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:
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:
Giải pháp để giải quyết những thách thức này ?
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:
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)
14:20 - 12/04/2020
Niềm vui ngày xuất viện của bệnh nhân ghép tế bào gốc điều trị đa u tủy xươngSáng nay (16/4), bệnh nhân ung thư máu đầu tiên được ghép tế bào gốc thành công tại Khoa Huyết học lâm sàng...
14:20 - 12/04/2020
Niềm vui ngày xuất viện của bệnh nhân ghép tế bào gốc điều trị đa u tủy xươngSáng nay (16/4), bệnh nhân ung thư máu đầu tiên được ghép tế bào gốc thành công tại Khoa Huyết học lâm sàng...
14:20 - 12/04/2020
Niềm vui ngày xuất viện của bệnh nhân ghép tế bào gốc điều trị đa u tủy xươngSáng nay (16/4), bệnh nhân ung thư máu đầu tiên được ghép tế bào gốc thành công tại Khoa Huyết học lâm sàng...
14:20 - 12/04/2020
Niềm vui ngày xuất viện của bệnh nhân ghép tế bào gốc điều trị đa u tủy xươngSáng nay (16/4), bệnh nhân ung thư máu đầu tiên được ghép tế bào gốc thành công tại Khoa Huyết học lâm sàng...
14:20 - 12/04/2020
14:20 - 12/04/2020
14:20 - 12/04/2020
Niềm vui ngày xuất viện của bệnh nhân ghép tế bào gốc điều trị đa u tủy xươngSáng nay (16/4), bệnh nhân ung thư máu đầu tiên được ghép tế bào gốc thành công tại Khoa Huyết học lâm sàng...
14:20 - 12/04/2020
Niềm vui ngày xuất viện của bệnh nhân ghép tế bào gốc điều trị đa u tủy xươngSáng nay (16/4), bệnh nhân ung thư máu đầu tiên được ghép tế bào gốc thành công tại Khoa Huyết học lâm sàng...
Copyright © 2024 BỆNH VIỆN HỮU NGHỊ ĐA KHOA NGHỆ AN