớn thông tin kỹ thuật số được thu thập từ hồ sơ bệnh nhân tại các cơ sở Y tế. Bằng phân tích Big data, các bệnh viện hoàn toàn có thể ngăn ngừa dịch bệnh, điều trị hiệu quả và giảm chi phí cho cả bệnh viện và bệnh nhân. 

Trong chăm sóc sức khỏe hiện đại, các mô hình dựa trên dữ liệu lớn ưu tiên phát hiện sớm và chăm sóc cá nhân hóa, nhằm khắc phục tình trạng thiếu dữ liệu và chăm sóc thiếu hiệu quả. Công nghệ thông minh cho phép trích xuất dữ liệu hiệu quả từ nhiều nguồn khác nhau như cổng thông tin bệnh nhân, thiết bị thông minh và cơ sở dữ liệu của chính phủ. 

Phân tích dữ liệu Y tế hiệu quả có thể góp phần đánh giá điều trị nhanh hơn, quản lý hiệu quả hơn và chăm sóc bệnh nhân hiệu quả hơn. Hãy cùng khám phá 10 ứng dụng thực tiễn nhất giúp cải thiện các quy trình, nâng cao khả năng chăm sóc và cứu sống bệnh nhân.

1. Khắc Phục Quá Tải Bệnh Viện

Phân tích Big data trong Y tế đóng một vai trò quan trọng trong việc dự báo số lượng bệnh nhân để đưa ra quyết định phân bổ nhân lực hiệu quả. Tại các bệnh viện ở Paris, công nghệ này đang đang thực sự trở thành một cuộc cách mạng.  

Bằng cách khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như hồ sơ bệnh nhân trong suốt thập kỷ, các bệnh viện giờ đây hoàn toàn có thể dự đoán số lượng bệnh nhân theo ngày và thậm chí theo giờ. Thành tựu này đạt được thông qua các kỹ thuật phức tạp như phân tích chuỗi thời gian và học máy, cho phép các nhà khoa học dữ liệu xác định được tỉ lệ nhập/xuất viện, từ đó phát triển các thuật toán chính xác để dự đoán trong tương lai.

2. Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR)

Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) đại diện cho ứng dụng phổ biến nhất của dữ liệu lớn trong y học. Mỗi cá nhân đều có thể sở hữu một hồ sơ sức khỏe số toàn diện, chứa thông tin quan trọng như nhân khẩu học, lịch sử Y tế và kết quả xét nghiệm. Không chỉ có vậy, hồ sơ điện tử cho phép cả nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe công và người sở hữu đều có thể truy cập được.  

EHR hợp lý hóa các quy trình chăm sóc sức khỏe bằng cách cho phép bác sĩ cập nhật theo thời gian thực mà không cần bản cứng truyền thống. Đồng thời EHR còn cho giúp thông báo cho bệnh nhân các xét nghiệm đã được lên lịch và dễ dàng theo dõi đơn thuốc. 

Kaiser Permanente, một trong những công ty bảo hiểm và điều hành hệ thống chăm sóc sức khỏe lớn nhất Hoa Kỳ là minh chứng rõ ràng nhất cho việc tích hợp EHR thành công với hệ thống HealthConnect của mình. Đáng chú ý,  Kaiser Permanente đã được McKinsey đề cập đến trong báo cáo về Dữ liệu lớn trong Y tế với thành tựu giúp cải thiện bệnh tim mạch và tiết kiệm chi phí đáng kể thông qua việc giảm số lần đến phòng khám và xét nghiệm bằng phân tích Big data. 

3. Dữ Liệu Lớn (Big data) Trong Phát Hiện Và Điều Trị Ung Thư

Một ví dụ điển hình có thể kể đến là giải pháp DrAid™ CT Ung thư Gan được phát triển bởi VinBrain (thuộc tập đoàn Vingroup lớn nhất Việt Nam). Nền tảng dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI), Big data cung cấp các giải pháp lâm sàng hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán tự động các khối u bất thường trên gan và giúp các bác sĩ ung bướu lập kế hoạch điều trị. Sản phẩm sử dụng công nghệ chụp đa thì: CT 3 thì và 2 thì để phát hiện nốt tổn thương, tiến hành phân vùng tổn thương gan khu trú, đo thể tích và đường kính tổn thương (DrAid™ có thể phát hiện khối tổn thương nhỏ tới 5mm). 

Mới đây,  sản phẩm DrAid™ CT Ung thư Gan cũng đã nhận được Giải vàng cho hạng mục Đổi mới số tại ASEAN Digital Awards 2024 đánh dấu một bước tiến lớn và là bàn đạp thúc đẩy các doanh nghiệp tại các nước đang phát triển tự tin chung tay phát triển những giải pháp AI, Big data đột phá cho Y tế. 

4. Tích Hợp Dữ Liệu Lớn Với Hình Ảnh Y Tế

Với khoảng 600 triệu lượt Hình ảnh Y tế được tải lên hàng năm, Hoa Kỳ từng phải đối mặt với thách thức vô cùng lớn về chi phí lưu trữ dữ liệu và phân tích thủ công. Các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh X-quang thường phải đọc riêng từng ảnh, trong khi các bệnh viện phải chịu chi phí lưu trữ lâu dài. 

Nhà cung cấp hình ảnh Y tế toàn cầu Carestream Health nhấn mạnh tiềm năng của phân tích dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe nhằm cách mạng hóa công việc đọc hình ảnh và chẩn đoán hình ảnh Y tế. Bằng cách phát triển các thuật toán phân tích tập dữ liệu đa chiều, các mẫu cụ thể bằng pixel có thể được xác định và chuyển đổi thành thông tin hữu ích cho bác sĩ. Carestream nhận định rằng trong tương lai, các bác sĩ X-quang sẽ không cần trực tiếp đọc hình ảnh nữa mà thay vào đó sẽ chỉ cần phân tích kết quả từ các thuật toán.

5. Quản lý Nhân Sự Thông Minh

Duy trì được sự nhuần nhuyễn trong bộ máy nhân sự là điều tối quan trọng trong Y tế để nâng cao chất lượng trong chăm sóc bệnh nhân, đồng thời giảm thiểu sai sót. Việc tận dụng Big data cho phép các tổ chức Y tế tối ưu hóa nhân sự và dự đoán nhu cầu vận hành, nâng cao hiệu quả. Với sự phẩn bổ nhân sự hợp lý, các cơ sở y tế hoàn toàn có thể quản lý một cách hiệu quả và có khả năng dự đoán chính xác nhu cầu cũng như cải thiện quy trình làm việc. 

Ngoài ra, phân tích dữ liệu y tế chuyên sâu thông qua Dữ liệu lớn cho phép các lãnh đạo có thể ứng phó kịp thời các rủi ro, lập kể hoạch chính xác để mang lại hiệu quả cao hơn cho cả cơ sở Y tế và bệnh nhân. 

6. Tăng Cường Quản Lý Rủi Ro Và Phòng Ngừa Dịch Bệnh

Sử dụng dữ liệu lớn (Big data) trong Y tế đang dần trở thành xu hướng trong việc đối phó với nguy cơ nhập viện ở những bệnh nhân mắc bệnh mãn tính. Điều đó giúp các cơ sở Y tế có những biện pháp chăm sóc phòng ngứa chính xác cho bệnh nhân, đồng thời giảm thiểu được nguy cơ quá tải.  

Áp dụng Big data hoàn toàn có thể cắt giảm chi phí chăm sóc tại nhà cho bệnh và đảm bảo rằng các nguồn lực luôn sẵn sàng cho những ca quan trọng. Đây là một trong những ví dụ điển hình về sử dụng việc phân tích sâu dữ liệu có thể giúp gia tăng chất lượng chăm sóc và tỉ lệ sống sót của bệnh nhân.  

Mặt khác, đối với các cơ sở Y tế, họ có thể kiểm soát được toàn bộ hoạt động một cách tổng quan, giúp thể tiết kiệm đáng kể chi phí. 

7. Big Data và Quản Lý Chuỗi Cung Ứng 

Chuỗi cung ứng có vai trò quan trọng đối với việc vận hành của bất kì tổ chức Y tế nào, từ chăm sóc và điều trị bệnh nhân đến quản lý tài chính dài hạn. Một trong những lợi ích to lớn của Big data với vấn đề này nằm ở khả năng tối ưu hóa và hợp lý hóa chuỗi cung ứng. 

Việc sử dụng các công cụ phân tích để giám sát số liệu, hiệu suất chuỗi cung ứng và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu liên quan đến hoạt động và chi tiêu có thể giúp tiết kiệm đáng kể chi phí cho bệnh viện, có thể lên tới 10 triệu USD mỗi năm. 

Cả hai mô hình mô tả và dự đoán đều có thể giúp các nhà quản lý Y tế đưa ra các quyết định chi tiêu hợp lý hơn và cải thiện quy trình vận hành. Qua đó, các tổ chức y tế có thể đảm bảo hiệu quả hoạt động và chăm sóc bệnh nhân không bị gián đoạn, tránh được sự chậm trễ trong việc cứu người và gây thiệt hại kinh tế cho cơ sở. 

8. Phát Triển Các Liệu Pháp và Cải Tiến Mới 

Sự phát triển của ngành Y tế trong tương lai phụ thuộc rất lớn vào việc phân tích big data. Điều đó đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong việc giúp các nhà nghiên cứu khám phá ra các liệu pháp mới hay các loại thuốc mang tính đột phá. 

Bằng cách khai thác dữ liệu trong quá khứ, theo thời gian thực cùng với các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu toàn diện, các chuyên gia Y tế có thể xác định điểm mạnh và điểm yếu tiềm ẩn trong các thử nghiệm hoặc quy trình. Các loại thuốc mang tính cách mạng và các liệu pháp hướng tới tương lai được tạo ra thông qua phân tích thông tin di truyền dựa trên dữ liệu và mô hình dự đoán phản ứng của bệnh nhân.  

9. Quản lý và Theo Dõi Bằng Big Data Trong Y Tế

Kể từ 2020, đại dịch COVID-19 đã ảnh hưởng sâu sắc đến hàng triệu người trên toàn thế giới, đặt ra nhiều thách thức to lớn đối với ngành Y tế toàn cầu. Trong bối cảnh đó, dữ liệu lớn đóng một vai trò thiết yếu trong việc đối phó với sự gia tăng không ngừng của dịch bệnh. 

Tận dụng các công nghệ quản lý dữ liệu tiên tiến và phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau, các chuyên gia Y tế có thể theo dõi sự lây lan của COVID-19 theo thời gian thực. Trong đó có thể kể tới như tỷ lệ đột biến trong các điều kiện khác nhau và tác động xấu có thể xảy ra lên nền kinh tế trên toàn cầu. 

Hơn nữa, công nghệ AI cho phép phát hiện bệnh sớm hơn thông qua hình ảnh y tế như chụp X-quang và chụp CT.  Liên minh Châu Âu (EU) thời điểm đó đã triển khai phần mềm có tên InferRead, giúp phân tích hình ảnh phổi để xác định các dấu hiệu và tổn thương do vi rút Corona trong vòng vài giây. Công nghệ ngày cho phép các chuyên gia Y tế có tác dụng đẩy nhanh đáng kể quá trình chẩn đoán và đưa ra các phương án ngăn chặn kịp thời. 

10. Ngăn Chặn, Giảm Thiểu Lỗi Do Con Người

Gian lận trong ngành Y có thể đến từ nhiều hình thức, từ việc lập hóa đơn sai cho đến hoạt động kém hiệu quả dẫn đến các xét nghiệm lãng phí hoặc làm hồ sơ Y tế không chính xác. Theo Hiệp hội chống gian lận Y tế Quốc gia Hoa Kỳ (National Health Care Anti-Fraud Association), gian lận Y tế có thể dẫn đến thiệt hại lên tới 300 tỷ USD (tính riêng tại Hoa Kỳ), tương đương khoảng 10% tổng chi tiêu Y tế.  

Tuy nhiên, ngoài tổn thất tài chính, vấn đề đáng quan ngại hơn đó chính là nguy cơ ảnh hưởng đến tính mạng của bệnh nhân. Đơn thuốc hoặc phương pháp điều trị không đúng có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng, lâu dài hoặc thậm chí dẫn đến tử vong. 

Để giải quyết những rủi ro này, các công ty đã sử dụng big data để phân tích và ngăn chặn sự gian lận cũng như lỗi do con người một cách nhanh chóng và chính xác. Các chuyên gia có thể chủ động phát hiện các nguy cơ trước khi chúng xảy ra qua phân tích dữ liệu Y tế. Điều này không chỉ củng cố niềm tin vào công nghệ trong việc đưa ra quyết định của các bác sĩ và người chăm sóc mà còn tiết kiệm đáng kể cho cơ sở Y tế trong khi vẫn đảm bảo chất lượng chăm sóc bệnh nhân ở mức cao nhất. 

Nguồn Internet