Dữ liệu lớn là gì?

Big Data (Dữ liệu lớn) đã trở thành một công cụ quan trọng trong ngành chăm sóc sức khỏe, cho phép các chuyên gia chăm sóc sức khỏe thu thập, xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu để cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân, kết quả lâm sàng và hiệu quả hoạt động. Bằng cách xác định các mô hình và thu được thông tin chi tiết có giá trị, dữ liệu lớn đang chuyển đổi ngành chăm sóc sức khỏe và thúc đẩy sự đổi mới. 

Dữ liệu lớn đề cập đến các bộ dữ liệu cực kỳ lớn và phức tạp mà không thể xử lý hoặc phân tích bằng các kỹ thuật xử lý dữ liệu truyền thống. Nó thường liên quan đến khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc, đồng thời yêu cầu các công cụ và công nghệ chuyên dụng để trích xuất thông tin chi tiết và giá trị từ dữ liệu. Ba đặc điểm chính của Dữ liệu lớn là khối lượng lớn, sự đa dạng và tốc độ xử lý dữ liệu.

Dưới đây là một số ví dụ liên quan đến Dữ liệu lớn:

1. Dữ liệu mạng xã hội, chẳng hạn như bài đăng, bình luận và lượt thích trên các nền tảng như Facebook và Twitter.
2. Dữ liệu giao dịch thương mại điện tử, bao gồm lịch sử mua hàng của khách hàng, chi tiết thanh toán và thông tin vận chuyển.
3. Dữ liệu chăm sóc sức khỏe, chẳng hạn như hồ sơ bệnh nhân, hình ảnh y tế và kết quả thử nghiệm lâm sàng.
4. Dữ liệu cảm biến từ các thiết bị Internet of Things (IoT), bao gồm các thiết bị gia dụng thông minh, thiết bị đeo được và máy móc công nghiệp.
5. Dữ liệu tài chính, chẳng hạn như giá cổ phiếu, khối lượng giao dịch và giao dịch thẻ tín dụng.
6. Dữ liệu thời tiết, bao gồm hình ảnh vệ tinh, dữ liệu radar và hồ sơ khí hậu lịch sử.
7. Dữ liệu khoa học, bao gồm kết quả từ các thí nghiệm vật lý năng lượng cao, nghiên cứu bộ gen và quan sát thiên văn.
8. Dữ liệu vận chuyển, chẳng hạn như thông tin theo dõi GPS từ các phương tiện và dữ liệu luồng giao thông từ các cảm biến.
9. Dữ liệu của chính phủ, bao gồm dữ liệu điều tra dân số, hồ sơ công khai và dữ liệu không gian địa lý.
10. Dữ liệu hành vi người dùng trực tuyến, chẳng hạn như luồng nhấp chuột vào trang web và truy vấn công cụ tìm kiếm.

Vai trò của Dữ liệu lớn trong đổi mới chăm sóc sức khỏe ?

Một vai trò quan trọng của dữ liệu lớn trong đổi mới chăm sóc sức khỏe là y học cá nhân hóa. Bằng cách phân tích dữ liệu bộ gen, lâm sàng và bệnh nhân, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe có thể phát triển các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa cho từng bệnh nhân. Một ví dụ là việc sử dụng dữ liệu lớn trong điều trị ung thư. Bằng cách phân tích dữ liệu di truyền, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe có thể xác định các đột biến cụ thể thúc đẩy sự phát triển của tế bào ung thư và phát triển các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa dựa trên dữ liệu đó. Cách tiếp cận này đã dẫn đến kết quả tốt hơn và giảm tác dụng phụ liên quan đến điều trị.

Dữ liệu lớn cũng đóng một vai trò quan trọng trong phân tích dự đoán. Bằng cách phân tích dữ liệu bệnh nhân, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe có thể xác định các dấu hiệu cảnh báo sớm của bệnh và dự đoán kết quả sức khỏe. Một ví dụ là việc sử dụng dữ liệu lớn trong việc xác định bệnh nhân có nguy cơ phát triển bệnh tiểu đường. Bằng cách phân tích dữ liệu bệnh nhân, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe có thể xác định những bệnh nhân có nguy cơ cao phát triển bệnh và phát triển các kế hoạch chăm sóc phòng ngừa được cá nhân hóa để ngăn ngừa hoặc trì hoãn sự khởi phát của bệnh.

Dữ liệu lớn cũng đang được sử dụng để phân tích bệnh án điện tử (EHRs) để xác định các mẫu và xu hướng trong dữ liệu bệnh nhân, có thể được sử dụng để cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân và kết quả lâm sàng. Ví dụ, Cơ quan Quản lý Y tế Cựu chiến binh Hoa Kỳ (VHA) đã sử dụng dữ liệu lớn để cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân và giảm chi phí. Bằng cách phân tích dữ liệu bệnh nhân, VHA đã có thể xác định những bệnh nhân có nguy cơ tái nhập viện cao và phát triển các kế hoạch chăm sóc được cá nhân hóa để giảm nguy cơ tái nhập viện. Cách tiếp cận này đã giúp giảm 10% số lần tái nhập viện và tiết kiệm chi phí đáng kể.

Xu hướng phát triển của Dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe hiện nay

Việc sử dụng dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe không ngừng phát triển và một số xu hướng hiện nay bao gồm việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và các dịch vụ chăm sóc sức khỏe từ xa (Telehealth). AI đang được sử dụng để xử lý một lượng lớn dữ liệu chăm sóc sức khỏe và xác định các mẫu mà con người khó hoặc không thể phát hiện ra. Một ví dụ là việc sử dụng AI trong chẩn đoán bệnh. Bằng cách phân tích hình ảnh y tế và dữ liệu bệnh nhân, AI có thể xác định các mẫu và chẩn đoán bệnh ở giai đoạn đầu, dẫn đến kết quả tốt hơn.

Các dịch vụ chăm sóc sức khỏe từ xa cũng đang đạt được đà phát triển và dữ liệu lớn đang được sử dụng để phân tích dữ liệu được tạo ra bởi các dịch vụ này nhằm xác định các lĩnh vực mà telehealth có thể hiệu quả nhất và phát triển các dịch vụ chăm sóc sức khỏe từ xa mới. Ví dụ, dữ liệu lớn đang được sử dụng để phân tích dữ liệu được tạo ra bởi các hệ thống theo dõi bệnh nhân từ xa để theo dõi sức khỏe của bệnh nhân và phát hiện các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn, dẫn đến kết quả tốt hơn và giảm chi phí chăm sóc sức khỏe.

Tiềm năng phát triển trong tương lai

Tiềm năng cho dữ liệu lớn để thúc đẩy đổi mới chăm sóc sức khỏe là rất lớn và dự kiến sẽ có những phát triển trong tương lai trong một số lĩnh vực, bao gồm y học chính xác (precision medicine), phòng chống dịch bệnh (Disease prevention) và công nghệ đeo được (wearable technology). Y học chính xác dự kiến sẽ là một lĩnh vực phát triển quan trọng, nơi việc sử dụng dữ liệu lớn sẽ cho phép phát triển các phương pháp điều trị được cá nhân hóa cho từng bệnh nhân dựa trên dữ liệu bộ gen và lâm sàng độc đáo của họ. Ví dụ, dữ liệu lớn đang được sử dụng để phân tích dữ liệu di truyền nhằm xây dựng kế hoạch điều trị cá nhân hóa cho bệnh nhân bị rối loạn di truyền hiếm gặp.

Phòng bệnh là một lĩnh vực khác mà dữ liệu lớn có thể đóng một vai trò quan trọng. Bằng cách phân tích dữ liệu sức khỏe bệnh nhân, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe có thể phát triển các kế hoạch chăm sóc phòng ngừa được cá nhân hóa để ngăn ngừa hoặc trì hoãn sự khởi phát của bệnh. Ví dụ, dữ liệu lớn đang được sử dụng để phân tích dữ liệu bệnh nhân nhằm phát triển các kế hoạch chăm sóc dự phòng được cá nhân hóa cho những bệnh nhân có nguy cơ cao phát triển bệnh tim, dẫn đến cải thiện kết quả và giảm chi phí chăm sóc sức khỏe.

Việc sử dụng công nghệ đeo được cũng dự kiến sẽ tăng lên trong tương lai và dữ liệu lớn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu được tạo ra bởi các thiết bị này để theo dõi sức khỏe của bệnh nhân và phát hiện các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn. Ví dụ, các thiết bị đeo được như đồng hồ thông minh có thể tích hợp các tính năng theo dõi điện tim đồ, phát hiện sớm các bất thường nhịp tim, đo SPO2, stress…và đưa ra các cảnh báo, lời khuyên kịp thời.

Những thách thức của việc áp dụng Big Data trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe ?

Việc áp dụng Big Data trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đối diện với những thách thức nhất định, chẳng hạn như:

1. Sự phức tạp của dữ liệu: Dữ liệu y tế thường phức tạp và đa dạng, bao gồm nhiều loại dữ liệu khác nhau như dữ liệu hình ảnh, dữ liệu lâm sàng và dữ liệu về thuốc.
2. Đảm bảo sự riêng tư và bảo mật: Dữ liệu y tế chứa thông tin nhạy cảm về bệnh nhân, do đó việc đảm bảo sự riêng tư và bảo mật dữ liệu là rất quan trọng.
3. Khả năng tính toán và lưu trữ: Dữ liệu y tế thường rất lớn, đòi hỏi khả năng lưu trữ và tính toán cao.
4. Độ tin cậy của dữ liệu: Dữ liệu y tế phải được đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy để đảm bảo chất lượng của phân tích dữ liệu.
5. Sự phù hợp với các quy định: Việc sử lý dữ liệu y tế cần phải tuân thủ nhiều quy định và quy tắc, do đó việc áp dụng Big Data trong lĩnh vực này phải tuân thủ các quy định pháp lý và y tế hiện hành của địa phương và quốc gia.
6. Thay đổi nền tảng và đào tạo: Để áp dụng Big Data trong lĩnh vực y tế cần đào tạo nhân lực với kỹ năng phân tích dữ liệu và sử dụng công nghệ mới.
7. Tính khả dụng của công nghệ: Việc sử dụng công nghệ Big Data cần phải đảm bảo tính khả dụng và tính linh hoạt để đáp ứng được nhu cầu của bệnh nhân.

Giải pháp để giải quyết những thách thức này ?

1. Cải thiện chất lượng dữ liệu: Thiết lập các biện pháp kiểm soát chất lượng dữ liệu, bao gồm các quy trình xác thực, làm sạch và tiêu chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo rằng dữ liệu là chính xác và đáng tin cậy.
2. Tăng cường tích hợp dữ liệu: Đầu tư vào các công nghệ cho phép tích hợp liền mạch dữ liệu từ nhiều nguồn, chẳng hạn như hồ sơ sức khỏe điện tử (EHRs), hệ thống hình ảnh và hệ thống phòng thí nghiệm.
3. Tối ưu hóa lưu trữ và xử lý: Áp dụng các công nghệ lưu trữ và xử lý dựa trên đám mây mang lại khả năng mở rộng và tính linh hoạt, đồng thời tận dụng các hệ thống điện toán hiệu suất cao để xử lý khối lượng lớn dữ liệu.
4. Đảm bảo bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư: Thực hiện các giao thức bảo mật mạnh mẽ và các phương pháp mã hóa dữ liệu để bảo vệ thông tin nhạy cảm của bệnh nhân.
5. Sử dụng các công cụ phân tích nâng cao: Tận dụng máy học, phân tích dự đoán và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để thu thập thông tin chi tiết từ Dữ liệu lớn và xác định các mẫu và xu hướng.
6. Phát triển lực lượng lao động có tay nghề cao: Đầu tư vào các chương trình đào tạo và phát triển để xây dựng lực lượng lao động có tay nghề cao với chuyên môn về khoa học dữ liệu, thống kê và học máy.
7. Giải quyết các vấn đề pháp lý và đạo đức: Đảm bảo tuân thủ các yêu cầu quy định, thiết lập quy trình quản trị dữ liệu minh bạch và giải quyết các mối quan tâm về đạo đức liên quan đến quyền sở hữu dữ liệu, quyền riêng tư và sự thiên vị.

Các giải pháp này đòi hỏi sự kết hợp giữa công nghệ, con người và quy trình, và các tổ chức chăm sóc sức khỏe phải thực hiện một cách tiếp cận toàn diện để tận dụng thành công sức mạnh của Dữ liệu lớn nhằm cải thiện kết quả của bệnh nhân và tăng cường cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

Có một số tổ chức chăm sóc sức khỏe đã áp dụng thành công Dữ liệu lớn để cải thiện kết quả của bệnh nhân và tăng cường cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Dưới đây là một vài ví dụ:

1. Trung tâm Ung thư Memorial Sloan Kettering: Tổ chức này đã áp dụng phân tích Dữ liệu lớn để cá nhân hóa các phương pháp điều trị ung thư dựa trên hồ sơ di truyền và lịch sử y tế của bệnh nhân. Họ sử dụng một nền tảng có tên Watson for Oncology, một siêu máy tính sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu bệnh nhân và đề xuất kế hoạch điều trị.
2. Cleveland Clinics: Tổ chức này đã triển khai một nền tảng phân tích dự đoán sử dụng Dữ liệu lớn để xác định những bệnh nhân có nguy cơ tái nhập viện và can thiệp trước khi họ cần nhập viện. Điều này đã giúp giảm 50% số lần tái nhập viện và cải thiện kết quả của bệnh nhân.
3. Kaiser Permanente: Nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe này đã triển khai hệ thống kho dữ liệu tích hợp dữ liệu bệnh nhân từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm EHRs, dữ liệu yêu cầu bồi thường và hồ sơ nhà thuốc. Họ sử dụng dữ liệu này để xác định những bệnh nhân có nguy cơ cao và cung cấp các kế hoạch chăm sóc được cá nhân hóa để cải thiện kết quả.
4. Hệ thống Y tế Geisinger: Nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe này đã triển khai một chương trình quản lý chăm sóc dựa trên dữ liệu sử dụng Dữ liệu lớn để xác định những bệnh nhân có nguy cơ phát triển các bệnh mãn tính và chủ động quản lý việc chăm sóc của họ. Điều này đã giúp cải thiện kết quả của bệnh nhân và giảm chi phí chăm sóc sức khỏe.
5. Allina Health: Nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe này đã triển khai một nền tảng phân tích dự đoán sử dụng Dữ liệu lớn để xác định những bệnh nhân có nguy cơ bị nhiễm trùng huyết, một tình trạng đe dọa tính mạng. Hệ thống cảnh báo các bác sĩ lâm sàng khi bệnh nhân có nguy cơ, cho phép can thiệp sớm và cải thiện kết quả của bệnh nhân.

Những ví dụ này cho thấy tiềm năng của Big Data trong việc chuyển đổi việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và cải thiện kết quả của bệnh nhân.

Bs Lê Đình Sáng (Tổng hợp)