مزیتهای بکارگیری علم داده‌ها در بهداشت و درمان

مزیتهای بکارگیری علم داده‌ها در بهداشت و درمان

علم داده‌ها (Data Science) با استفاده از کلان‌داده‌ها (Big Data) و تحلیل‌های ارزشمند تجاری، صنعت پزشکی را به کلی دگرگون کرده است و انقلابی گسترده در صنایع مرتبط با مراقبت‌های بهداشتی و شخصی‌سازی آن به وجود آورده است.

علم داده‌ها (Data Science) با استفاده از کلان‌داده‌ها (Big Data) و تحلیل‌های ارزشمند تجاری، صنعت پزشکی را به کلی دگرگون کرده است و انقلابی گسترده در صنایع مرتبط با مراقبت‌های بهداشتی و شخصی‌سازی آن به وجود آورده است.

بر اساس گزارش مؤسسه Global Market Insights انتظار می‌رود اندازه بازار تحلیلی مراقبت‌های بهداشتی تا سال 2025، 12.6 درصد رشد کند و بخش‌های مرتبط با نسخه نویسی با استفاده از تحلیل دادهای بیماران، بالاترین سطح رشد را با 15.8 درصد در مقابل 13.2 درصد در بخش استفاده حضوری از کلینیک‌ها شاهد خواهد بود.

دسترسی به پایگاه‌های داده پزشکی، امکان گذر از درمان که سهم عمده‌ای از بودجه‌های بهداشت و درمان را به خود اختصاص می‌دهد و تمرکز روی تشخیص بیماری‌های قابل پیشگیری را فراهم می‌سازد. (به عنوان مثال دو بیماری پیشرو و منجر به مرگ قابل پیشگیری بیماری‌های قلبی و سرطان ریه هستند.)

مزیت‌های کلان‌داده‌ها

داده‌های پزشکی منبعی قدرتمند برای ایجاد تحلیل‌های ارزشمند و کاهش اتلاف داده‌ها هستند. با توجه به همه‌گیری جهانی ویروس کرونا و بروز چالش‌های بیشمار پزشکی، کلان‌داده می‌توانند به ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی در شناسایی الگوهای مربوط به سلامتی کمک شایانی کرده و ضمناً از این داده‌ها می‌توان برای اتخاذ اقدامات عملی در صنایع پزشکی استفاده کرد.  گذشته از اینکه با استفاده از علم داده‌ها، تجربه بیماران از خدمات درمانی بهبود نسبتاً زیادی پیدا می‌کند، ذینفعان علاقه‌مند به بکارگیری کلان‌داده در صنعت پزشکی غالباً شامل ارائه دهندگان مراقبت‌های بهداشتی، صنعت فناوری سلامتی، داروسازها و بیمه‌های درمانی می‌باشند.

مهمترین مزایای استفاده از کلان‌داده‌ها در صنعت مراقبت‌های بهداشتی:

  • امکان ایجاد پروفایل بیماران
  • امکان شناسایی فوری الگوها در نتایج درمان
  • افزایش رضایت بیماران
  • تسهیل گردش کارهای اداری در بیمارستانها
  • بهبود فرایندهای پزشکی با افزایش کارایی مراقبت‌های بهداشتی

این صنعت را قادر می‌سازد تا بیشتر مقرون به صرفه باشد.

به طور کلی تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در مراقبت‌های بهداشتی، رویکردی کاملاً شخصی‌سازی شده را برای هر مشتری فراهم کرده، امکان پردازش هر بیمار را در مدلی کاملاً منفرد تضمین می‌کند و می‌تواند تاریخچه سلامتی و مسیر دوره سلامت آنها را به صورت دیجیتال ترسیم کند که این به معنای امکان به اشتراک گذاری متعدد قابلیت‌های گسترده در تشخیص بیماری و درگیر شدن عمیق بیماران در تصمیم‌گیری‌های پزشکی می‌باشد.

علاوه بر این تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به بهبود بهره‌وری صنعت مراقبت‌های بهداشتی نیز کمک می‌کند زیرا صنعت پزشکی را قادر می‌سازد کیفیت بالای خدمات خود را با پردازش سریع حجم زیادی از داده‌های پزشکی  و همینطور با کاهش هزینه‌ها، حفظ کند.

اگرچه استفاده از تجزیه‌وتحلیل داده‌های مراقبت‌های بهداشتی تا حدودی محدود به اروپا می‌باشد ولی همه‌گیری ناشی از COVID-19 مقامات را مجبور به تجدید نظر در محدودیت‌های اعمال شده قبلی و چراغ سبز به اقدامات تحلیلی مراقبت‌های بهداشتی (به ویژه پیش‌بینی و تجویز) کرده است.

چالش‌های پیش روی کلان‌داده‌ها

با توجه به حساسیت داده‌های بهداشتی، ماهیت پراکنده‌ی آن، عظمت و پیچیدگی پایگاه داده‌ها و اهمیت ویژه فناوری‌های حفظ حریم خصوصی، علم داده‌ها در مراقبت‌های بهداشتی می‌تواند با چالش‌های خاصی روبرو شود. به طور خاص چالش‌های پردازش، تجزیه و تحلیل کلان‌داده‌ها در مراقبت‌های بهداشتی که ممکن است رشد بازار را مهار کند بیشتر مربوط به موارد زیر می‌باشد:

  • کمبود متخصصان فناوری اطلاعات با تخصص مربوطه
  • مسائل مربوط به یکپارچگی داده‌ها
  • اطمینان از ایمنی داده‌ها

علاوه بر این پیچیدگی‌های قوانین و عدم وجود رویه‌های واحد در صنعت مراقبت‌های بهداشتی می‌تواند موانعی را برای استفاده گسترده از تجزیه و تحلیل داده‌ها توسط ارائه دهندگان پزشکی ایجاد کند و مانع رشد این بازار گردد.

کاربردهای علم داده‌ها

بکارگیری علم داده‌ها در مراقبت‌های بهداشتی، امکان بررسی جامع و آنی پروفایل بیمار را فراهم می‌کند و به شما امکان پردازش اطلاعات بالینی از جمله آمار جمعیتی بیمار، بیماری‌های تشخیص داده شده، داروهای تجویزی، فرایندهای اعمال شده، نتایج آزمایشگاه و یادداشت‌های بالینی اضافی را می‌دهد. ضمناً حجم زیاد داده‌های پزشکی که در مؤسسه‌های بهداشتی موجود می‌باشد منجر به ایجاد فرصت‌های طلایی برای تکمیل موفقیت‌آمیز پروژه‌های متعدد در زمینه علوم داده خواهد شد.

تعدادی از سازمان‌های پیشگام (Cerner Corporation ، International Business Machines Corporation ، MedeAnalytics ، Oracle Corporation و غیره) در حال اجرای پروژه‌های متعددی در داخل و خارج از کلینیک‌ها هستند تا پتانسیل بیشتر علم داده در مراقبت‌های بهداشتی و تحول مثبت آن را نشان دهند. آنها به موفقیت‌های چشمگیری در بازار گجت‌های پوشیدنی ( برای کنترل تناسب ‌اندام ، ورزش ، حرکت ، فعالیت بدنی ، شمارش گام‌ها ، راه رفتن ، دویدن ، شنا ، میزان مصرف انرژی و غیره) و همچنین ابزارهای تشخیص بیماری دست یافته‌اند.

به طور کلی در ادامه به بخش کوچکی از کاربردهای علم داده‌ها در صنعت مراقبت‌های بهداشتی اشاره خواهد شد:

تصویربرداری پزشکی یا Medical Imaging

در این سناریوی خاص ، رایانه‌ها توانایی یادگیری خود را (self-learning abilities) در تحلیل تصویربرداری‌های MRI ، اشعه ایکس و ماموگرافی برای شناسایی الگوهای موجود در داده‌ها جهت یافتن تومورها یا هر گونه ناهنجاری در اعضاء را بکار می‌گیرند. 

ژن شناسی یا Genomics

در این حالت ، ابزارهای پردازش داده از طریق تجزیه و تحلیل به درک داده‌های حاصل از نسل بعدی آزمایشات تعیین توالی (sequencing experiments)، کمک می‌کنند. 

داروهای جدید ورودی به بازار 

شرکت‌های داروسازی با تجزیه‌وتحلیل فرایندهای تولید تا مصرف‌کنندگان نهایی، از علم داده‌ها برای پیش‌بینی مالی و تأثیر احتمالی بازار روی یک داروی جدید استفاده می‌کنند. 

تحلیل داده‌ها با هدف پیش‌بینی بیماریها

صنایع پزشکی از این داده‌ها، برای پیش‌بینی روندها و الگوهای رفتاری برای بهبود تجربه مشتری از مراقبت‌های بهداشتی و همچنین محاسبه احتمال بروز بیماریها بر اساس رویکردی آماری، استفاده می‌کنند. 

نظارت بر سلامت بیمار

با ذخیره کردن اطلاعات دیجیتال مربوط به سلامت بیماران، ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی می‌توانند بهره‌وری سیستم‌های خود را بهبود بخشند. علاوه بر این تحلیل داده‌ها برای نظارت آنی بر پارامترهای سلامتی از جمله فشارخون، درجه حرارت بدن و ضربان قلب نیز استفاده می‌شود. 

پیگیری وضعیت سلامتی بیماران

علم داده‌ها می‌تواند امکان پیگیری دقیق و مداوم شرایط سلامتی بیمار را فراهم کرده و در صورت وجود موارد بالقوه که بیمار مستعد ابتلا به آنها است، نیز هشدار خواهد داد. به عنوان مثال ، در مورد کمک به افراد دیابتی در پیگیری وعده‌های غذایی، فعالیت بدنی و میزان گلوکز خون، علم داده‌ها یک دارایی بسیار ارزشمند است. 

دستیار مجازی

با استفاده از پلتفرم‌های جامع موجود در بازار و به لطف علم داده‌ها، امکان شناسایی بیماری‌ها از طریق وارد کردن علائم مربوطه در نوار جستجوی برنامه، امکان‌پذیر شده است. دستیار مجازی بلافاصله بیماری را شناسایی می‌کند و راهکارهای سلامتی متناسب با آن را پیشنهاد می‌دهد. 

دسترسی به علم داده‌ها

دسترسی به کلان‌داده‌ها و علم داده‌ها در مراقبت‌های بهداشتی از طریق افزایش توانایی متخصصان پزشکی برای اعمال تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها، رویکرد شخصی‌سازی هنگام درمان بیماران و بررسی فوری داده‌ها با پروفایل بیماران ، تأثیر مثبتی بر کاربرد علم پزشکی داشته است. این به ما امکان می‌دهد تا نسبت به آینده‌ی روشن علم داده‌ها و توسعه بیشتر ابزارهای تحلیل جامع داده‌‌ها در صنعت مراقبت‌های بهداشتی و گسترش این بازار، اطمینان داشته باشیم.

مطالب مرتبط

اینترنت اشیا برای نظارت بر افراد و فضاها در دوران کرونا کمک می‌کند

شبکه‌های LPWAN (شبکه‌‌های دوربرد توان پایین) مانند Lorawan و Sigfox امکان برقراری ارتباط بین هزاران سنسور را به منظور محافظت از مردم در برابر آلودگی‌ها در اماکن عمومی و خصوصی، ارائه می‌کند.

سیستم‌های هوشمند نظارت بر بهداشت و سلامتی در سال 2019

اکوسیستم پزشکی دچار تغییر و تحولات گسترده‌ای شده است و شرکت‌های بزرگ فناوری نظیرIBM و گوگل وعده‌های بسیار در زمینه پزشکی و مراقبت‌های درمانی داده‌اند و در تلاش برای عمل به وعده‌های خود هستند.

با اینترنت اشیا ما دستگاه‌های فیزیکی را به اینترنت متصل می‌کنیم تا تجربه کاربری را تغییر دهیم. طیف وسیعی از امکانات با ورود اینترنت اشیا در دسترس خواهد بود. در این بین، خانه ­های هوشمند بیشتر در رسانه‌ها مورد بحث قرار گرفته است که فقط یک بعد از ابعاد متعدد IoT است.

چالش‌های پیش روی بهداشت و درمان IoT در سال 2019 (قسمت اول)

اینترنت اشیا (IoT) به طور قابل‌توجهی روند درمان و سلامت بیماران را در زمان نستا کوتاهی تغییر داده است.